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Yolov5火焰识别S、M、L三模型训练成果 数据集使用pytorch-yolov5-master.zip

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简介：
本项目基于PyTorch框架和YOLOv5算法，利用提供的数据集训练得到适用于火焰检测的小（S）、中（M）与大（L）三种不同规模的模型，并评估其性能。 Yolov5火焰识别数据集的训练结果已保存在runs/train文件夹中，包括yolov5s、yolov5m、yolov5l三个模型的训练结果和曲线图，并附上了版本5的代码及火焰数据集。类别名为fire，如有需要可以下载使用。

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  • Yolov5火焰识别S、M、L三模型训练成果 数据集使用pytorch-yolov5-master.zip
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    本项目基于PyTorch框架和YOLOv5算法，利用提供的数据集训练得到适用于火焰检测的小（S）、中（M）与大（L）三种不同规模的模型，并评估其性能。 Yolov5火焰识别数据集的训练结果已保存在runs/train文件夹中，包括yolov5s、yolov5m、yolov5l三个模型的训练结果和曲线图，并附上了版本5的代码及火焰数据集。类别名为fire，如有需要可以下载使用。
     
  • YOLOv5火焰检测代码及训练完成的fire模型（含2000数据集）
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    简介：本项目提供了基于YOLOv5框架的火焰检测解决方案，包括完整的训练代码和使用2000张图像数据集训练得到的预训练模型。 训练好的YOLOv5火焰检测模型包含一个数据集，该数据集中有2000多张带有标签的火焰图片。这些标签以xml和txt两种格式提供，并且唯一的类别名为fire。配置好YOLOv5环境后可以直接使用这个模型进行工作。 参考的数据集及检测结果可以在相关博客文章中找到。需要注意的是，该数据集是基于pytorch框架开发的，代码采用python编写。
     
  • Yolov5火焰检测数据集：单一类别，含训练与验证集
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    本数据集专为基于YOLOv5的火焰检测模型设计，包含大量标注图像用于训练和验证。专注于单一目标分类，助力提升火灾预防系统的准确性。 项目包含火焰检测数据集（1类别），包括训练集和验证集。数据按照YOLOV5文件夹结构保存，可以直接用作目标检测的数据集，无需额外处理。 图像分辨率为300-800像素的RGB图片，边界框标注清晰且图像完整。该数据集中包含生活中的火焰检测实例。 【数据集介绍】 类别：火焰（fire） 训练集包含： - 图像数量：8236张 - 标签文件：8236个txt文件 验证集包含： - 图像数量：2059张 - 标签文件：2059个txt文件 【数据总大小压缩后】为591MB。 为了方便查看，提供了可视化py脚本。随机传入一张图片即可绘制边界框，并保存在当前目录下。该脚本无需更改，可以直接运行进行图像可视化。
     
  • YOLOV5火灾火焰与烟雾检测源码、数据集及训练完成的模型 Python火灾火焰与烟雾检测源码、数据集及训练完成的模型
    优质
    本项目提供YOLOv5框架下的Python代码，用于火灾中火焰和烟雾的检测。包含相关数据集以及经过训练的模型文件，便于快速应用和二次开发。 YOLOV5火灾火焰烟雾检测源码、数据集及训练好的模型包含详细代码注释，适合新手理解使用。这是一个个人精心打造的98分项目，在导师那里获得了高度认可，并被推荐为毕业设计、期末大作业和课程设计中获取高分的理想选择。下载后只需简单部署即可投入使用。
     
  • 基于Yolov5的人脸识别PT模型训练数据集
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    本数据集为基于Yolov5框架的人脸识别项目定制，包含大量标注图像，旨在优化模型在人脸检测与识别任务中的性能。 人脸识别模型的准确率超过98%。
     
