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基于YOLOv5训练的ONNX吸烟检测模型权重文件

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简介：
本简介提供了一个基于YOLOv5框架训练的ONNX格式吸烟检测模型。该模型已转换为ONNX标准，并包含了训练好的权重文件，适用于实时监控与分析场景中的吸烟行为识别。 使用YOLOv5训练的ONNX吸烟检测权重文件已经配置好环境，可以直接使用，并且效果非常好。

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  • 基于YOLOv5训练的ONNX吸烟检测模型权重文件
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    本简介提供了一个基于YOLOv5框架训练的ONNX格式吸烟检测模型。该模型已转换为ONNX标准，并包含了训练好的权重文件，适用于实时监控与分析场景中的吸烟行为识别。 使用YOLOv5训练的ONNX吸烟检测权重文件已经配置好环境，可以直接使用，并且效果非常好。
     
  • 基于YOLOv5训练的吸烟检测模型项目实战
    优质
    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。
     
  • YOLOv5预训练模型的权重
    优质
    简介：YOLOv5预训练模型的权重是基于深度学习的目标检测算法，提供高效准确的图像中目标识别与定位功能，适用于多种应用场景。 YOLOv5 提供了四个不同大小的预训练模型权重文件：yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt 和 yolov5x.pt。这些文件分别代表小（S）、中（M）、大（L）和特大（X）版本，适用于不同的计算资源和精度需求。
     
  • 轻量级YOLOv5预训练模型权重文件
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    本资源提供了一个轻量级的YOLOv5预训练模型权重文件，适用于需要快速目标检测的应用场景，能够有效降低计算成本并保持高效性能。 YOLOv5-lite预训练权重文件包括V5lite-e.pt、V5lite-s.pt、V5lite-g.pt以及V5lite-c.pt。这些是用于YOLOv5-lite模型的预训练权重文件，适用于不同的应用场景需求。
     
  • 基于YOLOv5s的火焰检测模型训练权重
    优质
    本项目采用轻量级目标检测框架YOLOv5s，专注于火焰识别任务，通过大量标注数据训练得到高效准确的火焰检测模型权重。 分PT和ONNX两种格式，其中ONNX可以被OpenCV470识别（C++）。
     
  • 基于YOLOv5的飞机检测模型训练+权重+数据集+PyQt界面
    优质
    本项目基于YOLOv5框架开发了一套高效的飞机检测系统，包含详尽的数据集与预训练权重，并配以用户友好的PyQt图形界面。 使用YOLOv5训练飞机检测模型，并包含已标注的飞机数据集。标签格式为xml和txt两种，类别名为aeroplane。采用pytorch框架，代码是用Python编写的。该系统还配备了一个QT界面，可以用于检测图片、视频以及调用摄像头进行实时检测，提供相应的选择项。
     
  • 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。
     
  • Yolov5训练及模型ONNX转换
    优质
    本项目专注于基于YOLOv5的目标检测模型训练，并探讨将其导出为ONNX格式的方法，以促进跨平台部署与应用。 目标检测工程备份涉及将已完成的目标检测项目的代码、数据集和其他相关文件进行保存，以防丢失或损坏。这一过程通常包括创建多个版本的存储库，并定期更新以确保所有更改都被记录下来。此外，还可能涉及到使用云服务或其他远程服务器来增加数据的安全性和可访问性。 在目标检测项目中备份工程是非常重要的步骤，可以避免由于硬件故障、意外删除等原因导致的数据丢失问题。通过合理的备份策略和工具选择，开发人员能够更专注于项目的迭代优化和技术研究上。
     
  • Yolov8目标检测预训练模型权重
    优质
    简介：Yolov8是一种先进的目标检测算法，其提供的预训练模型权重可直接应用于各种图像识别任务中，显著提升模型性能和泛化能力。 该资源包含yolov8n.pt、yolov8s.pt、yolov8m.pt、yolov8l.pt和yolov8x.pt目标检测预训练权重文件。