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yolo数据增强-深度学习-数据增强与扩充-图像增强方法

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#深度学习#人工智能#目标检测
使用卷积神经网络(CNN)和深度学习框架PyTorch来实现——图像去噪 图像超分 图像去模糊 图像去雨 图像去雾 压缩 感知 相位恢复 卷积神经网络 图像处理任务

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#深度学习#cnn#pytorch
无人机视角yolo多模态、模型剪枝、国产AI芯片部署

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#人工智能#无人机#视觉检测 +2
如何使用Yolov8训练使用——工件识别数据集 探讨如何使用这个数据集进行深度学习模型的训练 螺栓、螺母、轴承、齿轮数据集

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#深度学习#人工智能
极端恶劣天气数据集+自动驾驶数据集+yolov11训练

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#人工智能
yolo11火灾烟雾检测(数据集+代码+模型+界面)

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#深度学习#cnn#人工智能 +2
如何训练使用——电力设施红外检测数据集 1 输电线路绝缘子红外数据集 2 输电线路过热红外数据集 3 光伏板缺陷红外数据集 4 变压器红外数据集 5 开关柜设备红外检测数据集 绝缘套管红外数据集

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#目标检测#深度学习
如何训练使用——超高清无人机图像建筑物分割数据集,0.08米,共18396张,尺寸为4096×4096,或处理为1177344张尺寸为512×512图像

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#无人机
如何使用Yolov8训练使用——无人机航拍输电线路悬垂线夹数据集,无人机航拍输电线耐张线夹数据集检测无人机航拍图像数据集,1900图片,悬垂线夹识别,voc格式

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#无人机
极端恶劣天气数据集+自动驾驶数据集+yolov11训练

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#人工智能
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