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基于Yolov5的行人检测与计数源码（含GUI）及预训练模型（40万+人形数据训练）+评估曲线+使用指南.zip

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简介：
本资源提供基于Yolov5的行人检测与计数完整解决方案，包含GUI界面、超过40万人形数据训练的预训练模型及详细评估曲线和使用指南。 基于Yolov5算法的行人检测计数源码（带GUI界面）+模型（使用40多万个人形数据训练）+评估指标曲线+操作使用说明.zip主要适用于正在进行毕业设计的同学以及需要进行项目实战的深度学习、计算机视觉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的需求，包含项目源码、经过充分训练的模型及详细的使用指南等资料。整个项目可以直接用于毕业设计，并且可以作为学习参考或者借鉴的基础材料；如果有一定的基础，在此代码基础上进行修改后还可以用来训练其他相关模型。

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  • 基于Yolov5的行人检测与计数源码（含GUI）及预训练模型（40万+人形数据训练）+评估曲线+使用指南.zip
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    本资源提供基于Yolov5的行人检测与计数完整解决方案，包含GUI界面、超过40万人形数据训练的预训练模型及详细评估曲线和使用指南。 基于Yolov5算法的行人检测计数源码（带GUI界面）+模型（使用40多万个人形数据训练）+评估指标曲线+操作使用说明.zip主要适用于正在进行毕业设计的同学以及需要进行项目实战的深度学习、计算机视觉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的需求，包含项目源码、经过充分训练的模型及详细的使用指南等资料。整个项目可以直接用于毕业设计，并且可以作为学习参考或者借鉴的基础材料；如果有一定的基础，在此代码基础上进行修改后还可以用来训练其他相关模型。
     
  • 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的行人检测及训练完成的行人检测模型与数据集
    优质
    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。
     
  • 基于YOLOv5-Deepsort的行人检测与跟踪代码及预训练模型
    优质
    本项目提供基于YOLOv5和DeepSort算法的行人检测与跟踪解决方案，包含详尽的代码实现及高效预训练模型，适用于多种监控场景。 该系统使用YOLOv5-DeepSort进行行人检测与跟踪，包含训练好的行人检测权重及各种训练曲线，目标类别为person。可以生成行人的运动轨迹，并基于PyTorch框架编写Python代码。参考结果可参见相关文献或博客文章以获取更多细节和示例。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • RetinaFace的PyTorch人脸检测训练代码及预训练模型，基于WIDERFACE数据集
    优质
    本项目提供RetinaFace的人脸检测PyTorch训练代码和预训练模型，适用于研究与开发。训练过程采用WIDERFACE数据集，实现高精度的人脸定位、关键点检测等功能。 1. 提供了基于Pytorch的人脸检测SOTA算法RetinaFace模型的代码实现； 2. 训练数据集可通过网盘下载链接获取，并将其解压到指定目录以运行训练代码； 3. 下载数据集后，通过运行train.py脚本可以开始训练过程，默认配置使用mobilenet网络架构。如需更改，请在train.py中将parser参数修改为resnet进行训练； 4. 提供了预训练好的mobilenet模型pth文件，可以直接用于测试或推理任务。
     
  • YOLOv5行人检测模型训练权重+3000行人数据集 yolov5-6.0-person_detect.zip
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    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。
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的苹果叶病害识别与检测源码（含3种病害分类、GUI界面）+预训练模型+评估曲线+使用指南.zip
    优质
    本资源提供基于Yolov5和OpenCV的苹果叶病害识别系统，包含三种常见病害分类功能及图形用户界面。附带预训练模型与性能评估图表，并配有详细使用说明文档。 本资源提供基于yolov5算法与opencv实现的苹果叶病害识别检测项目源码（包含3类病害分类），并带有GUI界面，使用pyqt5开发。该项目包括完整源代码、训练好的模型以及评估指标曲线等资料，并附有详细的项目操作运行说明文档，按照文档指导即可顺利进行操作。 该资源主要面向正在完成毕业设计的学生及需要实战项目的深度学习图像识别和模式识别方向的学习者。此外，它也可作为课程设计或期末大作业使用。除了可以直接用于毕设之外，此项目还适合于学习、参考以及借鉴之用。对于有一定基础的用户来说，在现有代码基础上进行修改以训练其他模型也是可行的。 资源内容包括： - 项目源码 - 训练好的模型（在3090Ti显卡上经过120次迭代） - 训练日志、评估指标曲线等文件 - 操作使用说明文档 以上资料可以为相关领域的研究和学习提供全面的支持。
     
  • 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
    优质
    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。