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YOLOv5密集行人检测与WiderPerson数据集权重结合+PyQt界面

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简介：
本项目融合了YOLOv5模型与WiderPerson数据集进行优化训练，实现高效密集行人检测，并通过PyQt开发用户友好的交互界面。 WiderPerson数据集是用于拥挤场景下行人检测的基准数据集。使用yolov5训练得到的WiderPerson行人检测模型，其输入尺寸为640x640，并附有txt格式和xml格式的数据文件。检测结果可以参考相关文献或博客文章。采用pytorch框架，代码是用Python编写的。

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  • YOLOv5密集行人检测与WiderPerson数据集权重结合+PyQt界面
    优质
    本项目融合了YOLOv5模型与WiderPerson数据集进行优化训练，实现高效密集行人检测，并通过PyQt开发用户友好的交互界面。 WiderPerson数据集是用于拥挤场景下行人检测的基准数据集。使用yolov5训练得到的WiderPerson行人检测模型，其输入尺寸为640x640，并附有txt格式和xml格式的数据文件。检测结果可以参考相关文献或博客文章。采用pytorch框架，代码是用Python编写的。
     
  • YOLOv8密集行人检测与WiderPerson行人检测权重结合
    优质
    简介：本文探讨了将YOLOv8模型应用于密集行人检测，并创新性地融合了WiderPerson数据集的行人检测权重，以提升复杂场景下的行人识别精度和效率。 Yolov8训练好的WiderPerson行人检测模型使用了WiderPerson数据集进行训练，该数据集是针对拥挤场景下的行人检测而设计的基准测试库。训练输入尺寸为640x640像素，并且提供了txt和xml格式的数据文件。 关于此模型的检测结果可以参考相关文献或博客文章中的详细介绍。
     
  • Yolov5夜间车辆检测方案+权重+标注数据集+PyQt界面
    优质
    本项目提供了一种基于Yolov5的夜间车辆检测解决方案，包含预训练模型权重及标注数据集，并集成PyQt用户界面。 该项目使用YOLOv5进行夜间场景下的车辆检测。训练权重基于几千张包含道路车辆的数据集，在输入尺寸为640x640的情况下获得，模型的mAP值达到90%以上。此外，项目代码包括一个pyqt界面，支持图片、视频以及调用摄像头进行实时目标检测，并提供相应的选择项。 数据集中包含了行人和汽车两类物体，标签文件分别以txt和xml格式保存在两个不同的文件夹中。整个系统基于PyTorch框架编写，使用Python语言实现。
     
  • 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西红柿检测与训练模型结合PyQt界面及数据集
    优质
    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。
     
  • 基于Visdrone数据集的YOLOv5训练权重及PyQt界面
    优质
    本项目利用Visdrone数据集对YOLOv5模型进行优化训练，并开发了基于PyQt的用户界面，旨在提高无人机视频中目标检测的准确性和实用性。 使用YOLOv5进行俯视场景下的车辆行人检测视觉分析，包括两种预训练模型（YOLOv5s和YOLOv5m）以及visdrone数据集的权重文件、PR曲线及loss曲线等信息。该系统配备有pyqt界面，能够识别图片中的车辆和行人。 此外，通过此pyqt界面可以实现对视频或直接从摄像头获取的画面进行实时检测与分析。整个项目基于Pytorch框架，并采用Python语言编写代码。
     
  • Yolov5绝缘子缺陷检测+缺陷权重分析+PyQt界面设计+数据集.zip
    优质
    本项目结合YOLOv5模型进行绝缘子缺陷检测，并通过PyQt设计用户界面展示结果。同时引入缺陷权重分析以提高识别精度，包含训练所需的数据集。 本项目采用YOLOv5框架进行绝缘子缺陷检测，并结合了专门的训练权重、PyQt界面设计以及完整的数据集资源。该项目在导师指导下完成并通过评审，获得97分高分，适合作为课程设计或期末大作业使用。所有内容已打包并验证可以顺利运行，无需任何修改即可下载和使用。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv5的行人检测模型训练与PyQt界面展示+标注数据集
    优质
    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。