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YOLOv5安全帽检测代码+预训练模型+权重+数据集+使用指南(优质资源)

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简介:
本资源提供YOLOv5安全帽检测完整解决方案,包含代码、预训练模型与权重文件,以及详尽的数据集和使用指南。适合快速部署及研究需求。 本项目提供了一套高分毕业设计系统,专为计算机相关专业的学生及需要实战练习的学习者打造,并适用于课程设计与期末大作业。该系统包括YOLOv5安全帽检测代码、训练好的模型权重、数据集以及详细的使用教程。所有内容经过严格调试和测试,确保可以顺利运行。 本项目是一套98分毕业设计系统,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为课程设计或期末大作业的参考材料。该项目包含完整的源代码、详细说明文档等资料,并且经过严格调试以保证其稳定性和可用性。 YOLOv5安全帽检测代码+训练好的安全帽模型+权重+数据集+使用教程(高分项目),这套资源组合旨在帮助用户快速上手和应用先进的目标检测技术,特别适用于对工业现场的安全管理有需求的应用场景。

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客服
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  • YOLOv5++++使
    优质
    本资源提供YOLOv5安全帽检测完整解决方案,包含代码、预训练模型与权重文件,以及详尽的数据集和使用指南。适合快速部署及研究需求。 本项目提供了一套高分毕业设计系统,专为计算机相关专业的学生及需要实战练习的学习者打造,并适用于课程设计与期末大作业。该系统包括YOLOv5安全帽检测代码、训练好的模型权重、数据集以及详细的使用教程。所有内容经过严格调试和测试,确保可以顺利运行。 本项目是一套98分毕业设计系统,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为课程设计或期末大作业的参考材料。该项目包含完整的源代码、详细说明文档等资料,并且经过严格调试以保证其稳定性和可用性。 YOLOv5安全帽检测代码+训练好的安全帽模型+权重+数据集+使用教程(高分项目),这套资源组合旨在帮助用户快速上手和应用先进的目标检测技术,特别适用于对工业现场的安全管理有需求的应用场景。
  • YOLO v5
    优质
    简介:本资源提供YOLOv5安全帽检测模型的完整代码和预训练权重,适用于监控施工现场佩戴安全帽情况,确保人员安全。 YOLO v5模型与安全帽VOC标注数据集相匹配。提供完整的代码以及已保存的模型权重,并使用预训练的YOLO v5s模型及配置文件。经过50次迭代优化,视频检测效果良好。相关参数可调,开箱即用。
  • YOLOv5++QT界面+5000张标注
    优质
    本项目提供YOLOv5安全帽检测代码、预训练模型及基于QT的用户界面,包含5000张标注图像的数据集,旨在提升工地安全管理效率。 YOLOv5安全帽检测项目包括代码及两个训练好的模型,并配有pyqt界面。经过充分的训练后,精度达到了90%以上,包含了各种训练曲线图以及超过5000张标注的安全帽数据集,标签采用VOC和YOLO格式,类别名分别为person和hat。 该项目中的Qt界面对图片、视频及摄像头调用进行检测,并提供相应的选择项。整个项目基于pytorch框架开发,代码使用Python编写。
  • 使佩戴YOLOv5——处理篇-附件
    优质
    本文介绍了利用安全帽佩戴检测数据集来训练YOLOv5模型的过程,并详细讲解了如何对数据集进行预处理,为机器学习爱好者提供实用的指导和参考。 在安全帽佩戴检测数据集训练YOLOv5的过程中,需要进行数据集处理。
  • 使佩戴YOLOv5——处理篇-附件
    优质
    本文介绍了利用安全帽佩戴检测的数据集来训练YOLOv5模型的过程,并详细讲解了数据预处理的关键步骤和技术细节。 在安全帽佩戴检测数据集训练YOLOv5的过程中,需要对数据集进行处理。
  • YOLOV5
    优质
    本资源提供基于YOLOv5框架的安全帽检测模型预训练权重。该模型专为施工现场监控设计,能高效准确地识别图像或视频中工作人员是否佩戴安全帽,保障作业安全。 YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测模型,全称为You Only Look Once的第五个版本。这个模型以其高效且精确的实时目标检测能力而闻名,并广泛应用于图像识别、监控系统及自动驾驶等领域。在工业安全领域中,该模型被训练来识别工人佩戴的安全帽,这有助于确保工地管理中的安全性并促使员工遵守相关安全规定。 YOLOv5的训练权重代表了模型参数集合,在学习过程中形成的这些参数反映了模型对特定任务的理解和掌握情况。