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YOLOv5水果新鲜度检测+训练完成的水果新鲜度检测模型+PyQt界面+水果新鲜度检测数据集

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简介：
本项目基于YOLOv5框架开发了水果新鲜度检测系统，并结合PyQt构建用户界面，利用特定的数据集进行模型训练和评估，提供高效准确的新鲜度识别能力。 本项目使用YOLOv5进行水果新鲜程度检测，包含两种预训练模型（yolov5s和yolov5m），用于识别苹果、坏香蕉、香蕉和坏苹果这四个类别。该项目还包括一个PyQt界面，支持图片、视频以及调用摄像头的实时检测功能。 数据集包括几百张图片，并且标签格式有txt和xml两种形式，分别存储在不同的文件夹中。项目采用PyTorch框架编写，使用Python语言实现。

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  • YOLOv5水果新鲜度检测+训练完成的水果新鲜度检测模型+PyQt界面+水果新鲜度检测数据集
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    本项目基于YOLOv5框架开发了水果新鲜度检测系统，并结合PyQt构建用户界面，利用特定的数据集进行模型训练和评估，提供高效准确的新鲜度识别能力。 本项目使用YOLOv5进行水果新鲜程度检测，包含两种预训练模型（yolov5s和yolov5m），用于识别苹果、坏香蕉、香蕉和坏苹果这四个类别。该项目还包括一个PyQt界面，支持图片、视频以及调用摄像头的实时检测功能。 数据集包括几百张图片，并且标签格式有txt和xml两种形式，分别存储在不同的文件夹中。项目采用PyTorch框架编写，使用Python语言实现。
     
  • 水果新鲜度检测数据集
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    本数据集包含了多种常见水果的新鲜度信息，通过图像和传感器采集的数据来训练机器学习模型，以实现自动识别水果新鲜程度的功能。 数据集包含几百张水果新鲜程度检测图片，目标类别包括apple、bad banana、banana和bad apple共4个类别。标签格式为txt和xml两种，并分别保存在两个不同的文件夹中。数据集及检测结果的参考内容可查阅相关文献或资料。
     
  • YOLOv5水果新鲜度及品质检测数据集
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    本数据集为基于YOLOv5的水果新鲜度与品质评估系统提供支持，包含多种常见水果的高分辨率图像，并详细标注了每张图片中水果的新鲜程度和品质等级。 提供了一个用于检测水果外观好坏及新鲜度的YOLO数据集，包含约1000个样本，并且已经按照yolo格式（txt文件）进行了标注并划分成train、val、test三个部分。此外，还附带了data.yaml配置文件以便于使用Yolov5、Yolov7或Yolov8等算法进行模型训练。 该数据集的目录结构和标签如下所示： - data.yaml中定义了类别数量（nc: 6）以及各类别的名称：[Fresh Apple, Fresh Banana, Fresh Orange, Rotten Apple, Rotten Banana, Rotten Orange]。
     
  • YOLOv5水果检测结合两种预训练模型及PyQt界面展示+水果检测数据集
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    本项目基于YOLOv5框架，融合两种预训练模型优化水果检测精度，并采用PyQt开发用户界面，同时提供自建水果检测数据集。 该项目提供了一种基于YOLOv5的水果检测方案，包括两种预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），用于识别苹果、香蕉和橙子这三种水果类别。项目中包含一个使用PyQt构建的用户界面，并附带几百张相关的水果数据集。 该UI支持通过图片、视频或调用摄像头进行实时检测，提供相应的选择功能以方便操作。 此外，该项目采用的是 PyTorch 框架，代码为 Python 编写。
     
  • 水果检测数据集
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    本数据集包含各类新鲜及不新鲜水果的图像和属性信息，旨在支持机器学习算法识别与分类不同种类的水果，促进农业智能化管理。 该数据集包含4个不同类别的200张图像，用于进行水果检测。数据集文件名为Fruit Detection_datastes.txt 和 Fruit Detection_datastes.zip。
     
  • 水果检测.zip - MATLAB水果检测与识别
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    本项目利用MATLAB开发，旨在实现对各种常见水果的自动检测与识别。通过图像处理技术，能够准确区分并标识不同的水果种类，为农业智能化管理提供有力支持。 此程序用MATLAB实现了在水果图片中识别出水果的功能，识别成功率较高。
     
  • 基于Yolov5的水稻病虫害目标检测项目（含最新训练成果）
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    本项目采用YOLOv5框架进行水稻病虫害图像的目标检测研究，并展示了最新的模型训练成果。 本项目通过CPU共训练50轮，精度趋近于0.8。若想进一步提高精度，可增加数据集或增加训练轮数。 在当前的智能化农业发展中，运用先进的图像识别和深度学习技术对农作物病虫害进行自动检测与诊断已经变得尤为重要。本项目聚焦于水稻病虫害的自动识别，采用的是目前较为先进的目标检测模型Yolov5。Yolov5作为一种基于深度学习的单阶段目标检测算法，以其运行速度快、检测精度高的特点，广泛应用于实时目标检测任务中。通过本项目的实施，旨在构建一个高精度的水稻病虫害智能识别系统。 在项目实施过程中，研究团队首先需要准备一个全面且高质量的水稻病虫害图像数据集。该数据集包含不同种类的水稻病害和虫害图片，每张图片都应经过详细的标注，包括病虫害类别及位置等信息，这为模型提供了训练的基础。通过数据集的准备，研究团队确保了模型训练有足够的信息去学习和识别各种病虫害特征。 考虑到计算资源和时间成本，项目选择了在CPU环境下进行模型训练，共计训练50轮。尽管在计算能力有限的情况下，但通过精心设计的网络结构和合理的参数调整，模型精度已经趋近于0.8，这是一个相对较高的准确率，表明模型在识别水稻病虫害方面具备较好的性能。然而，项目报告也指出若要追求更高的精度可以考虑增加更多的数据集或延长训练轮数以进一步提升模型泛化能力和准确度。 最终构建的模型不仅能够帮助农民及时发现和处理病虫害问题、降低经济损失，还可以作为智能农业系统的一部分实现对大规模种植区域的病虫害自动监测与预警。通过引入人工智能技术减轻了农业工作者负担并提高了作物产量和品质。 在技术推广与应用方面项目组提供了数据集下载链接便于更多研究者和开发者获取使用这些数据共同推动智能农业识别技术的发展这种开放共享的态度有助于促进整个行业技术进步和农业生产现代化。 本项目的实施是智能农业领域的一次重要尝试，不仅推动了机器学习在农业领域的应用还为水稻病虫害的精准识别提供了有效的方法工具。通过本项目成功实施未来可利用智能化技术解决更多农业问题提供新的视角途径具有重要的现实意义和深远影响力。
     
  • Yolov5水果蔬菜检测数据集-Fruits-Vegetables_dataset_yolov5.zip
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    Fruits-Vegetables_dataset_yolov5 数据集专为YOLOv5设计，包含丰富多样的水果和蔬菜图像，适用于目标检测任务。 数百张Yolov5水果和蔬菜检测数据集已经准备好，包括香蕉、橘子、苹果等多种水果和蔬菜。数据集目录已配置好，并划分成train、val 和 test三个部分，附有data.yaml文件。使用Yolov5、Yolov7或 Yolov8等算法可以直接进行模型训练。 数据集的配置目录结构如下： - train: ./train/images - val: ./valid/images - test: ./test/images