火灾检测的 YOLOv5 数据集还挺难找的，尤其是那种同时有 VOC 格式和 YOLO 格式的。这份数据集就挺省事，格式全，拿来就能用，标注也清晰，适合新手练练手，也能直接上项目。数据集结构比较规整，VOC 格式的Annotations、JPEGImages目录齐全，YOLO 格式的labels和i
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训练数据集和代码已整合。执行 inference.py 即可运行。
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使用可用脚本，在项目目录中运行： npm start：在开发模式下运行应用程序。 npm test：启动测试运行程序。 npm run build：构建生产应用程序。 npm run eject：从项目中删除单个构建依赖项。
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人脸检测demo，有对于摄像头帧数的调整还有对人脸检测的处理，我已经最简化了，没有第三方的sdk和opencv，基本入手难度很低的
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用于读取视频车辆的坐标，将已知的坐标文件按照要求存到其他的文件当中。用C语言的文件所写。
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基于视频的车辆检测系统，编程环境python，有需要讨论的可以留言
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MinGW 的检测小工具笔记，内容不多但挺实用的。主要是搞清楚 MinGW 到底有没有装、装在哪，适合用来排查环境配置问题。对搞 Windows C++开发的你来说，简直就是对症下药的好东西。 MinGW 的安装路径有时候让人挺头大的，尤其是多版本混着用的时候。这篇笔记就整理了一些检测方法，比如查注
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这是一个用LabVIEW编写的色彩检测程序，可识别多种颜色，并已验证其有效性。
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