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Yolov8手机通话与使用行为检测训练权重+一万张数据集+详尽教程+PyQt可视化界面

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简介:
本项目提供基于YOLOv8的手机通话及使用行为检测模型训练权重,包含一万个样本的数据集和详细教程,并配备PyQt构建的用户界面。 Yolov8可以用于手机玩检测任务,并且训练好的权重可以直接使用。该模型附带一个包含约10,000个数据点的数据集,这些数据已经按照YOLO格式(txt文件)进行了标注并划分成了train、val和test三个部分。此外还提供了一个data.yaml配置文件来帮助快速启动训练过程。 对于Yolov5、Yolov7以及Yolov8等算法来说,可以直接使用这个数据集进行模型的训练工作。整个数据集已经按照标准的方式进行了组织,并且提供了详细的教程指导用户如何开始和完成他们的项目。 另外还提供了一个基于PyQt界面的应用程序,可以用来检测图片、视频或者调用摄像头来进行实时监测。该应用内含所有必要的选项以满足不同的使用需求,同时配套有详尽的说明文档来帮助使用者快速上手并充分利用其功能。

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客服
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  • Yolov8使+++PyQt
    优质
    本项目提供基于YOLOv8的手机通话及使用行为检测模型训练权重,包含一万个样本的数据集和详细教程,并配备PyQt构建的用户界面。 Yolov8可以用于手机玩检测任务,并且训练好的权重可以直接使用。该模型附带一个包含约10,000个数据点的数据集,这些数据已经按照YOLO格式(txt文件)进行了标注并划分成了train、val和test三个部分。此外还提供了一个data.yaml配置文件来帮助快速启动训练过程。 对于Yolov5、Yolov7以及Yolov8等算法来说,可以直接使用这个数据集进行模型的训练工作。整个数据集已经按照标准的方式进行了组织,并且提供了详细的教程指导用户如何开始和完成他们的项目。 另外还提供了一个基于PyQt界面的应用程序,可以用来检测图片、视频或者调用摄像头来进行实时监测。该应用内含所有必要的选项以满足不同的使用需求,同时配套有详尽的说明文档来帮助使用者快速上手并充分利用其功能。
  • Yolov8人脸表情识别++PyQt+
    优质
    本项目提供基于Yolov8的人脸表情识别解决方案,包含预训练模型、标注数据集及PyQt图形用户界面,并附详细教程。适合初学者快速上手。 使用Yolov8进行人脸表情识别训练权重的准备包括一个已经配置好的数据集目录,并且该目录已划分成train、val 和 test 三个部分,同时附有data.yaml文件。对于yolov5、yolov7、yolov8和yolov9等算法可以直接利用此结构进行模型训练。 标签采用txt格式存储,参考的数据集中包含了表情识别的样本数据以及检测结果。具体目录配置如下: - data.yaml 文件中的内容: - train: E:\python_code\dataset\biaoqing_detect_data\train/images - val: E:\python_code\dataset\biaoqing_detect_data\valid/images - test: E:\python_code\dataset\biaoqing_detect_data\test/images - nc (number of classes):4(表示有四种表情类型) - names: - anger (愤怒) - happy (快乐) - sad (悲伤) - surprise (惊讶) 这种结构和配置能够有效支持Yolov8等算法的人脸表情识别模型训练。
  • 基于YOLOv5的飞模型+++PyQt
    优质
    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。
  • 使——包含1LabelImg标注图片
    优质
    本数据集包含了超过一万张由LabelImg工具精确标注的图像,专注于记录和分析用户的手机使用及通话行为模式,为移动通信行为研究提供丰富素材。 YOLO玩手机检测数据集二包含约7500张使用lableimg软件标注的真实场景高质量图片,格式为jpg。标签有两种形式:VOC格式和yolo格式,并分别保存在两个文件夹中,可以直接用于YOLO模型识别玩手机行为。该数据集中包含了丰富的场景类别,命名为phone2。总数接近一万张。 此数据集及检测结果的参考文章可查找相关博客或文献获取更多信息。
  • YOLOv5密WiderPerson结合+PyQt
    优质
    本项目融合了YOLOv5模型与WiderPerson数据集进行优化训练,实现高效密集行人检测,并通过PyQt开发用户友好的交互界面。 WiderPerson数据集是用于拥挤场景下行人检测的基准数据集。使用yolov5训练得到的WiderPerson行人检测模型,其输入尺寸为640x640,并附有txt格式和xml格式的数据文件。检测结果可以参考相关文献或博客文章。采用pytorch框架,代码是用Python编写的。
  • 基于Visdrone的YOLOv5PyQt
    优质
    本项目利用Visdrone数据集对YOLOv5模型进行优化训练,并开发了基于PyQt的用户界面,旨在提高无人机视频中目标检测的准确性和实用性。 使用YOLOv5进行俯视场景下的车辆行人检测视觉分析,包括两种预训练模型(YOLOv5s和YOLOv5m)以及visdrone数据集的权重文件、PR曲线及loss曲线等信息。该系统配备有pyqt界面,能够识别图片中的车辆和行人。 此外,通过此pyqt界面可以实现对视频或直接从摄像头获取的画面进行实时检测与分析。整个项目基于Pytorch框架,并采用Python语言编写代码。
  • 基于YOLOv8人跌倒系统+预模型+PyQt+
    优质
    本项目开发了一种基于YOLOv8的行人跌倒检测系统,结合预训练模型和PyQt图形用户界面,利用特定数据集进行优化与验证。 这段内容描述了一套基于YOLOv8的汽车轮胎检测系统及其相关组件: 1. 包含训练好的汽车轮胎识别权重、PR曲线及loss曲线,该模型是在特定汽车轮胎数据集上进行训练得到的,类别名称为“tire”,标签格式支持txt和xml两种文件类型,并分别存储在两个不同的文件夹中。 2. 提供了一个使用PyQt开发的应用界面,可以实现对目标物体(如汽车轮胎)的检测功能。 另外还提到了一个基于YOLOv5框架并结合训练好的模型及包含1000多条数据集的信息。
  • 基于Yolov5的玩耍模型+PyQt+含3000图片的
    优质
    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。
  • YOLOv5车辆模型+PyQt展示+5000图像
    优质
    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。
  • Yolov8道路井盖及下水道井盖模型++PyQt
    优质
    本项目基于YOLOv8框架开发,专注于道路井盖与下水道井盖的自动检测。通过精心标注的数据集进行模型训练,并结合PyQt设计用户友好的图形界面,提升实际应用中的操作便捷性与准确性。 针对YOLOv8的道路井盖及下水道井盖检测任务,现有一个包含约2000个样本的数据集,并已按照训练、验证和测试三个部分进行划分。数据集以yolo格式(txt文件)标注,且具备data.yaml配置文件,支持直接用于YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8等算法的模型训练。具体而言,该数据集中包含两类目标:Road_drain 和 Road_manhole,并在data.yaml中进行了如下定义: ``` nc: 2 names: [Road_drain, Road_manhole] ```