对于专门用于检测安全帽的YOLOV5版本而言,其训练权重表明该模型已经掌握了如何准确识别图像中佩戴的安全帽的能力,并且在测试集上的平均精度均值(map)高达0.97,意味着它能够以极高的准确性识别出绝大多数安全帽实例。 YOLOv5的主要架构包括以下几个部分: 1. **输入层**:接收并处理任意大小的输入图像。 2. **Backbone网络**:通常采用预训练CNN如ResNet或CSPNet来提取特征。在YOLOv5中,使用了默认的CSPDarknet53作为backbone。 3. **Neck结构**:例如SPP-Block(空间金字塔池化)和FPN(特征金字塔网络),这些结构帮助融合不同层次的特征信息以增强模型对各种尺寸目标的检测能力。 4. **Detection Head**:包含多个预测分支,每个分支负责输出特定类别的边界框坐标及置信度。YOLOv5采用了多尺度预测策略来提高小目标识别性能。 5. **Loss函数**:采用多任务损失函数如IoU(交并比)损失、分类损失和置信度损失优化模型训练过程。 文件名helmet_head_person_s.pt可能表示该版本的模型特别针对较小的安全帽、头部及人员检测进行了优化,其中s可能是small的缩写。加载此权重文件至YOLOv5中可以实现对图像中安全帽的实时准确识别,从而提高工作效率并保障工人安全。 总之,使用高度优化后的YOLOV5安全帽权重模型可以在监控场景下快速且精确地完成检测任务,并具有很高的实用价值。通过持续进行模型优化和数据增强操作还可以进一步提升其在复杂环境下的性能表现。此外,该预训练权重也可作为基础用于其他相关目标或行为的检测任务,在适当微调后即可适应新的应用场景需求。
  • YOLOv5
    优质
    简介:YOLOv5预训练模型的权重是基于深度学习的目标检测算法,提供高效准确的图像中目标识别与定位功能,适用于多种应用场景。 YOLOv5 提供了四个不同大小的预训练模型权重文件:yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt 和 yolov5x.pt。这些文件分别代表小(S)、中(M)、大(L)和特大(X)版本,适用于不同的计算资源和精度需求。
  • YOLOv5行人+3000行人 yolov5-6.0-person_detect.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv5版本6.0的人行检测模型训练权重及包含约3000个样本的行人数据集,适用于深度学习项目中的人体识别研究。 1. YOLOv5行人检测训练权重附有各种训练曲线图。 2. 场景为街道、公路的行人检测模型,在一万多数据集上进行训练,准确率超过90%。 3. 类别:person(人)。 4. 数据集中包含3000张多行人的图片,并提供VOC和YOLO两种标签格式。 5. 检测结果及数据集详情请参考相关博客文章。
  • Yolov5
    优质
    本项目基于YOLOv5框架开发的安全帽检测模型,旨在通过高效准确的目标检测技术保障工地人员安全。 标题中的“yolov5安全帽模型”指的是使用YOLOv5框架训练出的一个专门用于检测安全帽的深度学习模型。YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测系统,以其快速性和高精度而著名。YOLOv5是该系列的最新版本,优化了前几代算法,并提高了检测速度和精度,在处理如工业环境或施工现场监控等图像识别任务中表现出色。 描述提到这个模型已经经过训练,基于包含20万张图片的数据集进行学习,这表明其泛化能力较强。测试结果显示准确率为93%,即在实际应用中的正确识别概率为93%。该模型已在作者公司运行两年,证明其实用性和稳定性良好。 标签中提及“数据集”,说明训练基础是专门的安全帽图像集合。构建此类数据集通常需要大量标注过的图片样本,涵盖安全帽的不同角度和光照条件,以确保在复杂环境中的适应性。“yolov5”标签则表示模型的训练框架使用了联合训练方法来优化边界框预测与类别分类,并采用了多尺度训练、数据增强等技术提高性能。 “安全帽”的标签明确了该模型的应用领域,在工地上用于检测工人是否佩戴安全帽,这对安全生产管理至关重要。通过实时监控可以防止因未戴安全帽造成的意外伤害。“压缩包内的‘安全帽’文件”可能包含模型的权重文件、配置文件、测试图片及评估报告等资料。 总的来说,“yolov5安全帽模型”是一个针对特定任务训练出的高度准确且稳定的深度学习解决方案,对于提高施工现场的安全管理水平具有重要价值。
  • YOLOv5摩托车、汽车和公交车++
    优质
    本项目提供了一个基于YOLOv5的深度学习模型,专门用于检测摩托车、汽车及公交车。包含预训练权重与相关数据集,便于快速部署和二次开发。 使用YOLOv5进行摩托车与汽车检测的项目包括训练好的摩托车检测模型权重、PR曲线、loss曲线等内容,并且在特定数据集上达到了90%以上的mAP值。该数据集中包含car(汽车)、bus(公交车)和motorbike(摩托车)这三类目标,标签格式为txt和xml两种文件类型,分别保存于不同的文件夹中。 该项目采用PyTorch框架编写并使用Python代码实现。