  • 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。
     
  • PyTorch YOLOv5 指针表计识别：分步训练与模型应用
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    本项目介绍使用PyTorch框架下的YOLOv5模型进行指针表计识别的全流程实践，涵盖数据预处理、模型微调及应用场景展示。 在本项目中，我们的主要目标是使用PyTorch框架实现YOLOv5模型进行指针表计的识别。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，以其高效性和准确性而广受好评。作为该系列的最新版本，YOLOv5优化了速度和性能，并特别适合图像识别和检测任务。 理解YOLOv5的基本结构是必要的。它基于经典的YOLO架构，但引入了一些关键改进：使用SPP-Block（空间金字塔池化）以增强特征提取能力；采用Mish激活函数替代ReLU来改善模型的非线性表现；利用Anchor Boxes预定义可能的目标尺寸，从而提高检测精度。 此外，为了提升泛化性能，YOLOv5还引入了数据增强技术如CutMix和Mosaic。在训练过程中，我们需要准备一个包含大量带标注表计图像的数据集。每个图像是以JSON格式存储的边界框注释来指示指针表计的位置。这些数据可以通过PyTorch中的`yaml`库加载并解析。 代码中首先会加载训练与验证所需的数据集，并实例化YOLOv5模型。通过使用`torch.hub.load()`函数，我们可以方便地获取预训练模型或构建自定义的模型结构。在本项目案例中，我们可能已经对模型进行了微调以适应特定表计识别任务的需求。 接下来是设置训练参数的过程，例如学习率、批处理大小和迭代次数等，并使用`torch.optim.AdamW`作为优化器来防止过拟合的发生。损失函数通常选择`CrossEntropyLoss`用于分类以及`GIoULoss`用于定位目标边界框的精确度提升。 在训练阶段中，模型会逐步从输入图像中学到如何识别表计。数据增强技术将在训练期间随机应用以帮助处理各种变形情况下的新图像。每当一个训练周期结束时，将评估模型性能，并保存最佳表现的模型权重作为`best_dis.pt`和`best_rec.pt`文件。 在测试阶段，则可以利用这些已保存的模型对新的表计图片进行预测分析，通过加载并运行如`inference.py`这样的脚本代码来输出边界框位置及其类别概率。这个项目展示了如何使用PyTorch与YOLOv5实现深度学习中的目标检测任务，并特别关注于指针表计识别的应用场景。 通过对模型的精细调整以及数据增强技术的有效利用，我们可以构建一个高度定制化的系统，能够高效且准确地完成表计检测的任务需求。对于那些希望深入了解和应用目标检测技术的人来说，本项目提供了一个很好的实践案例。
     
  • 基于Visdrone数据集的YOLOv5模型训练成果-版本5.zip
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    本资料包包含基于Visdrone数据集进行优化后的YOLOv5模型训练成果，为无人机视觉领域的目标检测提供高性能解决方案。 Visdrone数据集上使用YOLOv5s和YOLOv5m两个模型进行训练，每个模型都训练了300个epochs。YOLOv5是第五个版本，并提供了相关场景下的测试视频供下载。如果有需要可以联系获取这些资源。
     
  • 基于Yolov5的火焰识别检测系统（含4000张火焰图像数据集）
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    本项目开发了一种基于YOLOv5框架的火焰识别检测系统，并提供了包含4000张图像的火焰专用数据集，旨在提高火灾监控与预警系统的准确性和响应速度。 该项目基于YOLOv5实现火焰识别检测功能，在工业化场景中有广泛应用价值，例如智慧工地、智慧电网及智慧小区等领域。项目文件夹内已包含约4000张用于训练的火焰图像数据集，足以支持开发一个性能良好的模型。在本地测试中，最终模型准确率可达97%左右，并具备实际应用潜力。 此外，提供的数据集已经转换为txt格式标签，无需额外处理即可使用。安装所需库后可直接进行训练与测试操作，方便快捷。如遇任何技术问题，请随时联系项目维护者寻求帮助。
     
  • Visdrone数据集上训练的YOLOv5-v5.0模型权重(yolov5-5.0-visdrone.zip)
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    这段简介可以这样写：yolov5-5.0-visdrone.zip包含了在VisDrone数据集上经过充分训练的YOLOv5版本5.0模型权重，适用于无人机相关的视觉任务。 Visdrone数据集YOLOv5训练权重包括两个模型：YOLOv5s-visdrone.pt 和 yolov5m-visdrone.pt，还包括各种训练曲线、相关场景测试视频以及yolov5-5.0的代码。