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YOLOv5火灾检测数据集与代码及模型.zip

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简介：
本资料包包含用于训练YOLOv5进行火灾检测的数据集、代码和预训练模型，适用于计算机视觉项目中火灾监测系统的开发。 提供YOLOV5火灾检测的数据集、代码及模型，并包含处理VOC数据集的常用脚本以及PyTorch转换至TensorRT的转换脚本。此外还提供了安全帽检测、行人入侵检测与火灾烟雾检测等模型。

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  • YOLOv5火灾检测数据集与代码及模型.zip
    优质
    本资料包包含用于训练YOLOv5进行火灾检测的数据集、代码和预训练模型，适用于计算机视觉项目中火灾监测系统的开发。 提供YOLOV5火灾检测的数据集、代码及模型，并包含处理VOC数据集的常用脚本以及PyTorch转换至TensorRT的转换脚本。此外还提供了安全帽检测、行人入侵检测与火灾烟雾检测等模型。
     
  • 基于YOLOV5的火灾检测系统(含模型及GUI界面)+火灾检测数据集.zip
    优质
    本资源提供了一个基于YOLOv5框架构建的火灾检测系统及其图形用户界面（GUI），内附专用火灾检测数据集，旨在实现高效、准确的实时火灾监测与预警。 基于YOLOV5的火灾检测系统（包含模型）+GUI界面+火灾检测数据集.zip 已经通过导师指导并获得高分的大作业项目，确保可以得到95分以上的成绩，下载后无需任何修改即可直接运行。该项目包含了完整的火灾检测功能、用户图形界面以及相关的训练数据集。
     
  • YOLOv5火灾火焰烟雾检测数据集及训练模型、标注数据、PyQt界面与源代码合集.zip
    优质
    本资源包包含YOLOv5火灾火焰和烟雾检测的数据集、预训练模型以及人工标注数据，并提供Python PyQt界面设计及完整源代码。 YOLOV5火灾火焰烟雾检测数据集、训练好的模型、已标记的数据以及PyQt界面的源代码打包在一个ZIP文件里，包含视频和图片素材，可以直接用于推力测试。 1. 项目已经完成训练，可以立即进行推理测试。 2. 包含了详细的烟雾与火焰的数据集，并且所有数据都已经标注好。 3. 如果需要重新训练模型也可以使用原项目代码及数据集资源。 4. 可以直接利用预训练好的权重文件（pt格式）来进行YOLOV5的推力工作。 该ZIP包非常适合用于毕业设计或课程作业，能够快速上手进行实验和研究。
     
  • 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。
     
  • YOLOv5烟雾火灾检测数据集
    优质
    本数据集专为优化YOLOv5模型设计，包含大量标注的烟雾与火灾图像，旨在提升智能监控系统中对早期火情的识别精度。 该项目提供了一个基于YOLOv5的火焰烟雾检测解决方案，并已经训练完成可以直接使用进行推力测试。 项目特点如下： 1. 包括经过预训练的模型yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt，可以立即用于推理任务。 2. 提供了包含标记好的烟雾和火焰的数据集，标签格式包括xml和txt两种形式。 3. 如果需要重新训练模型以适应特定需求，也可以进行操作。 4. 使用PyTorch框架编写，并且代码是Python语言的。该项目还配备了基于pyqt开发的应用界面。 整个项目包含了YOLOv5火灾烟雾检测源码、预训练好的权重文件（pt格式）、数据集以及用户友好的图形界面应用，支持视频和图片等多种形式的数据进行推理测试。价格优惠合理，可以放心下载使用。
     
  • YOLOV5火灾火焰烟雾检测系统源代码及数据集+预训练模型（毕业设计）.zip
    优质
    本资源包含YOLOv5火灾火焰与烟雾检测系统的源代码、数据集以及预训练模型，适用于相关领域的毕业设计和研究工作。 YOLOV5火灾火焰烟雾检测系统源码、火灾检测数据集及训练好的模型（毕设）.zip文件已获得导师指导并通过高分评价，下载后可直接使用无需任何修改，确保项目完整且可以正常运行。
     
  • 基于YOLOV5的火灾火焰与烟雾检测源码、数据集及训练模型和PyQt界面.zip
    优质
    本资源包提供基于YOLOv5的火灾火焰与烟雾检测系统全套资料，包括源代码、数据集以及预训练模型，并附带Python PyQt图形用户界面设计。 基于YOLOV5的火灾火焰烟雾检测项目提供源码、数据集以及训练好的模型。该项目包含已标注好的烟雾与火焰的数据集，并配有视频及图片素材以供直接测试使用，非常适合用作毕业设计或课程作业。 1. 该方案已经完成预训练工作，可以直接进行推理测试。 2. 提供了完整的烟雾和火焰数据集并已完成标记。 3. 如果需要重新训练模型也可以实现。 4. 使用项目中提供的训练好的权重pt文件可以轻松地执行推理操作。
     
  • 基于Yolov5的火灾检测系统：目标检测源码、数据及模型
    优质
    本项目基于Yolov5框架开发，旨在实现高效的火灾自动检测。提供详尽的目标检测源代码、训练数据集和预训练模型，助力研究与应用落地。 YOLOv5的环境配置包括创建Python 3.8虚拟环境： ```shell conda create -n yolo5 python=3.8.5 conda activate yolo5 ``` 接下来，根据你的设备是使用GPU还是CPU安装PyTorch: - 对于使用GPU的用户： ```shell conda install pytorch==1.8.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 ``` - 如果你只用到CPU，则执行以下命令: ```shell conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly ``` 安装`pycocotools`库： ```shell pip install pycocotools-windows ``` 此外，还需要通过以下命令安装其他所需的包: ```shell pip install -r requirements.txt pip install pyqt5 pip install labelme ``` 对于YOLOv5的数据处理而言，每张图片都对应有一个txt格式的标注文件。该文本段落件记录了目标对象的类别、中心点坐标以及宽度和高度信息。
     
  • 基于YOLOV5的火灾火焰与烟雾检测系统（含数据集、训练模型、标注数据及PyQt界面代码）.zip
    优质
    本项目提供了一个基于YOLOv5的火灾检测系统，包含用于识别火焰和烟雾的数据集、预训练模型以及详细的标注信息。附带的PyQt用户界面代码使得该系统的实际应用更加便捷直观。 本项目为个人在导师指导下完成并通过的高分毕业设计作品，适用于计算机相关专业的学生进行毕设或实战练习。内容包括YOLOV5火灾火焰烟雾检测的数据集、训练好的模型、标注数据以及PyQt界面与完整代码。该项目经过严格调试，确保可以顺利运行，并可直接用于课程设计和期末大作业等场合。
     
  • YOLOv5 火灾火焰烟雾检测源码及训练模型、标注数据和PyQt界面合集.zip
    优质
    本资源包含YOLOv5火灾火焰与烟雾检测系统的全套文件，包括源代码、预训练模型、标注数据以及基于PyQt的用户界面。适合研究与开发使用。 本项目提供YOLOV5火灾火焰烟雾检测源码、数据集、训练好的模型及标注好的数据，并附带PyQt界面设计。该资源已通过导师指导并获得高分，适合用作毕业设计或课程作业使用。下载后无需任何修改即可直接运行，确保项目的完整性和可用性。