基于YOLOv5的不同颜色安全帽检测与训练模型结合PyQt界面及3000条数据集

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简介：
本项目采用YOLOv5框架进行不同颜色安全帽的精准识别和分类，并融合PyQt开发用户界面，利用包含3000条样本的数据集进行高效训练。该项目基于YOLOv5框架开发了一种不同颜色安全帽的检测系统，并提供了训练好的权重文件用于识别红、黄、蓝等多种颜色的安全帽以及未正确佩戴的情况（共五个类别）。项目中包含了一个使用PyQt创建的用户界面，支持图片、视频和实时摄像头输入的目标检测功能。此外还附带了数据集及其标签格式，包括3000多张不同颜色安全帽的数据样本，并提供了txt和xml两种类型的标注文件以供参考。该项目采用Python编程语言编写，在PyTorch框架下实现。

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基于YOLOv5的不同颜色安全帽检测与训练模型结合PyQt界面及3000条数据集

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本项目采用YOLOv5框架进行不同颜色安全帽的精准识别和分类，并融合PyQt开发用户界面，利用包含3000条样本的数据集进行高效训练。该项目基于YOLOv5框架开发了一种不同颜色安全帽的检测系统，并提供了训练好的权重文件用于识别红、黄、蓝等多种颜色的安全帽以及未正确佩戴的情况（共五个类别）。项目中包含了一个使用PyQt创建的用户界面，支持图片、视频和实时摄像头输入的目标检测功能。此外还附带了数据集及其标签格式，包括3000多张不同颜色安全帽的数据样本，并提供了txt和xml两种类型的标注文件以供参考。该项目采用Python编程语言编写，在PyTorch框架下实现。

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。

YOLOv7在不同颜色安全帽识别中的应用及训练模型（基于3000数据集）

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简介：本文介绍了YOLOv7算法在识别不同颜色安全帽任务上的应用，并详细描述了使用包含3000张图片的数据集进行模型训练的过程和效果。这段文字描述了一个基于YOLOv7的模型用于识别不同颜色的安全帽，并且包含训练好的权重文件、PR曲线以及loss曲线等内容。该模型是在一个由3000多张图像构成的数据集上进行训练得到的，其中数据集中包含了各种颜色安全帽及未正常佩戴安全帽这5个类别目标。提供的数据集包括了不同颜色的安全帽检测样本，并且标签格式提供了txt和xml两种方式供用户选择。这些文件分别保存在两个不同的文件夹内以方便使用与管理。采用PyTorch框架，整个项目是基于Python语言编写的。

基于Yolov5的手机玩耍检测与训练模型+PyQt界面+含3000张图片的数据集

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本项目开发了一套基于YOLOv5的手机玩耍行为识别系统，并结合PyQt设计了用户交互界面。利用包含3000张图像的数据集进行模型训练，实现了高精度的行为检测功能。该内容涉及使用YOLOv5进行玩手机行为的检测项目。该项目包括一个训练好的模型权重文件、PR曲线以及loss曲线，并且是在专门针对玩手机行为的数据集上完成训练的，目标类别为“play_phone”，仅包含一种类型。此外，还提供了一个PyQt界面用于图片、视频和实时摄像头输入的检测操作。数据集中包含了3000多张图像样本，标签格式包括txt和xml两种形式，并且分别存储在不同的文件夹里。整个项目基于Python语言编写并采用PyTorch框架实现。

YOLOv5安全帽检测代码+预训练安全帽模型+QT界面+5000张标注数据集

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本项目提供YOLOv5安全帽检测代码、预训练模型及基于QT的用户界面，包含5000张标注图像的数据集，旨在提升工地安全管理效率。 YOLOv5安全帽检测项目包括代码及两个训练好的模型，并配有pyqt界面。经过充分的训练后，精度达到了90%以上，包含了各种训练曲线图以及超过5000张标注的安全帽数据集，标签采用VOC和YOLO格式，类别名分别为person和hat。该项目中的Qt界面对图片、视频及摄像头调用进行检测，并提供相应的选择项。整个项目基于pytorch框架开发，代码使用Python编写。

YOLOv5鲜花识别及预训练模型结合PyQt界面与数据集

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本项目基于YOLOv5框架开发了一款集成PyQt图形界面的鲜花识别应用，并利用特定数据集进行预训练，旨在实现高效、准确的花朵种类自动辨识。该项目使用YOLOv5进行鲜花检测，包含训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等数据。该模型在特定的鲜花检测数据集上进行了训练，识别类别包括桃花、梨花和玫瑰三种类型，标签格式为txt和xml两种文件形式。项目还提供了一个基于PyQt界面的应用程序，可以用于图片、视频及调用摄像头进行实时检测。此外，该项目的数据集与相关实验结果可参考相应的博客文章。项目的开发采用的是Pytorch框架，并使用Python语言编写代码。

基于YOLOv5的飞机检测模型训练+权重+数据集+PyQt界面

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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。

YOLOv5火焰与烟雾检测：含预训练模型、数据集及PyQt界面

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本项目提供基于YOLOv5的实时火焰与烟雾检测系统，包括预训练模型和标注数据集，并配备直观的PyQt图形用户界面。适合火灾预防监控应用。 YOLOv5训练好的火焰烟雾检测模型包括yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt两个预训练模型，并包含几百张标注好了的火焰与烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别分别为fire和smoke。此外还有一个QT界面并采用pytorch框架，代码是用python编写的。

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。