基于Yolov5的手机玩耍检测与训练模型+PyQt界面+含3000张图片的数据集

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简介：
本项目开发了一套基于YOLOv5的手机玩耍行为识别系统，并结合PyQt设计了用户交互界面。利用包含3000张图像的数据集进行模型训练，实现了高精度的行为检测功能。该内容涉及使用YOLOv5进行玩手机行为的检测项目。该项目包括一个训练好的模型权重文件、PR曲线以及loss曲线，并且是在专门针对玩手机行为的数据集上完成训练的，目标类别为“play_phone”，仅包含一种类型。此外，还提供了一个PyQt界面用于图片、视频和实时摄像头输入的检测操作。数据集中包含了3000多张图像样本，标签格式包括txt和xml两种形式，并且分别存储在不同的文件夹里。整个项目基于Python语言编写并采用PyTorch框架实现。

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基于Yolov5的手机玩耍检测与训练模型+PyQt界面+含3000张图片的数据集

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本项目开发了一套基于YOLOv5的手机玩耍行为识别系统，并结合PyQt设计了用户交互界面。利用包含3000张图像的数据集进行模型训练，实现了高精度的行为检测功能。该内容涉及使用YOLOv5进行玩手机行为的检测项目。该项目包括一个训练好的模型权重文件、PR曲线以及loss曲线，并且是在专门针对玩手机行为的数据集上完成训练的，目标类别为“play_phone”，仅包含一种类型。此外，还提供了一个PyQt界面用于图片、视频和实时摄像头输入的检测操作。数据集中包含了3000多张图像样本，标签格式包括txt和xml两种形式，并且分别存储在不同的文件夹里。整个项目基于Python语言编写并采用PyTorch框架实现。

手机玩耍检测与YOLOv5训练模型及3000张数据集

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本项目致力于开发手机使用习惯分析工具，利用深度学习框架YOLOv5训练模型，并基于3000张图像数据集优化算法性能。使用Yolov5进行玩手机检测的项目包括训练好的模型权重、PR曲线以及loss曲线等相关内容。该项目是在一个包含3000多张图片的数据集上完成的，目标类别为“play_phone”，数据集中标签格式有txt和xml两种形式，并且已经用pyqt界面进行了展示。使用的编程框架是PyTorch，代码语言为Python。

基于YOLOv5的飞机检测模型训练+权重+数据集+PyQt界面

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本项目基于YOLOv5框架开发了一套高效的飞机检测系统，包含详尽的数据集与预训练权重，并配以用户友好的PyQt图形界面。使用YOLOv5训练飞机检测模型，并包含已标注的飞机数据集。标签格式为xml和txt两种，类别名为aeroplane。采用pytorch框架，代码是用Python编写的。该系统还配备了一个QT界面，可以用于检测图片、视频以及调用摄像头进行实时检测，提供相应的选择项。

YOLOv5车辆行人检测模型训练+PyQt界面展示+5000张图像数据集

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本项目基于YOLOv5深度学习框架开发，利用5000张图像数据集进行车辆与行人的检测模型训练，并结合Python的PyQt库构建用户界面，实现结果可视化。本项目基于YOLOv5进行车辆与行人检测，提供两种训练好的模型权重：yolov5s和yolov5m，涵盖PR曲线、loss曲线等内容，并在包含一万多张交通场景数据集上进行了训练，平均精度（map）达到90%以上。目标类别包括person和car共两个类别，并附带了超过五千张行人车辆检测的数据集，标签格式为txt和xml两种文件类型。项目采用PyQt界面设计，支持图片、视频以及调用摄像头进行实时检测等功能，具备相应的选择项以方便用户操作。数据集及具体训练结果可参考相关文章。整个系统基于pytorch框架开发，并使用Python语言编写代码实现。

YOLOv5火焰与烟雾检测：含预训练模型、数据集及PyQt界面

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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。

