使用 QT 在 YOLOV5 中部署可视化图片和视频推理界面

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简介：
本项目介绍如何利用QT框架为YOLOV5模型开发一个用户友好的图形界面，支持实时展示图像与视频的推理结果。基于YOLOV5的猫与老鼠图像数据集的目标检测实战项目包括代码、数据集以及训练好的权重参数，经测试可以直接使用。该项目经过100个epoch的迭代，在runs目录下保存了所有训练结果，并在runsdetect目录中保留了网络推理训练集的所有结果。其推理效果良好：map 0.5为0.9，而map0.5:0.95则为0.6。运行qt_inference脚本将打开一个可视化界面，支持图片和视频的检测功能。该界面上会生成两个窗口，一个是原始图像或视频展示区，另一个则是经过推理处理后的图像或视频显示区域。关于如何创建自己的目标检测UI界面可以参考相关文献资料进行学习研究。

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使用 QT 在 YOLOV5 中部署可视化图片和视频推理界面

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本项目介绍如何利用QT框架为YOLOV5模型开发一个用户友好的图形界面，支持实时展示图像与视频的推理结果。基于YOLOV5的猫与老鼠图像数据集的目标检测实战项目包括代码、数据集以及训练好的权重参数，经测试可以直接使用。该项目经过100个epoch的迭代，在runs目录下保存了所有训练结果，并在runsdetect目录中保留了网络推理训练集的所有结果。其推理效果良好：map 0.5为0.9，而map0.5:0.95则为0.6。运行qt_inference脚本将打开一个可视化界面，支持图片和视频的检测功能。该界面上会生成两个窗口，一个是原始图像或视频展示区，另一个则是经过推理处理后的图像或视频显示区域。关于如何创建自己的目标检测UI界面可以参考相关文献资料进行学习研究。

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