文件名称：Pothole_detector_indianRoads
文件大小：38.06MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-23 15:15:29
JupyterNotebook
印度道路上的坑洼探测器 一种使用非常著名的基于RPN的检测API YOLOV5来检测坑洼的机器学习技术的方法。 历史： 他是华盛顿大学编程语言和软件工程实验室的研究生，他在CVPR 2016论文中提出了YOLO模型，该论文获得了OpenCV人民选择奖。 约瑟夫·雷德蒙（Joseph Redmon），流行的物体检测算法YOLO的创造者 he introduces YOLO v1, YOLO v2(YOLO9000), YOLOv3, YOLOv3-tiny. 尽管享受他的工作，但几天后，雷德蒙（Redmon）发推文，他停止了简历研究，因为他发现相关的道德问题“变得不可忽视”。 YOLOv4 由于Redmond长时间不在从事CV工作，因此由三名开发人员组成的新团队发布了YOLOv4。 它由Alexey Bochoknovskiy，Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mar
【文件预览】：
Pothole_detector_indianRoads-main
----.ipynb_checkpoints()
--------yolov5_pothole_pytorch-checkpoint.ipynb(7.95MB)
----test_avi.txt(82B)
----potholes.v3i.yolov5pytorch.zip(25.72MB)
----output.jpg(419KB)
----nets.png(52KB)
----README.md(2KB)
----yolov5_pothole_pytorch.ipynb(7.95MB)
----output2.png(1.47MB)