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基于YOLOv9的行人识别、检测与计数系统的Python代码及教程（含预训练模型和性能评估图表）.zip

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简介：
本资源提供了一套基于YOLOv9的行人识别、检测及计数系统，内附详细Python代码与教程，并包含预训练模型及性能评估图表。 基于YOLOv9实现行人识别检测计数系统Python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线 【使用教程】 一、环境配置 1. 建议下载anaconda和pycharm，在anaconda中创建好项目环境，然后导入到pycharm中进行开发。关于安装与配置的步骤可以在网上找到许多相关博客介绍。 2. 在anacodna环境中通过pip install -r requirements.txt命令来安装所需软件包，或者将其改为清华源后再执行上述命令以加快下载速度。确保所有依赖项都已成功安装。 3. 安装好环境后，在pycharm中导入anaconda中的python解释器即可开始使用（具体操作可以参考网络上的教程） 二、训练模型 1. 准备数据集：需要准备YOLO格式的目标检测数据集，如果不清楚该格式或有其他需求，请查阅相关资料了解如何转换和制作。 2. 修改配置文件：参照代码中的data/banana_ripe.yaml来创建新的yaml文件，并根据实际项目进行调整。主要包括训练、验证路径的设置以及类别定义等信息。 3. 调整train_dual.py中的一些参数，然后开始模型训练： - --weights: 指定预训练权重（如yolov9-s.pt） - --cfg：选择相应配置文件 - --data: 设置数据集路径 - --hyp: 选用的超参设置文件 - --epochs: 设定总的迭代次数 - --batch-size: 根据显存大小调整批处理数量 - --device：指定设备（如0表示使用第一块GPU，cpu则代表在CPU上运行） - --close-mosaic：关闭mosaic数据增强的起始epoch数 训练完成后会在runs/train目录下生成模型文件和日志信息。 三、测试 1. 修改detect_dual.py中的参数以适应自己的需求： - --weights: 使用之前训练得到的最佳权重 - --source: 指定待测图像或视频路径 - --conf-thres, --iou-thres：自定义置信度和IOU阈值 运行完成后的结果将保存在runs/detect文件夹中。

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  • 基于YOLOv9的行人识别、检测与计数系统的Python代码及教程（含预训练模型和性能评估图表）.zip
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    本资源提供了一套基于YOLOv9的行人识别、检测及计数系统，内附详细Python代码与教程，并包含预训练模型及性能评估图表。 基于YOLOv9实现行人识别检测计数系统Python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线 【使用教程】 一、环境配置 1. 建议下载anaconda和pycharm，在anaconda中创建好项目环境，然后导入到pycharm中进行开发。关于安装与配置的步骤可以在网上找到许多相关博客介绍。 2. 在anacodna环境中通过pip install -r requirements.txt命令来安装所需软件包，或者将其改为清华源后再执行上述命令以加快下载速度。确保所有依赖项都已成功安装。 3. 安装好环境后，在pycharm中导入anaconda中的python解释器即可开始使用（具体操作可以参考网络上的教程） 二、训练模型 1. 准备数据集：需要准备YOLO格式的目标检测数据集，如果不清楚该格式或有其他需求，请查阅相关资料了解如何转换和制作。 2. 修改配置文件：参照代码中的data/banana_ripe.yaml来创建新的yaml文件，并根据实际项目进行调整。主要包括训练、验证路径的设置以及类别定义等信息。 3. 调整train_dual.py中的一些参数，然后开始模型训练： - --weights: 指定预训练权重（如yolov9-s.pt） - --cfg：选择相应配置文件 - --data: 设置数据集路径 - --hyp: 选用的超参设置文件 - --epochs: 设定总的迭代次数 - --batch-size: 根据显存大小调整批处理数量 - --device：指定设备（如0表示使用第一块GPU，cpu则代表在CPU上运行） - --close-mosaic：关闭mosaic数据增强的起始epoch数 训练完成后会在runs/train目录下生成模型文件和日志信息。 三、测试 1. 修改detect_dual.py中的参数以适应自己的需求： - --weights: 使用之前训练得到的最佳权重 - --source: 指定待测图像或视频路径 - --conf-thres, --iou-thres：自定义置信度和IOU阈值 运行完成后的结果将保存在runs/detect文件夹中。
     
