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YOLOv5车辆行人检测及训练模型+5000张相关数据集

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简介：
本项目提供基于YOLOv5的先进车辆与行人检测解决方案，包含精心标注的5000张图片数据集，旨在优化智能交通系统的实时监控和安全性能。 YOLOv5车辆行人检测项目包含两种预训练模型：Yolov5s和Yolov5m，用于识别交通场景中的行人（person）和汽车（car）。这些模型在超过一万张图像的数据集上进行训练，并达到了90%以上的map值。此外，该项目还提供了一个基于PyQt的用户界面以及PR曲线、loss曲线等性能评估图表。 数据集中包括了大约5,000张用于测试目的的行人和车辆图片，标签格式为txt和xml文件，分别存储在不同的目录中。

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  • YOLOv5车辆行人检测及训练模型+5000张相关数据集
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    本项目提供基于YOLOv5的先进车辆与行人检测解决方案，包含精心标注的5000张图片数据集，旨在优化智能交通系统的实时监控和安全性能。 YOLOv5车辆行人检测项目包含两种预训练模型：Yolov5s和Yolov5m，用于识别交通场景中的行人（person）和汽车（car）。这些模型在超过一万张图像的数据集上进行训练，并达到了90%以上的map值。此外，该项目还提供了一个基于PyQt的用户界面以及PR曲线、loss曲线等性能评估图表。 数据集中包括了大约5,000张用于测试目的的行人和车辆图片，标签格式为txt和xml文件，分别存储在不同的目录中。
     
  • YOLOv7车辆行人检测及训练模型+5000车辆行人检测数据集
    优质
    简介：本项目提供YOLOv7算法在车辆和行人检测中的应用与训练模型，并包含一个涵盖5000个样本的数据集，适用于深度学习研究者进行目标检测的实验。 该车辆行人检测项目基于YOLOv7模型进行开发，并已使用包含一万多张交通场景图像的数据集完成训练。数据集中包括5000多张额外的测试图片，标签格式为txt和xml两种文件类型，分别保存在两个不同的文件夹中。目标类别共有2个：person（行人）和car（车辆）。经过充分训练后，模型达到了90%以上的mAP值，并提供了PR曲线、loss曲线等评估结果以供参考。 该项目采用了PyTorch框架进行实现，所有代码均为Python编写。
     
  • YOLOv5车辆行人检测模型训练+PyQt界面展示+5000张图像数据集
    优质
    本项目基于YOLOv5深度学习框架开发，利用5000张图像数据集进行车辆与行人的检测模型训练，并结合Python的PyQt库构建用户界面，实现结果可视化。 本项目基于YOLOv5进行车辆与行人检测，提供两种训练好的模型权重：yolov5s和yolov5m，涵盖PR曲线、loss曲线等内容，并在包含一万多张交通场景数据集上进行了训练，平均精度（map）达到90%以上。目标类别包括person和car共两个类别，并附带了超过五千张行人车辆检测的数据集，标签格式为txt和xml两种文件类型。 项目采用PyQt界面设计，支持图片、视频以及调用摄像头进行实时检测等功能，具备相应的选择项以方便用户操作。 数据集及具体训练结果可参考相关文章。整个系统基于pytorch框架开发，并使用Python语言编写代码实现。
     
  • YOLOv5车辆行人检测及训练权重文件与数据集
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    简介：本项目提供基于YOLOv5模型的车辆和行人检测解决方案，包含预训练权重、优化的数据集及相关代码，适用于快速部署和二次开发。 1. YOLOv5车辆行人检测模型附带各种训练曲线图，并可通过tensorboard打开训练日志文件，mAP值达到90%左右。 2. 该资源包含一个用于车辆行人检测的数据集，标签格式包括VOC和YOLO两种类型。数据集中的人、车类别名称分别为person和car，图像数量约为1万张。 3. 数据集与模型的详细信息可在相关博客文章中找到。
     
  • YOLOv5行人检测模型训练权重+3000行人数据集 yolov5-6.0-person_detect.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv5版本6.0的人行检测模型训练权重及包含约3000个样本的行人数据集，适用于深度学习项目中的人体识别研究。 1. YOLOv5行人检测训练权重附有各种训练曲线图。 2. 场景为街道、公路的行人检测模型，在一万多数据集上进行训练，准确率超过90%。 3. 类别：person（人）。 4. 数据集中包含3000张多行人的图片，并提供VOC和YOLO两种标签格式。 5. 检测结果及数据集详情请参考相关博客文章。
     
  • 基于YOLOv5的行人检测及训练完成的行人检测模型与数据集
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    本研究采用YOLOv5框架开发了高性能的行人检测系统，并完成了相应的大规模数据集训练。该模型在准确率和实时性上表现出色，适用于各类应用场景。 YOLOV5行人检测模型在包含数千张街道和交通场景的行人数据集上训练完成，并附有该数据集。使用lableimg软件标注工具对行人进行了标记，图片格式为jpg，标签有两种形式：xml格式与txt格式，分别保存于两个不同的文件夹中，类别名称统一为person。此模型可以直接用于YOLO系列的行人检测任务，在map指标上达到了90%以上。
     
  • 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。
     
  • YOLOv5车辆橡胶轮胎检测及训练模型+PyQt界面+标注数据集
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    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安全帽检测代码+预训练安全帽模型+QT界面+5000张标注数据集
    优质
    本项目提供YOLOv5安全帽检测代码、预训练模型及基于QT的用户界面，包含5000张标注图像的数据集，旨在提升工地安全管理效率。 YOLOv5安全帽检测项目包括代码及两个训练好的模型，并配有pyqt界面。经过充分的训练后，精度达到了90%以上，包含了各种训练曲线图以及超过5000张标注的安全帽数据集，标签采用VOC和YOLO格式，类别名分别为person和hat。 该项目中的Qt界面对图片、视频及摄像头调用进行检测，并提供相应的选择项。整个项目基于pytorch框架开发，代码使用Python编写。