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基于Yolov5和OpenCV的细胞检测与计数系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及性能评估图表）.zip

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简介：
本项目提供了一个综合性的细胞检测与计数解决方案，采用YOLOv5算法结合OpenCV库开发，并附带图形用户界面(GUI)、预训练模型和详细的数据集。此外，还包括了系统的性能评估图表，便于用户直观了解系统效果。 基于深度学习的Python+OpenCV实现细胞检测计数源码包括GUI界面、训练好的模型、数据集以及评估指标曲线等内容。该项目专注于识别和计数白细胞、红细胞和血小板。 此项目主要针对正在进行毕业设计的学生及需要进行实战项目的深度学习图像识别与模式识别方向的学习者，同时也适用于课程设计或期末大作业的参考使用。包含完整源代码、训练好的模型以及详细的使用说明文档等资源，可以作为独立完成毕设的基础材料。此外，该项目也可供其他研究目的下的修改和扩展使用。 对于有一定基础的研究人员来说，在此基础上进行适当的调整与优化后能够用于创建新的模型或进一步探索相关领域的问题。

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  • 基于Yolov5和OpenCV的细胞检测与计数系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及性能评估图表）.zip
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    本项目提供了一个综合性的细胞检测与计数解决方案，采用YOLOv5算法结合OpenCV库开发，并附带图形用户界面(GUI)、预训练模型和详细的数据集。此外，还包括了系统的性能评估图表，便于用户直观了解系统效果。 基于深度学习的Python+OpenCV实现细胞检测计数源码包括GUI界面、训练好的模型、数据集以及评估指标曲线等内容。该项目专注于识别和计数白细胞、红细胞和血小板。 此项目主要针对正在进行毕业设计的学生及需要进行实战项目的深度学习图像识别与模式识别方向的学习者，同时也适用于课程设计或期末大作业的参考使用。包含完整源代码、训练好的模型以及详细的使用说明文档等资源，可以作为独立完成毕设的基础材料。此外，该项目也可供其他研究目的下的修改和扩展使用。 对于有一定基础的研究人员来说，在此基础上进行适当的调整与优化后能够用于创建新的模型或进一步探索相关领域的问题。
     
  • 基于Yolov5与OpenCV的车辆和行人检测系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及性能评估图表）.7z
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    本项目提供了一个集成化的车辆和行人检测解决方案，采用YOLOv5算法结合OpenCV实现高效目标识别。包含图形用户界面、预训练模型、专用数据集以及详尽的性能评估报告和可视化图表。 基于YOLOv5与OpenCV实现的车辆及行人检测项目包含源码（带GUI界面）、训练好的模型、数据集、评估指标曲线以及操作使用说明。该项目适用于正在撰写毕业设计的学生，或需要进行深度学习图像识别实战的学习者。它同样适合课程设计和期末大作业的需求。 项目内容包括： - 检测类别：人、轿车、卡车及大巴车 - 带有图形用户界面（GUI）的源代码 - 已训练完成的模型文件 - 数据集与评估指标曲线，如损失值（loss）、精确度和召回率等 该项目可以直接用于毕业设计或课程项目，并且也可以作为学习参考。如果具备一定的基础，可以在现有代码上进行修改以训练其他类型的模型。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 基于Yolov5与PyQt5的雾天车辆检测系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及性能评估图表）.7z
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    本项目提供了一个结合了YOLOv5和PyQt5的雾天车辆检测系统，包含用户图形界面、预训练模型以及用于性能评估的数据集和图表。 基于Yolov5与PyQt5实现的雾天环境下车辆检测项目源码（包含GUI界面）+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明。适合用作期末大作业、毕业设计或课程设计项目的参考，特别适用于正在从事相关研究的同学以及需要进行深度学习图像识别和模式识别方向实战练习的学习者。该项目包括完整的项目源码、已训练的模型文件、详细的数据集及性能评估图表，并附有操作指南文档，可以直接用于毕设提交或其他学术用途。此外，具备一定基础的研究人员还可以在此基础上修改代码以适应不同需求或开发其他类型的检测模型。
     
