YOLOV5 肋骨骨折检测实战项目（含数据、代码及预训练模型）

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简介：
本项目基于YOLOv5框架，旨在实现肋骨骨折的自动检测。提供详尽的数据集、源代码和预训练模型，适用于医学影像分析与研究。基于YOLOV5的肋骨骨折检测（包含五种类别）实战项目提供完整的代码、数据集及训练好的权重参数。此模型经过测试可直接使用分辨率为512*512像素的灰度图像，适用于小目标检测任务。 **数据集介绍** 该数据集中包括4618张用于训练的图片和对应的标签文件（共计4618个），以及包含验证用的1076张图片及其对应标签文件的数据子集。五种类别分别为：移位的肋骨骨折、非移位的肋骨骨折、扣肋骨折、节段性肋骨骨折及不确定类型肋骨骨折。 **YOLOV5项目** 整个项目的大小约为897MB，经过30个epoch迭代训练后，在runs目录下保存了所有训练结果。最佳精度为map0.5=0.42和map0.5:0.95=0.21，表明网络尚未完全收敛；增加更多轮次的训练可能会提高模型性能。在进行训练的过程中生成了一系列评估指标，包括验证集上的混淆矩阵、PR曲线以及F1分数等。有关YOLOV5改进的具体介绍或如何开展此类项目，请参考相关博客文章。

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YOLOV5 肋骨骨折检测实战项目（含数据、代码及预训练模型）

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本项目基于YOLOv5框架，旨在实现肋骨骨折的自动检测。提供详尽的数据集、源代码和预训练模型，适用于医学影像分析与研究。基于YOLOV5的肋骨骨折检测（包含五种类别）实战项目提供完整的代码、数据集及训练好的权重参数。此模型经过测试可直接使用分辨率为512*512像素的灰度图像，适用于小目标检测任务。 **数据集介绍** 该数据集中包括4618张用于训练的图片和对应的标签文件（共计4618个），以及包含验证用的1076张图片及其对应标签文件的数据子集。五种类别分别为：移位的肋骨骨折、非移位的肋骨骨折、扣肋骨折、节段性肋骨骨折及不确定类型肋骨骨折。 **YOLOV5项目** 整个项目的大小约为897MB，经过30个epoch迭代训练后，在runs目录下保存了所有训练结果。最佳精度为map0.5=0.42和map0.5:0.95=0.21，表明网络尚未完全收敛；增加更多轮次的训练可能会提高模型性能。在进行训练的过程中生成了一系列评估指标，包括验证集上的混淆矩阵、PR曲线以及F1分数等。有关YOLOV5改进的具体介绍或如何开展此类项目，请参考相关博客文章。

YOLOV5 肋骨骨折检测改进项目【采用ResNet作为骨干网络】（含数据、代码及预训练模型）

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本项目基于YOLOv5框架开发了肋骨骨折检测系统，并采用了ResNet作为其核心骨干网络，旨在提升检测精度。该项目提供完整数据集、源代码以及预训练模型，便于科研人员进行二次开发和应用研究。 YOLOV5 改进实战项目【更换骨干网络为resnet】用于肋骨骨折检测，包含代码、数据集、训练好的权重参数。经测试，可以直接使用该代码。项目总大小：686MB 本项目将yolov5的骨干网络替换成了官方实现的resnet，并进行了30个epoch的简单训练，map指标为0.37，而map0.5:0.95则达到了0.19。这里仅使用了30个epoch用于测试，因此模型还未完全收敛；增加更多的轮次可以提高网络性能。【如何训练】与yolov5相同的方法进行训练：先准备好数据集，并修改yaml文件中的类别信息后即可开始训练。【数据集介绍】肋骨骨折图像数据共包含五种类别：移位的肋骨骨折、非移位的肋骨骨折、扣肋骨折、节段性肋骨骨折和不确定类型肋骨骨折。 - 训练集包括4618张图片及其对应的标签txt文件； - 验证集则由1076张图片及相应的标签txt文件组成。

MICCAI 2020 RibFrac挑战：肋骨骨折检测与分类

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RibFrac是MICCAI 2020上的一个挑战赛，专注于利用AI技术进行肋骨骨折的自动检测和分类。比赛汇聚了全球各地的研究人员共同开发高效的医学影像分析方法。肋骨挑战赛评估脚本。“主”分支是当前用于在线评估的代码，包括检测、分类和分割指标。“旧版”分支则适用于2020年10月4日之前的MICCAI 2020正式挑战评估，在该版本中可用的评估指标较少。文件结构如下：RibFrac-Challenge/ requirements.txt 包含了进行模型评估所需的软件包列表，ribfrac/ evaluation.py 模型评估函数，nii_dataset.py .nii 文件读取的数据集类。要安装这些软件包，请按照以下步骤操作： 1. 创建一个特定的Anaconda环境并激活它： ``` conda create -n ribfrac python=3.7 conda activate ribfrac ``` 2. 使用pip命令安装所需的软件包： ``` pip install -r requirements.txt ```

医学影像资料：用于肋骨骨折分类的目标检测数据（含五类及训练与验证数据集）

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本研究提供了一套包含多种类型肋骨骨折的医学影像数据库，旨在通过目标检测技术辅助准确分类。此数据集分为训练和验证两部分，涵盖五种不同的骨折类别。项目包含肋骨骨折目标检测数据（5类别），包括训练集与验证集，并按照YOLOV5文件夹结构保存，可直接用于目标检测无需额外处理。图像分辨率为512*512的灰度图片，清晰无损。该数据集适用于小目标检测任务，边界框标注明确且完整，采用yolo格式的相对坐标进行标注。【数据集介绍】肋骨骨折检测图像数据包括五种类型：移位性肋骨骨折、非移位性肋骨骨折、扣状肋骨骨折、节段性肋骨骨折及不确定类型的肋骨骨折【数据总大小压缩后】845 MB（分为训练集和验证集）训练集包含4618张图片及其对应的标签txt文件验证集包括1076张图片与相应的标签txt文件为了便于查看，提供了可视化py脚本。只需随机传入一张图像即可绘制边界框并保存在当前目录下。该脚本无需修改，可直接运行使用。

