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基于Yolov5和OpenCV的苹果叶病害识别与检测源码（含3种病害分类、GUI界面）及训练模型、评估曲线和使用指南.zip

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简介：
本资源提供基于Yolov5和OpenCV技术的苹果叶病害识别系统，涵盖三种常见病害，附带图形用户界面(GUI)、详细训练模型、性能评估图表及操作指南。 基于Yolov5与OpenCV的苹果叶病害识别检测源码（包含3类病害及带GUI界面）+训练好的模型+评估指标曲线+操作使用说明.zip

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  • 基于Yolov5和OpenCV的苹果叶病害识别与检测源码（含3种病害分类、GUI界面）及训练模型、评估曲线和使用指南.zip
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    本资源提供基于Yolov5和OpenCV技术的苹果叶病害识别系统，涵盖三种常见病害，附带图形用户界面(GUI)、详细训练模型、性能评估图表及操作指南。 基于Yolov5与OpenCV的苹果叶病害识别检测源码（包含3类病害及带GUI界面）+训练好的模型+评估指标曲线+操作使用说明.zip
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的苹果叶病害识别与检测源码（含3种病害分类、GUI界面）+预训练模型+评估曲线+使用指南.zip
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    本资源提供基于Yolov5和OpenCV的苹果叶病害识别系统，包含三种常见病害分类功能及图形用户界面。附带预训练模型与性能评估图表，并配有详细使用说明文档。 本资源提供基于yolov5算法与opencv实现的苹果叶病害识别检测项目源码（包含3类病害分类），并带有GUI界面，使用pyqt5开发。该项目包括完整源代码、训练好的模型以及评估指标曲线等资料，并附有详细的项目操作运行说明文档，按照文档指导即可顺利进行操作。 该资源主要面向正在完成毕业设计的学生及需要实战项目的深度学习图像识别和模式识别方向的学习者。此外，它也可作为课程设计或期末大作业使用。除了可以直接用于毕设之外，此项目还适合于学习、参考以及借鉴之用。对于有一定基础的用户来说，在现有代码基础上进行修改以训练其他模型也是可行的。 资源内容包括： - 项目源码 - 训练好的模型（在3090Ti显卡上经过120次迭代） - 训练日志、评估指标曲线等文件 - 操作使用说明文档 以上资料可以为相关领域的研究和学习提供全面的支持。
     
  • 基于YOLOv7的智慧农业苹果叶病虫害（花叶病、斑点病、叶枯病）识别与检测源码及训练模型配置文件和评估指标曲线合集.zip
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    本资源提供基于YOLOv7框架的苹果叶片病症（包括花叶病、斑点病、叶枯病）智能识别系统，包含源代码、训练模型参数及性能评估图表。 基于Yolov7实现的苹果叶病虫害（花叶病、斑点病、叶枯病）识别检测源码+训练好模型+配置文件+评估指标曲线.zip，包含三个类别的识别：mosaic_disease, spot_wilt_disease, leaf_blight。该模型使用yolov7-tiny.yaml和hyp.scratch.custom.yam进行训练，并在高性能显卡上利用高质量数据集迭代200次完成训练。其识别检测效果及评估指标曲线表现良好，适用于实际项目、课程实验作业、模型效果对比以及毕业设计等场景中直接应用，无需二次训练或微调。
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的课堂学习状态识别系统（含GUI界面、训练模型、数据集及评估曲线）.zip
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    本项目提供了一个结合了YOLOv5目标检测算法与OpenCV库的课堂学生状态识别系统，具备用户图形界面（GUI）、预训练模型、相关数据集以及性能评估图表。 基于Yolov5+OpenCV的学生课堂学习状态识别检测源码（带GUI界面）包括训练好的模型、数据集及评估指标曲线，并附有操作说明的ZIP文件主要适用于进行毕业设计的同学以及需要项目实战的深度学习图像识别和模式识别方向的学习者。该项目同样适合课程设计或期末大作业使用，包含完整的项目源码、预训练模型及相关文档资料，可以直接应用于毕设中作为参考案例或者直接用于研究与开发；同时也可以在此基础上修改代码以适应不同的应用场景及进一步优化模型性能。
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的车辆检测与计数系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及评估曲线）.7z
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    本项目提供了一个集成Yolov5和OpenCV技术的车辆检测与计数解决方案，包含图形用户界面、预训练模型、相关数据集以及性能评估图表。 基于YOLOv5与OpenCV实现的车辆检测计数项目包含源码（带GUI界面）、训练好的模型、数据集及评估指标曲线，如loss曲线、精确度曲线和召回率等。该项目适用于正在做毕业设计的学生以及需要进行深度学习图像识别实战的学习者，并可作为课程设计或期末大作业使用。内容包括：车辆检测的类别目标有轿车、卡车和大巴车；项目源码具备GUI界面便于操作，训练好的模型可以直接应用于实际场景中，同时提供了详细的项目说明文档以帮助用户快速上手。 此资源不仅适合于学习与参考，而且对于基础较好的使用者来说，在现有代码基础上进行修改后可以用于训练其他类型的模型。
     
