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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简介：
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。

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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车辆行人检测及训练模型+5000张相关数据集

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本项目提供基于YOLOv5的先进车辆与行人检测解决方案，包含精心标注的5000张图片数据集，旨在优化智能交通系统的实时监控和安全性能。 YOLOv5车辆行人检测项目包含两种预训练模型：Yolov5s和Yolov5m，用于识别交通场景中的行人（person）和汽车（car）。这些模型在超过一万张图像的数据集上进行训练，并达到了90%以上的map值。此外，该项目还提供了一个基于PyQt的用户界面以及PR曲线、loss曲线等性能评估图表。数据集中包括了大约5,000张用于测试目的的行人和车辆图片，标签格式为txt和xml文件，分别存储在不同的目录中。

YOLOv7车辆行人检测及训练模型+5000车辆行人检测数据集

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简介：本项目提供YOLOv7算法在车辆和行人检测中的应用与训练模型，并包含一个涵盖5000个样本的数据集，适用于深度学习研究者进行目标检测的实验。该车辆行人检测项目基于YOLOv7模型进行开发，并已使用包含一万多张交通场景图像的数据集完成训练。数据集中包括5000多张额外的测试图片，标签格式为txt和xml两种文件类型，分别保存在两个不同的文件夹中。目标类别共有2个：person（行人）和car（车辆）。经过充分训练后，模型达到了90%以上的mAP值，并提供了PR曲线、loss曲线等评估结果以供参考。该项目采用了PyTorch框架进行实现，所有代码均为Python编写。

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。

YOLOv5车辆橡胶轮胎检测及训练模型+PyQt界面+标注数据集

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本项目基于YOLOv5框架开发了专门用于识别和分类车辆橡胶轮胎的深度学习模型，并结合Python PyQt库构建用户友好的界面，同时提供了详细的标注数据集以供进一步研究与应用。该项目使用YOLOv5进行汽车轮胎检测，并包含训练好的权重文件以识别汽车轮胎。这些权重是在特定的汽车轮胎数据集上训练得到的，类别名称为“tire”，标签格式包括txt和xml两种形式，分别存储在不同的文件夹中。项目还配备了PyQt界面，支持图片、视频以及调用摄像头进行实时检测功能。相关数据集和检测结果可参考对应文章内容。整个系统基于PyTorch框架开发，并使用Python语言编写代码。

YOLOv5水果检测结合两种预训练模型及PyQt界面展示+水果检测数据集

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本项目基于YOLOv5框架，融合两种预训练模型优化水果检测精度，并采用PyQt开发用户界面，同时提供自建水果检测数据集。该项目提供了一种基于YOLOv5的水果检测方案，包括两种预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），用于识别苹果、香蕉和橙子这三种水果类别。项目中包含一个使用PyQt构建的用户界面，并附带几百张相关的水果数据集。该UI支持通过图片、视频或调用摄像头进行实时检测，提供相应的选择功能以方便操作。此外，该项目采用的是 PyTorch 框架，代码为 Python 编写。

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。

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。

YOLOv5电塔绝缘子检测+预训练模型+PyQt界面+1000数据集

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本项目基于YOLOv5框架开发，结合大规模数据集与预训练模型优化电塔绝缘子检测精度，并采用PyQt设计用户交互界面，提升用户体验。本段落介绍了一种基于YOLOv5的电塔绝缘子检测系统，其中包括两种训练好的模型：yolov5s和yolov5m。该系统在包含1000张图片的数据集上进行了训练，并提供了PR曲线、loss曲线等指标进行评估。数据集中包含了标签格式为VOC和YOLO的文件夹。此外，还提供了一个基于PyQt开发的用户界面，可以用于检测图像、视频以及调用摄像头进行实时检测。目标类别仅有一个：Insulator（绝缘子）。