  • 基于Yolov5与OpenCV的车辆和行人检测系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及性能评估图表）.7z
    优质
    本项目提供了一个集成化的车辆和行人检测解决方案，采用YOLOv5算法结合OpenCV实现高效目标识别。包含图形用户界面、预训练模型、专用数据集以及详尽的性能评估报告和可视化图表。 基于YOLOv5与OpenCV实现的车辆及行人检测项目包含源码（带GUI界面）、训练好的模型、数据集、评估指标曲线以及操作使用说明。该项目适用于正在撰写毕业设计的学生，或需要进行深度学习图像识别实战的学习者。它同样适合课程设计和期末大作业的需求。 项目内容包括： - 检测类别：人、轿车、卡车及大巴车 - 带有图形用户界面（GUI）的源代码 - 已训练完成的模型文件 - 数据集与评估指标曲线，如损失值（loss）、精确度和召回率等 该项目可以直接用于毕业设计或课程项目，并且也可以作为学习参考。如果具备一定的基础，可以在现有代码上进行修改以训练其他类型的模型。
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的细胞检测与计数系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及性能评估图表）.zip
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    本项目提供了一个综合性的细胞检测与计数解决方案，采用YOLOv5算法结合OpenCV库开发，并附带图形用户界面(GUI)、预训练模型和详细的数据集。此外，还包括了系统的性能评估图表，便于用户直观了解系统效果。 基于深度学习的Python+OpenCV实现细胞检测计数源码包括GUI界面、训练好的模型、数据集以及评估指标曲线等内容。该项目专注于识别和计数白细胞、红细胞和血小板。 此项目主要针对正在进行毕业设计的学生及需要进行实战项目的深度学习图像识别与模式识别方向的学习者，同时也适用于课程设计或期末大作业的参考使用。包含完整源代码、训练好的模型以及详细的使用说明文档等资源，可以作为独立完成毕设的基础材料。此外，该项目也可供其他研究目的下的修改和扩展使用。 对于有一定基础的研究人员来说，在此基础上进行适当的调整与优化后能够用于创建新的模型或进一步探索相关领域的问题。
     
  • 基于YOLOv8的车辆及车牌检测系统源代码（含部署指南、预训练模型和性能评估图表）.zip
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    本资源提供基于YOLOv8的全面车辆及车牌检测解决方案，包括详尽的源代码、部署指南、预训练模型及性能评估图表。 基于YOLOv8的车辆+车牌检测系统源码（部署教程、训练好的模型及各项评估指标曲线）.zip 平均准确率：0.96 类别：car、plate 【资源介绍】 1、ultralytics-main 该文件夹包含YOLOv8源代码，涵盖分类、目标检测、姿态估计和图像分割四个部分。我们使用的是detect部分，即目标检测相关代码。 2、搭建环境 在Windows系统、macOS系统及Linux系统中均可运行。 安装Anaconda 和 PyCharm 后，在 Anaconda 中新建一个名为 YOLOv8 的虚拟空间： ``` conda create -n YOLOv8 python==3.8 ``` 创建完成后，激活该环境： ``` source activate YOLOv8 # Linux或macOS系统使用此命令 activate YOLOv8 # Windows系统使用此命令 ``` 接着，在虚拟环境中安装requirements.txt文件中的所有依赖包。 若希望加速安装过程，请考虑更换到清华源等国内镜像。 3、训练模型 进入ultralytics-main/ultralytics/yolov8/detect目录，其中datasets为准备好的数据集。data目录下的bicycle.yaml是本人用于自行车检测的数据配置文件，您需要根据具体需求修改或创建新的yaml文件。 train.py中的第238行需改为`data = cfg.data or path/to/your/data.yaml`（例如：./data/carplate.yaml） 在同文件的第237行指定预训练模型。如果有可用显卡，可以在第239行设置设备号，如四张显卡配置为：`args = dict(model=model, data=data, device=0,1,2,3)` 完成上述步骤后运行train.py开始训练。 训练结束后，在runsdetect文件夹下会生成包含模型和评估指标的train*文件夹。 4、推理测试 在predict.py中，第87行需将`model = cfg.model or yolov8n.pt`中的yol8vn.pt替换为刚才训练完成后的模型路径（位于ultralytics-main/ultralytics/yolov8/detect/runsdetect目录下）。 待测图片或视频放置于assets文件夹中，运行predict.py进行测试。结果将保存在runsdetect/train文件夹内。
     
  • 基于Yolov5与PyQt5的雾天车辆检测系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及性能评估图表）.7z
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    本项目提供了一个结合了YOLOv5和PyQt5的雾天车辆检测系统，包含用户图形界面、预训练模型以及用于性能评估的数据集和图表。 基于Yolov5与PyQt5实现的雾天环境下车辆检测项目源码（包含GUI界面）+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明。适合用作期末大作业、毕业设计或课程设计项目的参考，特别适用于正在从事相关研究的同学以及需要进行深度学习图像识别和模式识别方向实战练习的学习者。该项目包括完整的项目源码、已训练的模型文件、详细的数据集及性能评估图表，并附有操作指南文档，可以直接用于毕设提交或其他学术用途。此外，具备一定基础的研究人员还可以在此基础上修改代码以适应不同需求或开发其他类型的检测模型。
     
