visual studio2019手写数字识别工程（权重文件通用） 1.no_gpu_darknet版 yolov3手写数字识别 训练好 的模型权重 。基于opencv3.16版本库函数，附带已配置好的工程源码no_gpu_darknet版。已训练好，可直接使用。 2.一万多数据训练得到，准确率达95%以上 3.目标类别名为0，1，2，3，4，5，6，7，8，9 4.可以 检测图片、视频和调用摄像头，需要选择相应的代码语段 5.依据自己的电脑路径打开darknet_no_gpu.sln，然后配置好opencv3.16环境即可直接运行 E:\darknet-master_2\darknet-master_2\darknet-master\build\darknet\darknet_no_gpu.sln

Darknet版YOLOv3旋翼无人机视觉检测： 1、包含训练好的YOLOv3和YOLOv3_tiny两种weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map达90%以上 2、包含3000张数据集，类别名为drone，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

Darknet版YOLOv3吸烟检测： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线 2、包含2000多张吸烟检测数据集，类别名为smoke，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

Darknet版YOLOv3猫狗检测： 1、包含训练好的YOLOv3和YOLOv3_tiny两种weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map达90%以上 2、包含3000张猫狗检测数据集，类别名为cat和dog，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

Darknet版YOLOv3火焰和烟雾检测： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线 2、包含500张火焰烟雾检测数据集，类别名为fire和smoke，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

Darknet版YOLOv3火焰识别： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到80%以上 2、包含2000多张火焰检测数据集，类别名为fire，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

Darknet版YOLOv3飞鸟检测： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到95%以上 2、包含5000多张鸟类检测数据集，类别名为bird，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

Darknet版YOLOv3安全帽检测： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到90%多 2、包含6000多张安全帽检测数据集，类别名为person和hat，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

Darknet版YOLOv3人脸和口罩检测： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到90%多 2、包含数千张口罩检测数据集，类别名为face和face_mask，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

1、Darknet版yolov3烟雾检测训练模型，训练好的权重文件，包含smoke.data , smoke.names, yolov3 -smoke.cfg， yolov3 -smoke_best.weights权重文件，并包含训练loss曲线和map曲线图， 2、检测结果见：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876 3、并附有2000+烟雾检测数据集，标签为VOC格式