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基于YOLOv5s的火焰检测模型训练权重

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  •      文件类型:ONNX


简介:
本项目采用轻量级目标检测框架YOLOv5s,专注于火焰识别任务,通过大量标注数据训练得到高效准确的火焰检测模型权重。 分PT和ONNX两种格式,其中ONNX可以被OpenCV470识别(C++)。

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  • YOLOv5s
    优质
    本项目采用轻量级目标检测框架YOLOv5s,专注于火焰识别任务,通过大量标注数据训练得到高效准确的火焰检测模型权重。 分PT和ONNX两种格式,其中ONNX可以被OpenCV470识别(C++)。
  • YOLOv5s 人脸口罩
    优质
    简介:本项目提供基于YOLOv5s模型的人脸及口罩佩戴情况检测预训练权重,适用于实时监控系统和智能摄像头等应用场景。 近8000张人脸口罩数据集训练25轮的权重供不方便自行训练的同学参考效果。
  • YOLOv7与烟雾及标注数据集
    优质
    本资源提供YOLOv7模型在火焰和烟雾检测任务中的预训练权重及详细标注数据集,助力火灾预防系统的开发与优化。 1. YOLOv7火焰和烟雾检测训练权重包含各种训练曲线图,可以使用tensorboard打开训练日志。 2. 类别包括:fire、smoke。 3. 数据集附有VOC和YOLO两种标签格式。 检测结果与数据集参考相关文章。
  • Yolov8目标
    优质
    简介:Yolov8是一种先进的目标检测算法,其提供的预训练模型权重可直接应用于各种图像识别任务中,显著提升模型性能和泛化能力。 该资源包含yolov8n.pt、yolov8s.pt、yolov8m.pt、yolov8l.pt和yolov8x.pt目标检测预训练权重文件。
  • YOLOv5ONNX吸烟文件
    优质
    本简介提供了一个基于YOLOv5框架训练的ONNX格式吸烟检测模型。该模型已转换为ONNX标准,并包含了训练好的权重文件,适用于实时监控与分析场景中的吸烟行为识别。 使用YOLOv5训练的ONNX吸烟检测权重文件已经配置好环境,可以直接使用,并且效果非常好。
  • Yolov8姿态.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv8框架优化的姿态检测预训练模型权重文件,适用于快速部署人体关键点识别系统,促进智能监控与人机交互应用。 资源包括:yolov8n-pose.pt、yolov8s-pose.pt、yolov8m-pose.pt、yolov8l-pose.pt 和 yolov8x-pose.pt 以及 yolov8x-pose-p6.pt,这些是姿态检测的预训练权重文件。
  • YOLOV5与烟雾源码、数据集及完成 Python与烟雾源码、数据集及完成
    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。
  • YOLOv8-(含数据集、代码及GUI界面,附带预
    优质
    本项目基于YOLOv8框架开发,专注于实时火焰检测。内含专门设计的火焰图像数据集,并提供详尽的源代码和图形用户界面(GUI)支持,便于快速上手。此外,还集成有预训练模型,大幅减少部署时间与难度。 欢迎浏览我的最新资源,该资源专为火灾预防和安全监控领域的研究人员及开发者设计。 本资源包含以下关键部分: 1. **火焰数据集**:一个精心策划并注释的高质量图像集合,涵盖各种类型与大小的火焰场景。此数据集对于训练和测试火焰检测算法至关重要。 2. **代码实现**:提供完整的YOLOv8算法优化后的代码实现。这些代码清晰且详细地进行了注释,易于理解和定制化开发。 3. **GUI界面**:为了更方便地使用与展示火焰识别模型,我复现了一个直观的图形用户界面(GUI)。该界面不仅操作简便,还能实时显示检测结果。 4. **预训练模型文件**:为使您能够立即利用此工具,提供一个在火焰数据集上经过充分训练的YOLOv8模型。这个模型具有高精度和良好的泛化能力。 此外,还包括详细的安装与使用指南以帮助用户轻松部署并运行该系统。无论是在学术研究还是商业应用中,这份资源都会是您不可或缺的重要工具。期待您的下载及反馈!
  • Yolov8目标合集
    优质
    本资源集合提供了一系列基于YOLOv8框架的目标检测预训练模型权重文件,适用于各类图像识别任务。 YOLOv8的五个权重文件可供下载。由于从GitHub下载速度较慢,我已将这些文件上传至个人空间以方便大家获取。
  • VOC格式图像集合及预Yolo_Tiny
    优质
    本项目提供了一套基于VOC格式的火灾检测图像数据集,并附有针对YOLO-Tiny模型优化后的预训练权重文件,旨在促进火灾监控系统的研发与应用。 通过处理将火焰图集合转换为VOC数据集,并使用训练好的yolo_tiny火焰检测weights进行训练后,可以实现基于yolo-tiny的图像检测功能。