YOLOv4入侵检测模型
YOLOv4 框架结合 CNN 和 LSTM 构建的网络安全入侵检测模型，听起来挺酷的吧？这个模型能在网络安全领域内高效捕捉网络攻击。YOLOv4，作为目标检测领域的领先技术，通过优化增强了检测准确度和效率。结合 CNN 的图像能力和 LSTM 的时序，这个模型能更精准地识别异常网络行为。别看这组合
YOLOv4
当前话题为您枚举了最新的YOLOv4。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
yolov4.cfg_yolov4.weights.7z
yolov4.cfg yolov4.weights yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights coco.names
深度学习图像处理中，VOC数据集转化为Yolov4训练数据集
文件需与VOCdevkit同级，修改第三行检测种类，运行即生成train和val文件，含所有路径
YOLOv5/YOLOv7/YOLOv8/YOLOv9基于Pyside6的图形化界面工具
如果你在做基于 YOLO 的目标检测，想要有个简单又直观的操作界面，基于 Pyside6 的图形化界面工具可以帮你省去多麻烦。YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8，甚至是 YOLOv9 都能方便地集成进来。你只需要一些基本配置，就能在图形界面上直接进行模型的训练、推理和优化。尤其适合那些想避免繁
yolov5反光衣模型
已训练好的yolov5反光衣模型，下载可立即使用。训练数据集是30W张，已投入使用2年
yolov3-sort-pytorch代码
本代码使用yolov3或darknet网络进行训练和测试，运行前须了解数据集构造方式。
yolov5程序，算法提供
提供yolov5程序和算法
YOLOv3目标检测模型
yolov3 的目标检测能力挺强，尤其在实时性这块表现还不错。用的是轻量的Darknet架构，训练速度快，部署也方便，适合做嵌入式项目或者边缘设备部署。
你要是平时玩图像识别或者搞过PyTorch/TensorFlow，上手也蛮快。代码结构清晰，训练配置直接改.cfg文件就行，嗯，响应也挺灵活。
我
C#版EMGU CV 4.6.0 GPU推理YOLOv7-Tiny和YOLOv7
使用C#版EMGU CV 4.6.0在RTX 2060显卡上进行GPU推理，YOLOv7-Tiny耗时6ms，YOLOv7耗时26ms。
DeepSort_YOLOv5：目标跟踪实战
利用YOLOv5强大检测能力，实现精准高效的目标跟踪。