Advertisement

基于PyQt和YOLOv6的目标检测GUI界面

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目开发了一个结合PyQt与YOLOv6的目标检测图形用户界面，旨在为用户提供友好、高效的图像及视频目标识别工具。 基于PyQt与YOLOv6的目标检测GUI，实现了内置遥感影像的20分类功能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于PyQt和YOLOv6的目标检测GUI界面
    优质
    本项目开发了一个结合PyQt与YOLOv6的目标检测图形用户界面，旨在为用户提供友好、高效的图像及视频目标识别工具。 基于PyQt与YOLOv6的目标检测GUI，实现了内置遥感影像的20分类功能。
     
  • 基于Yolov5和PyQt的检测界面
    优质
    本项目结合了YOLOv5目标检测模型与PyQt图形界面开发库，旨在创建一个用户友好的实时物体检测应用界面。通过简洁直观的操作面板，用户能够轻松实现图像及视频中的对象识别功能，并支持自定义参数调整以优化检测效果。 使用PyQt设计一个用户友好的界面，并集成YOLOv5模型来执行目标检测。
     
  • 基于YOLOv5的目标检测与PYQT的可视化界面实现
    优质
    本项目结合YOLOv5目标检测算法和PyQt框架，开发了一种高效的实时目标检测系统，并实现了用户友好的可视化操作界面。 YOLOV5实现目标检测并使用PYQT进行可视化界面设计。
     
  • YoloV6目标检测代码
    优质
    YoloV6是一种先进的目标检测模型，其代码提供了一种高效、准确地识别图像中物体位置和类别的方法。适用于多种应用场景。 使用train.py文件训练网络后，可以通过infer.py获取预测结果。通过调整myself.yaml文件可以实现自定义数据集的训练需求。考虑到内存限制，原始数据集并未上传；该任务原为医学图像检测项目，并需在GPU上运行，建议使用服务器进行操作。预测的结果会保存于runs文件夹中。 如果有兴趣的话，请点赞收藏并关注我，对于任何问题都可以直接联系我。 YOLOv6 是美团视觉智能部开发的一款目标检测框架，旨在满足工业应用需求。该论文的题目是《YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications》。 本框架致力于在保证高精度的同时提高推理效率，在常用的尺寸模型中：YOLOv6-nano 在 COCO 数据集上可以达到 35.0% AP 的检测准确率，并且在 T4 上的推理速度可达每秒1242帧。
     
  • Python-PyQt与Yolo检测（包含美化GUI界面）
    优质
    本项目结合Python的PyQt库和YOLO目标检测技术，开发了一款具备美观用户界面的应用程序，实现了高效的物体识别功能。 Python-Pyqt与Yolo检测（含美化GUI界面）
     
  • 针对目标检测的GUI程序界面.zip
    优质
    这是一个用于目标检测任务的图形用户界面(GUI)程序压缩包。它简化了深度学习模型的应用过程，使非专业人员也能轻松执行复杂的目标识别和定位任务。 目标检测是计算机视觉领域中的一个关键问题，其主要任务是在图像中识别出所有感兴趣的物体，并确定它们的类别及所在位置。 一、基本概念 目标检测旨在解决“在哪里？”以及“是什么？”的问题——即在图像内定位并辨识各个物体。由于不同类型的物体具有多样的外观、形态和姿态，加之成像时受到光照条件与遮挡等因素的影响，目标检测一直以来都是计算机视觉领域中最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测面临以下几项关键难题： 分类：判断图像中的对象属于哪个类别。 定位：确定每个物体在图中的准确位置。 大小：考虑到不同物体可能具有不同的尺寸； 形状：面对各种形态各异的物体时，如何进行有效识别也是一个挑战。 三、算法类型 基于深度学习的目标检测方法主要分为两大类： 两阶段（Two-stage）算法：首先通过区域生成技术产生潜在包含目标对象的候选框，然后利用卷积神经网络完成分类任务。这类算法包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN等。 单阶段（One-stage）算法：不需预先提出候选区域，而是直接从特征图中预测物体类别及位置信息。此类方法有YOLO系列（如YOLOv1至YOLOv5）、SSD以及RetinaNet等。 四、核心原理 以YOLO为例，该模型将目标检测任务视作回归问题处理，在输入图像上划分成若干小区域，并直接在输出层预测边界框坐标与类别概率。其网络架构通常包括多个卷积层和全连接层，前者负责特征提取工作，后者则用于生成最终的预测结果。 五、应用场景 目标检测技术已被广泛应用于各个行业领域，为人们的生活带来了诸多便利。其中，在安全监控方面尤其突出——无论是商场还是银行等场所，都可以通过部署该技术来提高安全性与效率。
     
  • 基于Yolov6的安全帽检测
    优质
    本项目采用先进的YOLOv6目标检测算法，专注于安全帽在复杂环境中的识别与定位，旨在提高施工现场安全管理效率和准确性。 基于Yolov6的安全帽检测模型已经训练好，可以直接使用。模型位于runs/train文件夹内，而用于展示的检测例子则存放在runs/detect目录下。此外，项目中还包含了数据集，可以用来继续进行相关训练工作，该数据集的具体位置是hat_recog文件夹。
     
  • 基于PyQt的YOLOv5目标抓取、标注、训练及多源数据检测的一站式界面实现
    优质
    本项目开发了一种基于PyQt和YOLOv5的目标检测一站式解决方案，集成了目标抓取、标注、模型训练以及多种数据来源的实时检测功能。 将目标检测YOLOv5框架进行封装，并利用pyqt实现了训练与检测两个部分的界面功能。操作系统为Win10 64位，内存16G，显卡NVIDIA GTX1060（配备6GB显存）。开发环境使用的是PyCharm 2021版；PyTorch版本为2.1。 在训练部分中，从图片爬虫下载、数据标注到数据集配置以及最终的模型训练都进行了实现。其中，爬虫可以根据关键词通过多线程和进度条的方式从互联网上下载多种格式的图片数据；数据标注使用了labelImg软件进行操作；而数据集配置则实现了自动化的功能，包括对数据集分配、格式转换及模型配置等的操作。 检测部分涵盖了参数设置（支持在视频检测过程中实时调整置信度与IOU等）、输入选择（支持图像、视频以及多种摄像头等多种数据格式）到结果显示的全过程。整个过程均采用界面开发并结合多线程调度处理来实现高效运行。代码中配有必要的注释，并且能够通过pyinstall工具打包成EXE程序以便于分发和使用。
     
  • 基于Yolov5与PyQt的甲骨文图像检测GUI项目.zip
    优质
    本项目集成YOLOv5模型和PyQt框架，开发了一款用于甲骨文字图像检测的图形化用户界面应用程序。 基于yolov5和pyqt的甲骨文图形化检测项目。
     
  • 基于YOLOv5的单目相机测速与测距，PyQt界面开发，提供目标检测服务及代码代写
    优质
    本项目采用YOLOv5模型，结合单目相机实现精确的目标测速与测距，并配以PyQt开发用户友好界面。提供完整源码支持和定制化代码编写服务。 单目相机测距采用YOLOv5技术进行目标检测，在Python环境下使用PyQt界面实现功能展示。此系统能够执行车辆、树木、火焰、人员、安全帽等物体的检测，并可扩展至情绪识别及口罩佩戴状态监测等多种应用场景。 该软件包支持在PyCharm或Anaconda环境中安装，具备继电器控制与文字报警的功能，同时可以统计目标数量。如需定制化服务，请联系商议具体需求和价格细节。此外，若遇到安装问题且无法解决时，在三天内可申请退货处理。