基于PyQt的YOLOv5目标抓取、标注、训练及多源数据检测的一站式界面实现

简介：
本项目开发了一种基于PyQt和YOLOv5的目标检测一站式解决方案，集成了目标抓取、标注、模型训练以及多种数据来源的实时检测功能。 将目标检测YOLOv5框架进行封装，并利用pyqt实现了训练与检测两个部分的界面功能。操作系统为Win10 64位，内存16G，显卡NVIDIA GTX1060（配备6GB显存）。开发环境使用的是PyCharm 2021版；PyTorch版本为2.1。 在训练部分中，从图片爬虫下载、数据标注到数据集配置以及最终的模型训练都进行了实现。其中，爬虫可以根据关键词通过多线程和进度条的方式从互联网上下载多种格式的图片数据；数据标注使用了labelImg软件进行操作；而数据集配置则实现了自动化的功能，包括对数据集分配、格式转换及模型配置等的操作。 检测部分涵盖了参数设置（支持在视频检测过程中实时调整置信度与IOU等）、输入选择（支持图像、视频以及多种摄像头等多种数据格式）到结果显示的全过程。整个过程均采用界面开发并结合多线程调度处理来实现高效运行。代码中配有必要的注释，并且能够通过pyinstall工具打包成EXE程序以便于分发和使用。