  • 【病虫害检测】基于GUI SVM的病虫害识别系统【附带Matlab源码 2429期】.zip
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    本资源提供基于支持向量机（SVM）和图形用户界面（GUI）设计的农作物病虫害智能识别系统，内含详尽的MATLAB源代码，有助于深入学习与实践。 在Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码支持，并且这些代码均经过测试可以运行，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需手动运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，根据错误提示进行相应修改即可；如有困难可直接联系博主寻求帮助。 3. 具体操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前工作目录下。 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行程序，等待其执行完毕以获取最终结果。 4. 如果需要进一步的服务或咨询，请联系博主。具体服务包括但不限于： - 博客文章或资源的完整代码提供 - 期刊论文或其他文献内容复现 - Matlab程序定制开发 - 科研项目合作
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的智慧牧场羊群识别系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及评估曲线）.zip
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    本项目提供了一个集成GUI界面的智慧牧场羊群识别系统，采用YOLOv5算法与OpenCV库实现高效准确的羊只检测。包含预训练模型和详细的数据集，以及系统的性能评估图表，便于用户快速部署和优化。 智慧牧场基于YOLOv5+OpenCV的羊群识别检测项目提供了一个完整的解决方案，包括源代码、训练好的模型、数据集以及评估指标曲线，并附有详细的操作使用说明书。该项目旨在帮助正在撰写毕业设计的学生及需要进行深度学习和图像识别实战练习的学习者。 具体包含内容如下： - 山羊与绵羊的识别检测源码 - 带图形用户界面（GUI） - 训练好的模型文件 - 数据集资源 - 项目操作使用说明文档 该项目采用PyTorch框架开发，适合于深度学习和计算机视觉方向的学习者。无论是作为课程设计、期末大作业还是毕业设计的直接使用都非常合适。同时，它也为想要进一步研究其他相关问题提供了良好的基础。 对于有一定技术背景的同学来说，在此代码基础上进行适当的修改与训练，可以用来创建新的模型或改进现有系统以适应不同的应用场景需求。
     
  • 基于Yolov5的行人检测与计数源码（含GUI）及预训练模型（40万+人形数据训练）+评估曲线+使用指南.zip
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    本资源提供基于Yolov5的行人检测与计数完整解决方案，包含GUI界面、超过40万人形数据训练的预训练模型及详细评估曲线和使用指南。 基于Yolov5算法的行人检测计数源码（带GUI界面）+模型（使用40多万个人形数据训练）+评估指标曲线+操作使用说明.zip主要适用于正在进行毕业设计的同学以及需要进行项目实战的深度学习、计算机视觉图像识别和模式识别方向的学习者。该项目同样适合课程设计或期末大作业的需求，包含项目源码、经过充分训练的模型及详细的使用指南等资料。整个项目可以直接用于毕业设计，并且可以作为学习参考或者借鉴的基础材料；如果有一定的基础，在此代码基础上进行修改后还可以用来训练其他相关模型。