  • 基于Yolov5和PyQt5的危险驾驶行为检测系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及评估图表）.7z
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    本项目提供了一个结合了YOLOv5目标检测算法与PyQt5图形用户界面框架的危险驾驶行为自动检测系统。其中，包含预训练模型、相关数据集以及性能评估图表，便于进行准确和高效的驾驶行为分析。 基于Yolov5与PyQt5实现的危险驾驶行为检测项目源码（包含GUI界面）+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明。该项目主要针对打哈欠、闭眼、抽烟、打电话以及疲劳驾驶等危险驾驶行为进行检测，采用YOLOv5算法，并提供完整的图形用户界面设计。 此资源适合正在撰写毕业论文的同学和需要实战项目的深度学习图像识别与模式识别方向的学习者使用。同时也可以作为课程设计或期末大作业的参考项目。该项目包括完整源码、训练好的模型以及详细的使用说明文档，可以直接用于毕设或者进行进一步的研究开发。对于有一定基础的学习者来说，在此基础上稍作修改即可训练其他相关模型。 上述描述涵盖了项目的全部内容和适用范围，帮助用户更好地理解并利用该资源开展研究或学习活动。
     
  • 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的行人跌倒检测系统（含预训练模型、PyQt界面及数据集）
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    本项目开发了一套基于YOLOv5的行人跌倒检测系统，包含预训练模型和用户友好的PyQt界面，并附有专门的数据集。适用于实时监控与安全防护领域。 这段内容介绍了一种基于yolov5的行人摔倒检测系统，包括两种预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），以及相关的PR曲线、loss曲线等数据。该系统在包含1000多张图片的数据集上进行了训练，并且目标类别仅为“fall”，即摔倒。 除了模型权重外，还提供了PyQt界面用于检测静态图像、视频文件和实时摄像头输入。此外，还包括了标签格式为txt和xml的行人摔倒数据集，分别存储在不同的文件夹内。 该系统采用PyTorch框架编写，并且完全使用Python语言实现。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv9的行人识别、检测与计数系统的Python代码及教程（含预训练模型和性能评估图表）.zip
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    本资源提供了一套基于YOLOv9的行人识别、检测及计数系统，内附详细Python代码与教程，并包含预训练模型及性能评估图表。 基于YOLOv9实现行人识别检测计数系统Python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线 【使用教程】 一、环境配置 1. 建议下载anaconda和pycharm，在anaconda中创建好项目环境，然后导入到pycharm中进行开发。关于安装与配置的步骤可以在网上找到许多相关博客介绍。 2. 在anacodna环境中通过pip install -r requirements.txt命令来安装所需软件包，或者将其改为清华源后再执行上述命令以加快下载速度。确保所有依赖项都已成功安装。 3. 安装好环境后，在pycharm中导入anaconda中的python解释器即可开始使用（具体操作可以参考网络上的教程） 二、训练模型 1. 准备数据集：需要准备YOLO格式的目标检测数据集，如果不清楚该格式或有其他需求，请查阅相关资料了解如何转换和制作。 2. 修改配置文件：参照代码中的data/banana_ripe.yaml来创建新的yaml文件，并根据实际项目进行调整。主要包括训练、验证路径的设置以及类别定义等信息。 3. 调整train_dual.py中的一些参数，然后开始模型训练： - --weights: 指定预训练权重（如yolov9-s.pt） - --cfg：选择相应配置文件 - --data: 设置数据集路径 - --hyp: 选用的超参设置文件 - --epochs: 设定总的迭代次数 - --batch-size: 根据显存大小调整批处理数量 - --device：指定设备（如0表示使用第一块GPU，cpu则代表在CPU上运行） - --close-mosaic：关闭mosaic数据增强的起始epoch数 训练完成后会在runs/train目录下生成模型文件和日志信息。 三、测试 1. 修改detect_dual.py中的参数以适应自己的需求： - --weights: 使用之前训练得到的最佳权重 - --source: 指定待测图像或视频路径 - --conf-thres, --iou-thres：自定义置信度和IOU阈值 运行完成后的结果将保存在runs/detect文件夹中。