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YOLOv5西红柿检测及预训练模型与数据集

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简介：
简介：本项目基于YOLOv5框架开发了针对西红柿的精准检测模型，并提供了相应的预训练模型和数据集，适用于农业监控、产量估计等场景。 使用Yolov5进行西红柿检测的项目包括了两种预训练模型：yolov5s 和 yolov5m，它们是在一个包含1000多张图片的数据集上训练得到的，目标类别为toamto（番茄），共有一个类别。数据集中还包含了标签文件，格式分别为txt和xml，并分别保存在两个不同的文件夹中。 该项目采用PyTorch框架并使用Python代码实现。

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  • YOLOv5西红柿检测及预训练模型与数据集
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    简介：本项目基于YOLOv5框架开发了针对西红柿的精准检测模型，并提供了相应的预训练模型和数据集，适用于农业监控、产量估计等场景。 使用Yolov5进行西红柿检测的项目包括了两种预训练模型：yolov5s 和 yolov5m，它们是在一个包含1000多张图片的数据集上训练得到的，目标类别为toamto（番茄），共有一个类别。数据集中还包含了标签文件，格式分别为txt和xml，并分别保存在两个不同的文件夹中。 该项目采用PyTorch框架并使用Python代码实现。
     
  • YOLOv5西红柿检测与训练模型结合PyQt界面及数据集
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    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。
     
  • YOLOv5火焰与烟雾检测：含预训练模型、数据集及PyQt界面
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    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。
     
  • 手机玩耍检测与YOLOv5训练模型及3000张数据集
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    本项目致力于开发手机使用习惯分析工具，利用深度学习框架YOLOv5训练模型，并基于3000张图像数据集优化算法性能。 使用Yolov5进行玩手机检测的项目包括训练好的模型权重、PR曲线以及loss曲线等相关内容。该项目是在一个包含3000多张图片的数据集上完成的，目标类别为“play_phone”，数据集中标签格式有txt和xml两种形式，并且已经用pyqt界面进行了展示。 使用的编程框架是PyTorch，代码语言为Python。
     
  • 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。
     
  • YOLOv7水下垃圾检测及预训练模型与数据集
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    本项目基于YOLOv7框架开发，专注于水下环境中的垃圾检测。提供预训练模型和专用数据集，旨在促进水下环保领域的研究与应用。 YOLOv7水下垃圾检测项目包括训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等相关数据。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软件标注的真实场景高质量图片，图片为jpg格式，并且标签以VOC和yolo两种格式保存在不同的文件夹中。这些图像涵盖了多种类型的海洋垃圾，包括金属、木头、塑料、橡胶和布料等多个类别目标。数据集中包含了丰富的不同场景的样本。
     
  • Yolov5医疗人员检测数据集144M 提供预训练模型与数据详情
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    本资源提供YOLOv5框架下专为医疗环境设计的人员检测数据集及预训练模型，总量达144MB。包括详尽的数据说明和使用指南。 144M 医护目标检测数据集已处理为YOLO格式，可直接用于训练。该数据集包含684张训练图片、300张验证图片和29张测试图片，并附有训练记录。
     
  • 基于Yolov5的烟雾检测系统，包含预训练模型与数据集
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    本项目基于YOLOv5框架开发烟雾检测系统，提供预训练模型及专用数据集，旨在实现高效、精准的实时烟雾识别。 基于Yolov5的烟雾检测项目包括一个训练好的模型和相关数据集。
     
  • YOLOv5烟雾检测代码及预训练smoke模型+烟雾数据集+pyqt界面
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    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。
     
  • Yolov5火焰与烟雾检测数据集及预训练模型、PyQt界面和源码合集.zip
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    本资源包含YOLOv5火焰与烟雾检测的数据集和预训练模型，并附带使用PyQt开发的应用界面及其完整源代码。适合研究和应用开发。 Yolov5火焰烟雾检测数据集包括已标记好的烟雾和火焰图像及视频素材，可以直接用于推理测试。项目已经训练完成，用户可以使用预训练的权重文件进行推力测试，并支持对图片或视频的数据进行处理。 此外，如果需要重新训练模型以适应特定应用场景的需求，该项目同样提供了相应的灵活性与可能性。价格也非常优惠，值得下载和尝试。