YOLOv5舰船检测模型及数千张标注数据集+PyQt界面

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简介：
本项目提供基于YOLOv5的高效船舶检测解决方案，并附带包含数千张图像的数据集。此外，还配备有用户友好的PyQt图形界面，便于操作与分析。 Yolov5船只检测项目包含训练好的各种类型船只的检测权重以及PR曲线、loss曲线等等，模型在验证集上的mAP值达到90%以上，并附有几千种不同类型的船只数据集，标签格式为txt和xml两种文件格式，涵盖了舰艇、游轮、帆船、军舰等多个类别。这些数据被分别保存于两个不同的文件夹中。该项目采用pytorch框架并使用Python编写代码，在配置好环境后可以加载已经训练好的模型直接进行测试以得出结果。此外，项目还提供了一个基于PyQt的用户界面，支持检测图片、视频以及调用摄像头等功能，并且有相应的选择项供用户操作。

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YOLOv5舰船检测模型及数千张标注数据集+PyQt界面

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本项目提供基于YOLOv5的高效船舶检测解决方案，并附带包含数千张图像的数据集。此外，还配备有用户友好的PyQt图形界面，便于操作与分析。 Yolov5船只检测项目包含训练好的各种类型船只的检测权重以及PR曲线、loss曲线等等，模型在验证集上的mAP值达到90%以上，并附有几千种不同类型的船只数据集，标签格式为txt和xml两种文件格式，涵盖了舰艇、游轮、帆船、军舰等多个类别。这些数据被分别保存于两个不同的文件夹中。该项目采用pytorch框架并使用Python编写代码，在配置好环境后可以加载已经训练好的模型直接进行测试以得出结果。此外，项目还提供了一个基于PyQt的用户界面，支持检测图片、视频以及调用摄像头等功能，并且有相应的选择项供用户操作。

基于Yolov5的舰船检测模型及数千张标注数据集

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本研究提出了一种基于YOLOv5的先进舰船检测模型，并构建了包含数千张图像的高质量标注数据集，显著提升了海上目标识别精度与效率。使用YOLOv5进行船只检测的项目包含训练好的各种类型船只的权重以及PR曲线、loss曲线等数据，并且有几千种不同类型的船只的数据集，标签格式为txt和xml两种文件形式。这些数据被分为舰艇、游轮、帆船、军舰等多个类别，并分别保存在不同的文件夹中。该项目采用PyTorch框架，使用Python代码编写。可以与YOLOv5共用一个环境，在配置好环境后可以直接加载已经训练好的模型进行测试并得出结果。

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。

基于YOLOv5的行人检测模型训练与PyQt界面展示+标注数据集

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本项目采用YOLOv5算法进行行人检测模型训练，并结合PyQt开发图形用户界面展示结果；同时包含用于训练的数据集及标注信息。 YOLOV5行人检测模型基于在数千张街道和交通场景的行人数据集上训练得到的权重。该数据集包含各种训练曲线图，并使用lableimg软件标注工具进行标注，图片格式为jpg，标签有两种形式：xml格式和txt格式，分别保存在两个不同的文件夹中，类别名为person；可以直接用于YOLO系列模型中的行人检测。此外，该项目还提供了一个基于PyQt的界面，可以用来检测图片、视频以及调用摄像头，并且提供了相应的选择项。整个项目采用pytorch框架编写，代码为Python语言。

Yolov5夜间车辆检测方案+权重+标注数据集+PyQt界面

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本项目提供了一种基于Yolov5的夜间车辆检测解决方案，包含预训练模型权重及标注数据集，并集成PyQt用户界面。该项目使用YOLOv5进行夜间场景下的车辆检测。训练权重基于几千张包含道路车辆的数据集，在输入尺寸为640x640的情况下获得，模型的mAP值达到90%以上。此外，项目代码包括一个pyqt界面，支持图片、视频以及调用摄像头进行实时目标检测，并提供相应的选择项。数据集中包含了行人和汽车两类物体，标签文件分别以txt和xml格式保存在两个不同的文件夹中。整个系统基于PyTorch框架编写，使用Python语言实现。

YOLOv5火灾火焰烟雾检测数据集及训练模型、标注数据、PyQt界面与源代码合集.zip

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本资源包包含YOLOv5火灾火焰和烟雾检测的数据集、预训练模型以及人工标注数据，并提供Python PyQt界面设计及完整源代码。 YOLOV5火灾火焰烟雾检测数据集、训练好的模型、已标记的数据以及PyQt界面的源代码打包在一个ZIP文件里，包含视频和图片素材，可以直接用于推力测试。 1. 项目已经完成训练，可以立即进行推理测试。 2. 包含了详细的烟雾与火焰的数据集，并且所有数据都已经标注好。 3. 如果需要重新训练模型也可以使用原项目代码及数据集资源。 4. 可以直接利用预训练好的权重文件（pt格式）来进行YOLOV5的推力工作。该ZIP包非常适合用于毕业设计或课程作业，能够快速上手进行实验和研究。

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车辆行人检测模型训练+PyQt界面展示+5000张图像数据集

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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 火灾火焰烟雾检测源码及训练模型、标注数据和PyQt界面合集.zip

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本资源包含YOLOv5火灾火焰与烟雾检测系统的全套文件，包括源代码、预训练模型、标注数据以及基于PyQt的用户界面。适合研究与开发使用。本项目提供YOLOV5火灾火焰烟雾检测源码、数据集、训练好的模型及标注好的数据，并附带PyQt界面设计。该资源已通过导师指导并获得高分，适合用作毕业设计或课程作业使用。下载后无需任何修改即可直接运行，确保项目的完整性和可用性。