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火灾检测的VOC数据集以及训练好的yolo_tiny模型权重。

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简介：
经过一系列的处理和训练，火焰图集合以及预先训练好的yolo_tiny火焰检测权重，最终被转换成符合voc数据集格式，并进一步进行训练，从而能够有效地完成yolo-tiny图像的检测任务。

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  • VOC格式的火灾检测图像集合及预训练Yolo_Tiny模型权重
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    本项目提供了一套基于VOC格式的火灾检测图像数据集，并附有针对YOLO-Tiny模型优化后的预训练权重文件，旨在促进火灾监控系统的研发与应用。 通过处理将火焰图集合转换为VOC数据集，并使用训练好的yolo_tiny火焰检测weights进行训练后，可以实现基于yolo-tiny的图像检测功能。
     
  • Darknet版YOLOv3火灾检测模型及训练好的权重文件（含2000数据集）
    优质
    本资源提供基于Darknet框架下的YOLOv3火灾检测模型及其预训练权重，利用包含约2000张图像的数据集进行深度学习训练。 Darknet版YOLOv3火焰识别：1、包含训练好的weights权重文件以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并附有训练map曲线和loss曲线，map值达到80%以上；2、提供一个包含2000多张图片的数据集用于火焰检测，类别名为fire，标签格式包括txt和xml两种，分别保存在两个不同的文件夹中；3、参考检测效果详见相关博客文章。
     
  • YOLOV5火灾火焰与烟雾检测源码、数据集及训练完成的模型 Python火灾火焰与烟雾检测源码、数据集及训练完成的模型
    优质
    本项目提供YOLOv5框架下的Python代码，用于火灾中火焰和烟雾的检测。包含相关数据集以及经过训练的模型文件，便于快速应用和二次开发。 YOLOV5火灾火焰烟雾检测源码、数据集及训练好的模型包含详细代码注释，适合新手理解使用。这是一个个人精心打造的98分项目，在导师那里获得了高度认可，并被推荐为毕业设计、期末大作业和课程设计中获取高分的理想选择。下载后只需简单部署即可投入使用。
     
  • 基于YOLOV5的火灾火焰与烟雾检测源码、数据集及训练好的模型（Python版）
    优质
    本项目提供基于YOLOv5框架的火灾火焰和烟雾检测解决方案，包括Python代码、训练所需数据集及预训练模型。 基于YOLOV5的火灾火焰烟雾检测源码、数据集以及训练好的模型已准备好。同样提供的是Python版本的火灾火焰烟雾检测源码、数据集及训练完成的模型。这些资源可以用于实现高效的火灾监控系统，帮助及时发现并响应火情。
     
  • YOLOv7船舶检测及训练好的船舶检测权重和数据集
    优质
    本项目提供先进的YOLOv7模型用于高效准确的船舶检测，并包含经过充分训练的船舶检测权重与特定数据集，适用于海洋监控、安全等领域。 使用YOLOv7训练船舶检测模型，并包含已标注的船舶数据集。标签格式为xml和txt两种，类别名为boat。采用pytorch框架，代码用Python编写。
     
  • 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++）。
     
  • YOLOv7火焰与烟雾检测训练权重及标注数据集
    优质
    本资源提供YOLOv7模型在火焰和烟雾检测任务中的预训练权重及详细标注数据集，助力火灾预防系统的开发与优化。 1. YOLOv7火焰和烟雾检测训练权重包含各种训练曲线图，可以使用tensorboard打开训练日志。 2. 类别包括：fire、smoke。 3. 数据集附有VOC和YOLO两种标签格式。 检测结果与数据集参考相关文章。
     
  • 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。
     
  • Yolov8目标检测预训练模型权重合集
    优质
    本资源集合提供了一系列基于YOLOv8框架的目标检测预训练模型权重文件，适用于各类图像识别任务。 YOLOv8的五个权重文件可供下载。由于从GitHub下载速度较慢，我已将这些文件上传至个人空间以方便大家获取。