  • 基于Yolov5的行人检测与计数源码（含GUI）及预训练模型（40万+人形数据训练）+评估曲线+使用指南.zip
    优质
    本资源提供基于Yolov5的行人检测与计数完整解决方案，包含GUI界面、超过40万人形数据训练的预训练模型及详细评估曲线和使用指南。 基于Yolov5算法的行人检测计数源码（带GUI界面）+模型（使用40多万个人形数据训练）+评估指标曲线+操作使用说明.zip主要适用于正在进行毕业设计的同学以及需要进行项目实战的深度学习、计算机视觉图像识别和模式识别方向的学习者。该项目同样适合课程设计或期末大作业的需求，包含项目源码、经过充分训练的模型及详细的使用指南等资料。整个项目可以直接用于毕业设计，并且可以作为学习参考或者借鉴的基础材料；如果有一定的基础，在此代码基础上进行修改后还可以用来训练其他相关模型。
     
  • 基于Yolov7的手势识别检测源码及训练模型配置与评估.zip
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    该资源包提供了基于Yolov7深度学习框架的手势识别系统源代码、预训练模型和详细的配置文件。其中包括数据集准备方法、模型微调指南以及性能评估脚本，助力用户快速实现手势检测应用的开发与优化。 基于Yolov7实现的手势识别检测源码、训练好的模型以及配置文件现已打包为.zip格式提供下载。该模型能够识别七种手势类别：five（五）、first（一）、loveyou（爱心手语）、ok（好）、one（一）、thumbup（点赞）和yearh。 1. 模型采用yolov7-tiny.yaml及hyp.scratch.custom.yam进行配置。 2. 该模型是在高性能显卡上使用高质量数据集训练迭代了200次所得，识别效果良好且评估指标曲线表现优秀。此版本无需二次训练或微调即可直接用于实际项目、课程实验作业、模型效果对比以及毕业设计和课程设计中，请放心下载并使用。
     
  • 基于YOLOv8和LPRNet的车牌识别系统源码及部署指南，含训练模型与性能评估图表（优质资源）.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv8和LPRNet的先进车牌识别系统的完整源代码、详细部署指南以及训练后的高性能模型。包含详尽的性能评估图表，帮助用户快速理解和应用该系统。 【资源说明】基于YOLOv8+LPRNet 的车牌识别系统源码、部署教程、训练好的模型及各项评估指标曲线（高分项目）.zip 该项目为个人高分毕业设计项目的完整代码，已获导师指导认可通过，并在答辩评审中获得了95的分数。资源中的所有项目代码均经过测试，在确保功能正常后才上传，请放心下载使用。 本项目适用于计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工（如软件工程、计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等），可用于毕业设计、课程设计、作业以及项目初期的演示。此外，对于初学者而言也是一个很好的学习进阶资源。 如果您有一定的基础，可以在现有代码的基础上进行修改以实现其他功能，并且可以直接应用于毕设或课设中。欢迎下载并交流沟通，共同进步！
     
  • 基于YOLOv5的牛羊群识别检测系统（含GUI）源代码及资源包（内含训练模型、数据集和评估图表等资料）.zip
    优质
    本资源包提供基于YOLOv5的牛羊群识别检测系统的完整解决方案，包括源代码、预训练模型、数据集以及性能评估图表，支持图形用户界面操作。 智慧牧场基于YOLOv5的牛羊群识别检测项目源码包含GUI界面、训练好的模型、数据集以及评估指标曲线，并附有操作使用说明。该项目适用于正在进行毕业设计的学生及需要进行深度学习CV图像识别模式识别方向实战练习的学习者，同时也适合课程设计和期末大作业等需求。资源包括完整项目源码、预训练的模型文件、详细的项目操作指南等内容，可以直接应用于毕业设计中。此外，此项目还能够作为学习参考或借鉴的基础材料；如果具备一定的基础，可以在现有代码基础上进行修改与扩展，以训练其他类型的模型。
     
  • 基于YOLOv8和LPRNet的车牌识别系统源码及部署指南，含训练模型与性能评估图表（优质毕业设计）
    优质
    本作品为优质毕业设计，提供基于YOLOv8和LPRNet的车牌识别系统完整代码、训练模型及详细部署指导，并包含性能评估图表。 基于YOLOv8+LPRNet的车牌识别系统源码、部署教程、训练好的模型以及各项评估指标曲线（高分毕设），该项目包含详细的代码注释，适合新手理解与使用。个人评分高达98分，导师高度认可，是毕业设计、期末大作业和课程设计的理想选择。 此项目具备完善的系统功能及美观的界面，并且操作简便、管理便捷，具有很高的实际应用价值。所有内容经过严格调试以确保顺利运行。