Advertisement

Yolov8道路井盖及下水道井盖检测模型训练+数据集+PyQt界面

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目基于YOLOv8框架开发，专注于道路井盖与下水道井盖的自动检测。通过精心标注的数据集进行模型训练，并结合PyQt设计用户友好的图形界面，提升实际应用中的操作便捷性与准确性。 针对YOLOv8的道路井盖及下水道井盖检测任务，现有一个包含约2000个样本的数据集，并已按照训练、验证和测试三个部分进行划分。数据集以yolo格式（txt文件）标注，且具备data.yaml配置文件，支持直接用于YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8等算法的模型训练。具体而言，该数据集中包含两类目标：Road_drain 和 Road_manhole，并在data.yaml中进行了如下定义： ``` nc: 2 names: [Road_drain, Road_manhole] ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Yolov8道路井盖及下水道井盖检测模型训练+数据集+PyQt界面
    优质
    本项目基于YOLOv8框架开发，专注于道路井盖与下水道井盖的自动检测。通过精心标注的数据集进行模型训练，并结合PyQt设计用户友好的图形界面，提升实际应用中的操作便捷性与准确性。 针对YOLOv8的道路井盖及下水道井盖检测任务，现有一个包含约2000个样本的数据集，并已按照训练、验证和测试三个部分进行划分。数据集以yolo格式（txt文件）标注，且具备data.yaml配置文件，支持直接用于YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8等算法的模型训练。具体而言，该数据集中包含两类目标：Road_drain 和 Road_manhole，并在data.yaml中进行了如下定义： ``` nc: 2 names: [Road_drain, Road_manhole] ```
     
  • Yolov5道路井盖及下水道井盖检测训练模型与数据集
    优质
    本项目基于YOLOv5框架开发，专注于构建高效的道路和下水道井盖检测系统。通过精心标注的数据集优化模型性能，确保在复杂环境下的准确识别能力。 使用YOLOv5进行道路井盖及下水道井盖的检测训练模型需要一个包含2000左右数据的数据集，并且该数据集中已经配置好目录结构，标签以yolo格式（txt）提供，并已划分成train、val和test三个部分。此外还附有data.yaml文件来方便YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8等算法直接进行模型训练。 以下是用于参考的数据集配置目录结构示例： - nc: 2 - names: [Road_drain, Road_manhole]
     
  • 道路与下水道井盖开关及检测数据集（VOC+YOLO格式，含407张图片，2个类别）.7z
    优质
    该数据集包含407张图片和两个类别，采用VOC和YOLO两种标注格式，主要用于道路与下水道井盖开关状态的检测与识别。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量(jpg文件个数)：407 标注数量(xml文件个数)：407 标注数量(txt文件个数)：407 标注类别数：2 标注类别名称:[close,open] 每个类别标注的框数： close 框数 = 248 open 框数 = 221 总框数：469 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
     
  • YOLOv5水果检测结合两种预训练模型及PyQt界面展示+水果检测数据集
    优质
    本项目基于YOLOv5框架，融合两种预训练模型优化水果检测精度，并采用PyQt开发用户界面，同时提供自建水果检测数据集。 该项目提供了一种基于YOLOv5的水果检测方案，包括两种预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），用于识别苹果、香蕉和橙子这三种水果类别。项目中包含一个使用PyQt构建的用户界面，并附带几百张相关的水果数据集。 该UI支持通过图片、视频或调用摄像头进行实时检测，提供相应的选择功能以方便操作。 此外，该项目采用的是 PyTorch 框架，代码为 Python 编写。
     
  • 基于YOLOv8的行人跌倒检测系统+预训练模型+PyQt界面+数据集
    优质
    本项目开发了一种基于YOLOv8的行人跌倒检测系统，结合预训练模型和PyQt图形用户界面，利用特定数据集进行优化与验证。 这段内容描述了一套基于YOLOv8的汽车轮胎检测系统及其相关组件： 1. 包含训练好的汽车轮胎识别权重、PR曲线及loss曲线，该模型是在特定汽车轮胎数据集上进行训练得到的，类别名称为“tire”，标签格式支持txt和xml两种文件类型，并分别存储在两个不同的文件夹中。 2. 提供了一个使用PyQt开发的应用界面，可以实现对目标物体（如汽车轮胎）的检测功能。 另外还提到了一个基于YOLOv5框架并结合训练好的模型及包含1000多条数据集的信息。
     
  • YOLOv5西红柿检测与训练模型结合PyQt界面及数据集
    优质
    本项目基于YOLOv5开发了专门针对西红柿的识别与训练模型，并通过PyQt构建用户友好的交互界面，配合专用数据集优化性能。 这段内容描述了一个基于YOLOv5的西红柿检测项目。该项目包含两个预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），使用了一千多张图片的数据集进行训练，数据集中包含了txt和xml格式的标签文件，并且提供了一个PyQt界面用于图像、视频及摄像头输入的目标检测。 具体来说： 1. 该系统利用YOLOv5框架进行了西红柿（目标类别为toamto）的识别与定位。 2. 模型权重是在一个包含多种场景下拍摄的一千多张图片的数据集上训练得到，数据集中标签文件分别保存在两个独立的目录中：一种是txt格式，另一种则是xml格式。 3. 项目提供了一个基于PyQt开发的应用界面。用户可以通过该界面进行图像、视频及调用摄像头实时检测西红柿目标。 整个系统采用Python编写，并依赖于PyTorch深度学习框架实现训练和推理过程。
     
  • 井盖数据集TXT标签
    优质
    本数据集包含各类井盖的相关信息和标签，旨在用于图像识别与分类任务，支持城市基础设施管理研究。 针对五种不同受损程度的井盖进行检测： - 破损（broke） - 未覆盖（uncovered） - 完好（good） - 丢失（loss） - 井圈破损（circle） 模型由YOLOv8训练得到，具体使用方法请参考YOLO文档或博主其他相关文章。
     
  • YOLOv5火焰与烟雾检测：含预训练模型、数据集及PyQt界面
    优质
    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。
     
  • YOLOv5车辆橡胶轮胎检测及训练模型+PyQt界面+标注数据集
    优质
    本项目基于YOLOv5框架开发了专门用于识别和分类车辆橡胶轮胎的深度学习模型，并结合Python PyQt库构建用户友好的界面，同时提供了详细的标注数据集以供进一步研究与应用。 该项目使用YOLOv5进行汽车轮胎检测，并包含训练好的权重文件以识别汽车轮胎。这些权重是在特定的汽车轮胎数据集上训练得到的，类别名称为“tire”，标签格式包括txt和xml两种形式，分别存储在不同的文件夹中。 项目还配备了PyQt界面，支持图片、视频以及调用摄像头进行实时检测功能。相关数据集和检测结果可参考对应文章内容。整个系统基于PyTorch框架开发，并使用Python语言编写代码。
     
  • YOLOv5烟雾检测代码及预训练smoke模型+烟雾数据集+pyqt界面
    优质
    本项目提供基于YOLOv5的烟雾检测解决方案，包括预训练模型、烟雾数据集和PyQt构建的用户界面，助力快速部署与应用。 提供了一个训练好的YOLOv5烟雾检测模型，包含4500多张带有xml和txt格式标签的标注数据集，类别名为smoke。配置好YOLOv5环境后可以直接使用，并附带qt界面用于检测图片、视频以及调用摄像头的功能。该系统采用pytorch框架，代码为python编写。