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基于Yolov5的舰船检测模型及数千张标注数据集

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简介：
本研究提出了一种基于YOLOv5的先进舰船检测模型，并构建了包含数千张图像的高质量标注数据集，显著提升了海上目标识别精度与效率。 使用YOLOv5进行船只检测的项目包含训练好的各种类型船只的权重以及PR曲线、loss曲线等数据，并且有几千种不同类型的船只的数据集，标签格式为txt和xml两种文件形式。这些数据被分为舰艇、游轮、帆船、军舰等多个类别，并分别保存在不同的文件夹中。 该项目采用PyTorch框架，使用Python代码编写。可以与YOLOv5共用一个环境，在配置好环境后可以直接加载已经训练好的模型进行测试并得出结果。

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  • 基于Yolov5的舰船检测模型及数千张标注数据集
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    本研究提出了一种基于YOLOv5的先进舰船检测模型，并构建了包含数千张图像的高质量标注数据集，显著提升了海上目标识别精度与效率。 使用YOLOv5进行船只检测的项目包含训练好的各种类型船只的权重以及PR曲线、loss曲线等数据，并且有几千种不同类型的船只的数据集，标签格式为txt和xml两种文件形式。这些数据被分为舰艇、游轮、帆船、军舰等多个类别，并分别保存在不同的文件夹中。 该项目采用PyTorch框架，使用Python代码编写。可以与YOLOv5共用一个环境，在配置好环境后可以直接加载已经训练好的模型进行测试并得出结果。
     
  • YOLOv5舰船检测模型及数千张标注数据集+PyQt界面
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    本项目提供基于YOLOv5的高效船舶检测解决方案，并附带包含数千张图像的数据集。此外，还配备有用户友好的PyQt图形界面，便于操作与分析。 Yolov5船只检测项目包含训练好的各种类型船只的检测权重以及PR曲线、loss曲线等等，模型在验证集上的mAP值达到90%以上，并附有几千种不同类型的船只数据集，标签格式为txt和xml两种文件格式，涵盖了舰艇、游轮、帆船、军舰等多个类别。这些数据被分别保存于两个不同的文件夹中。 该项目采用pytorch框架并使用Python编写代码，在配置好环境后可以加载已经训练好的模型直接进行测试以得出结果。 此外，项目还提供了一个基于PyQt的用户界面，支持检测图片、视频以及调用摄像头等功能，并且有相应的选择项供用户操作。
     
  • BOAT_VOCtrainval2012.zip - YOLO舰船检测数据集
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    BOAT_VOCtrainval2012.zip是YOLO算法专用的数据集，包含2012年训练与验证用的舰船图像和标注信息，适用于目标检测任务。 1. YOLO舰船检测数据集 2. 类别名：boat 3. 来源：从VOCtrainva2012数据集中单类别提取得到 4. 标签格式：txt和xml两种 5. 图片数量：549张
     
  • 基于Yolov5的口罩检测与识别数据集及训练模型（含标注数据）.zip
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    本资源包含一个用于口罩检测的数据集及基于YOLOv5的预训练模型。数据集中含有详细的图像标注，便于快速上手进行相关研究和应用开发。 基于Yolov5的口罩检测识别数据集包括训练好的模型以及标注好的数据。整个数据集包含以下内容： - labels：所有图片对应的标签文件。 - photoes：经过整理后的图片数据集，原始图片来自特定来源。 - yolov5-master：存放Yolov5相关模型文件的文件夹。 - transmit.py：一个Python程序，用于快速将从GitHub下载的数据写入指定目录。
     
  • YOLOv5目标检测模型与数据集
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    简介：本文探讨了基于YOLOv5的目标检测模型及其应用的数据集，分析其架构特点和性能优势。 本资源提供了YOLOv5目标检测模型的最新版本及其相应的训练数据集。作为一种在计算机视觉领域非常受欢迎的目标检测算法，YOLOv5因其高效性和准确性而在众多应用中表现出色。通过使用此资源，您可以快速部署并运行YOLOv5模型，并对图像或视频进行有效的目标识别。 具体来说，本资源包括以下内容： - YOLOv5的最新训练权重：可以直接用于执行各种目标检测任务。 - 训练数据集：包含多场景下的丰富实例图片的数据集合，有助于提高模型性能和泛化能力。 - 配置文件：包含了YOLOv5架构的具体设置信息及参数说明。 - 使用指南与代码示例：提供了详细的加载、配置以及使用指导。 利用这些资源，你将能够构建一个高效的目标检测系统，并应用于如安全监控、自动驾驶汽车开发或智能制造等不同领域。无论是专业研究人员还是初学者，都可以通过本套材料获得宝贵的学习机会和实践经验。 此外，该资源具有以下特点： - 高准确性：模型在多个数据集上均表现出色的识别能力。 - 快速推理速度：由于采用了高效的算法设计及优化策略，在处理实时视频流时能够提供快速响应。 - 用户友好性：为用户提供了简洁明了的操作指南和支持材料。
     
  • 基于YOLOv5的水下垃圾检测及预训练模型与标注数据集
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    本研究基于YOLOv5框架开发了专门用于识别和定位水下垃圾的系统，并构建了一个包含大量标注图像的数据集，同时提供了预训练模型以促进进一步的研究。 YOLOv5用于水下垃圾检测的项目包括训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等相关结果数据。该项目使用了VOC格式的水下垃圾检测数据集，包含几千张通过lableimg标注软件标记的真实场景高质量图片，图片格式为jpg。标签以两种不同格式保存：一种是VOC格式，另一种是yolo格式，并分别存放于两个不同的文件夹中。 该数据集中包括多种类型的海洋垃圾图像，如金属、木头、塑料、橡胶和布料等类别目标的检测样本。这些数据集覆盖了丰富的场景变化，能够为水下环境中的垃圾分类提供全面的数据支持。
     
  • 基于YOLOv5模型的交通标志检测（含数据集）
    优质
    本研究采用YOLOv5深度学习框架进行交通标志检测，并构建了专门的数据集。通过实验验证了该方法的有效性和准确性，为智能驾驶提供技术支持。 内容包括YOLOv5网络及从CCTSDB中抓取的部分交通标志数据，可以通过简单训练用作检测中国实际道路交通标志。
     
  • 基于YOLOV5的口罩检测数据集及系统（含代码、训练模型和标注数据）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于YOLOv5的口罩检测解决方案，内含完整代码、预训练模型以及详细的标注数据，适用于快速部署与二次开发。 本项目基于YOLOV5口罩检测数据集系统、代码以及训练好的模型，并包含已标注的数据。该项目已经导师指导通过，获得高分评价，是一份高质量的课程设计作业。