YOLOV5 橘子成熟度检测实战项目（含数据、代码及训练权重）

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本项目基于YOLOv5框架开发，旨在实现橘子成熟度自动检测。内容包括详尽的数据集、完整代码和预训练模型，助力快速部署应用。基于YOLOV5的橘子成熟检测（2类别）实战项目包含完整的代码、数据集及训练好的权重参数，经过测试可以直接使用。该项目使用的图像分辨率为640*640像素的RGB图片，用于区分橙子是否成熟的数据集包括清晰标注边界框和完整图像。此模型可用于柑橘自动采摘的应用场景中。【数据】 - 训练集：包含2313张图片及对应的标签txt文件。 - 验证集：包含224张图片及其对应标签的txt文件。【yolov5项目概述】总大小为136 MB，经过了为期30个epoch的训练，在runs目录下保存了详细的训练结果。最佳精度达到map0.5=0.98和map0.5:0.95=0.78。由于网络尚未完全收敛，增加更多的训练轮次可能会取得更好的效果。在项目的训练过程中生成了验证集上的混淆矩阵、PR曲线以及F1得分曲线等评估指标以帮助分析模型性能。

基于YOLOv5训练的吸烟检测模型项目实战

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本项目基于YOLOv5框架，开发了一个高效的吸烟行为检测模型。通过深度学习技术识别图像或视频中的吸烟场景，适用于公共场所监控等实际应用。这段文字描述了一套用于公共场所或禁烟领域的人员吸烟监控系统的相关资源。这套系统包括模型训练源码、预训练的模型文件以及训练脚本和测试脚本。这些资源可以帮助开发者基于现有模型进行进一步的研究与开发工作。

手骨骨龄检测训练集881张及其xml标注

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本数据集包含881张用于手骨骨龄检测的手部X光图像，并配有详细的XML格式标注文件，适用于医学影像分析和机器学习模型训练。骨龄检测是医学领域中的关键技术之一，主要用于评估儿童的生长发育情况，并判断其是否符合年龄标准。在这个训练集中，我们有881张手骨图像与XML标注文件共同构成的数据集，专门用于训练骨龄检测模型。这个数据集对初学者来说是一个宝贵的学习资源，它涵盖了人工智能在医疗影像分析领域的应用。首先我们需要理解什么是骨龄检测：通过观察和分析骨骼的X光图像来判断一个人的实际年龄（即其骨骼发育程度）。这种方法尤其适用于儿科及运动医学领域，因为它能更准确地反映个体的真实生长状态，而不仅仅是基于出生日期计算出的生理年龄。 XML标注文件是训练过程中不可或缺的一部分。它们提供了每张手骨图像的具体信息，包括边界框坐标以标识出手骨区域以及可能包含的骨龄数据等细节内容。这些详细的信息对于机器学习算法至关重要，因为这有助于识别和分析骨骼特征，并最终预测个体的实际年龄。在这个特定的数据集中，“Annotations”文件夹内很可能存放着所有XML标注文件，每个XML都对应一张JPEG格式的手骨图像。“JPEGImages_noCLAHE”文件夹则包含未经对比度限制自适应直方图均衡化（CLAHE）处理的原始手骨图像。这种技术能够增强X光影像中的局部对比度，减少伪影并提高骨骼细节可见性；然而未经过该预处理步骤的原始图片可能会导致训练模型时遇到诸如对比度过低或特征不明显等问题。在人工智能领域中，卷积神经网络（CNN）等深度学习方法常被用于解决此类图像识别任务。通过使用这一数据集进行实践操作，初学者可以学会如何构建和优化CNN模型，并掌握评估其性能的方法如计算精度、召回率及F1分数指标等技巧。因此，“骨龄检测手骨训练集”为初学者提供了一个平台来学习并理解深度学习技术在医疗影像分析中的应用。通过这个项目的学习，不仅能够获得AI模型的构建和优化经验，还能深入了解医学图像处理与数据分析的相关知识。

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吸烟行为检测代码及预训练模型+含5000条标注数据的数据集

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简介：本项目提供YOLOv5框架下的吸烟行为检测代码与预训练模型，并附带一个包含5000条详细标注的数据集，助力高效准确的行人行为识别研究。 YOLOV5吸烟行为检测提供了两种训练好的模型，并包含各种训练曲线图及数据集。该数据集中有超过5000张使用LabelImg软件标注的图片，格式为jpg，标签有两种形式：xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，类别名为smoke；可以直接用于YOLO系列的吸烟行为检测任务。此外，还有相关的数据集与检测结果供参考。采用pytorch框架开发，并且代码是用Python编写的。

Yolov5代码版本，含预训练模型及测试脚本，支持训练

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简介：该资源提供YOLOv5的完整代码版本，包含预训练模型和详细的测试脚本，方便用户直接进行模型训练和验证。 yolov5配置版的代码阅读和修改不太方便，所以我整理了一个代码封装版本，这样可以更方便地阅读和修改网络结构，并且带有预训练权重。检测代码为detect_class_s.py，用于检测芒果，也可以用来训练其他目标。