基于YOLOv5的行人检测模型训练与PyQt界面展示+标注数据集

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本项目采用YOLOv5算法进行行人检测模型训练，并结合PyQt开发图形用户界面展示结果；同时包含用于训练的数据集及标注信息。 YOLOV5行人检测模型基于在数千张街道和交通场景的行人数据集上训练得到的权重。该数据集包含各种训练曲线图，并使用lableimg软件标注工具进行标注，图片格式为jpg，标签有两种形式：xml格式和txt格式，分别保存在两个不同的文件夹中，类别名为person；可以直接用于YOLO系列模型中的行人检测。此外，该项目还提供了一个基于PyQt的界面，可以用来检测图片、视频以及调用摄像头，并且提供了相应的选择项。整个项目采用pytorch框架编写，代码为Python语言。

基于YOLOv5的不同颜色安全帽检测与训练模型结合PyQt界面及3000条数据集

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本项目采用YOLOv5框架进行不同颜色安全帽的精准识别和分类，并融合PyQt开发用户界面，利用包含3000条样本的数据集进行高效训练。该项目基于YOLOv5框架开发了一种不同颜色安全帽的检测系统，并提供了训练好的权重文件用于识别红、黄、蓝等多种颜色的安全帽以及未正确佩戴的情况（共五个类别）。项目中包含了一个使用PyQt创建的用户界面，支持图片、视频和实时摄像头输入的目标检测功能。此外还附带了数据集及其标签格式，包括3000多张不同颜色安全帽的数据样本，并提供了txt和xml两种类型的标注文件以供参考。该项目采用Python编程语言编写，在PyTorch框架下实现。

YOLOv5西红柿检测与训练模型结合PyQt界面及数据集

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本项目基于YOLOv5开发了专门针对西红柿的识别与训练模型，并通过PyQt构建用户友好的交互界面，配合专用数据集优化性能。这段内容描述了一个基于YOLOv5的西红柿检测项目。该项目包含两个预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），使用了一千多张图片的数据集进行训练，数据集中包含了txt和xml格式的标签文件，并且提供了一个PyQt界面用于图像、视频及摄像头输入的目标检测。具体来说： 1. 该系统利用YOLOv5框架进行了西红柿（目标类别为toamto）的识别与定位。 2. 模型权重是在一个包含多种场景下拍摄的一千多张图片的数据集上训练得到，数据集中标签文件分别保存在两个独立的目录中：一种是txt格式，另一种则是xml格式。 3. 项目提供了一个基于PyQt开发的应用界面。用户可以通过该界面进行图像、视频及调用摄像头实时检测西红柿目标。整个系统采用Python编写，并依赖于PyTorch深度学习框架实现训练和推理过程。

基于YOLOv5的行人跌倒检测系统（含预训练模型、PyQt界面及数据集）

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本项目开发了一套基于YOLOv5的行人跌倒检测系统，包含预训练模型和用户友好的PyQt界面，并附有专门的数据集。适用于实时监控与安全防护领域。这段内容介绍了一种基于yolov5的行人摔倒检测系统，包括两种预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），以及相关的PR曲线、loss曲线等数据。该系统在包含1000多张图片的数据集上进行了训练，并且目标类别仅为“fall”，即摔倒。除了模型权重外，还提供了PyQt界面用于检测静态图像、视频文件和实时摄像头输入。此外，还包括了标签格式为txt和xml的行人摔倒数据集，分别存储在不同的文件夹内。该系统采用PyTorch框架编写，并且完全使用Python语言实现。

Yolov5汽车检测代码及训练完成的Car模型+PyQt界面+包含1000张KITTI数据集

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本项目提供基于YOLOv5框架的汽车检测解决方案，包括预训练模型、PyQt图形用户界面以及用于测试与验证的1000张KITTI数据集。我们提供了一个训练好的汽车检测模型，基于YOLOv5框架，并使用自动驾驶场景中的KITTI数据集进行训练，包括yolov5s和yolov5m两种版本的权重文件。该模型配备有PyQt界面，支持对图片、视频以及实时摄像头流进行车辆识别。此外，我们还提供了一个包含1000多张标注好的城市交通场景的数据集用于测试与验证，标签格式为xml和txt，并且类别统一命名为car。这些数据集在配置好环境后可以直接使用。整个项目采用PyTorch框架编写而成，代码完全用Python语言实现。