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YOLOV5模型用于火焰烟雾的检测，包含 yolov5-6.0-fire_smoke.rar 文件。

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简介：
1、提供YOLOv5训练完成的火焰烟雾检测模型，具体包含yolov5s-fire_smoke.pt以及yolov5m-fire_smoke.pt这两个预训练模型，同时配备了包含数百张标注的火焰和烟雾数据集。这些数据集的标签格式采用XML和TXT两种形式，并定义了“fire”和“smoke”两种类别。2、本项目的实现依赖于PyTorch框架，其代码以Python语言编写。3、为了便于理解和验证，检测结果及相关数据集的参考链接可查阅：

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  • YOLOv5火焰与烟雾检测（yolov5-6.0-fire_smoke.rar）
    优质
    本项目提供基于YOLOv5版本6.0的深度学习模型，专门用于实时检测图像或视频中的火焰和烟雾。该资源包内含训练好的权重文件、配置文件及相关代码，便于用户快速集成到火灾预警系统中。 YOLOv5训练好的火焰烟雾检测模型包括yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt两个预训练模型，并包含几百张标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire和smoke。采用pytorch框架，代码使用python编写。数据集和检测结果可参考相关文献或资料进行详细了解。
     
  • 基于YOLOv5的烟雾与火焰检测算法的研究
    优质
    本研究致力于开发一种基于YOLOv5框架的高效烟雾与火焰实时检测算法，旨在提升火灾早期预警系统的准确性和响应速度。 本研究致力于通过改进深度学习算法YOLOv5来提高烟雾与火焰检测的准确性和实时性，以克服传统方法在大空间环境中的局限性。我们对YOLOv5进行了优化，包括采用Mish或Swish激活函数以及引入SE和CBAM模块等注意力机制，从而增强了模型识别及聚焦烟雾和火焰特征的能力。实验结果表明，改进后的YOLOv5模型在检测精度、速度与泛化能力方面均优于现有方法，展示了深度学习技术在安全监控领域的巨大潜力。本研究为安全监控领域中的烟雾和火焰检测提供了新的技术方案，并证明了通过算法创新可以显著提升检测性能。
     
  • 基于LabelMe标注的Yolov5火焰与烟雾检测系统
    优质
    本项目开发了一个基于LabelMe数据集和YOLOv5框架的火灾预警系统，专注于高效准确地识别图像或视频中的火焰和烟雾，以增强公共安全。 火焰与烟雾检测采用YOLOv5模型，并使用Labelme进行数据标注。
     
  • YOLOv5火焰与烟雾检测：含预训练模型、数据集及PyQt界面
    优质
    本项目提供基于YOLOv5的实时火焰与烟雾检测系统，包括预训练模型和标注数据集，并配备直观的PyQt图形用户界面。适合火灾预防监控应用。 YOLOv5训练好的火焰烟雾检测模型包括yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt两个预训练模型，并包含几百张标注好了的火焰与烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别分别为fire和smoke。此外还有一个QT界面并采用pytorch框架，代码是用python编写的。
     
  • Yolov5火焰与烟雾检测源码及数据集.zip
    优质
    本资源包提供基于YOLOv5框架的火焰与烟雾实时检测系统源代码及相关训练数据集，适用于火灾预防监控系统的开发研究。 针对住宅、工业园区、森林以及加油站等各种室内外场景，深入研究并运用目标检测算法，在图像中标记疑似烟雾和火焰具有重要意义。压缩包中包含源码及数据集，按照install.doc中的环境配置指南进行操作即可完成设置。如遇售后问题，请通过私信提供截图以获得帮助。
     
  • YOLOv5烟雾火灾检测数据集
    优质
    本数据集专为优化YOLOv5模型设计，包含大量标注的烟雾与火灾图像，旨在提升智能监控系统中对早期火情的识别精度。 该项目提供了一个基于YOLOv5的火焰烟雾检测解决方案，并已经训练完成可以直接使用进行推力测试。 项目特点如下： 1. 包括经过预训练的模型yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt，可以立即用于推理任务。 2. 提供了包含标记好的烟雾和火焰的数据集，标签格式包括xml和txt两种形式。 3. 如果需要重新训练模型以适应特定需求，也可以进行操作。 4. 使用PyTorch框架编写，并且代码是Python语言的。该项目还配备了基于pyqt开发的应用界面。 整个项目包含了YOLOv5火灾烟雾检测源码、预训练好的权重文件（pt格式）、数据集以及用户友好的图形界面应用，支持视频和图片等多种形式的数据进行推理测试。价格优惠合理，可以放心下载使用。
     
  • YOLOV5火灾火焰与烟雾检测源码、数据集及训练完成的模型 Python火灾火焰与烟雾检测源码、数据集及训练完成的模型
    优质
    本项目提供YOLOv5框架下的Python代码，用于火灾中火焰和烟雾的检测。包含相关数据集以及经过训练的模型文件，便于快速应用和二次开发。 YOLOV5火灾火焰烟雾检测源码、数据集及训练好的模型包含详细代码注释，适合新手理解使用。这是一个个人精心打造的98分项目，在导师那里获得了高度认可，并被推荐为毕业设计、期末大作业和课程设计中获取高分的理想选择。下载后只需简单部署即可投入使用。
     
  • 基于YOLOV5的火灾火焰与烟雾检测源码、数据集及训练好的模型（Python版）
    优质
    本项目提供基于YOLOv5框架的火灾火焰和烟雾检测解决方案，包括Python代码、训练所需数据集及预训练模型。 基于YOLOV5的火灾火焰烟雾检测源码、数据集以及训练好的模型已准备好。同样提供的是Python版本的火灾火焰烟雾检测源码、数据集及训练完成的模型。这些资源可以用于实现高效的火灾监控系统，帮助及时发现并响应火情。
     
  • 基于YOLOv5的烟雾检测与PyQt可视化界面 - yolov5-6.0-smoke_detect-qt.zip
    优质
    本项目提供了一种基于YOLOv5版本6.0的烟雾检测系统，并结合PyQt创建了直观的用户界面，集成于yolov5-6.0-smoke_detect-qt.zip文件中。 YOLOv5烟雾检测训练好的模型可以直接使用，目标类别名称为smoke，并可以在可视化界面上直接运行。代码已集成好，只需运行即可展示可视化界面，在界面上可以通过按钮选择图片进行烟雾检测，也可以调用摄像头或检测相关视频，操作简单并附有使用说明。 关于烟雾数据集和其它数据集的参考信息，请查阅相关的博客文章或下载页面。
     
  • 基于Yolov5的烟火检测-C++模型部署
    优质
    本项目采用YOLOv5框架开发了高效的烟火检测系统，并将其成功移植至C++环境，实现了实时监控与快速响应，保障公共安全。 浓烟与火焰检测的模型及C++推理代码可用于安卓或iOS设备。