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基于Yolov8的直肠息肉检测系统Python代码及ONNX模型+评估指标曲线+美观GUI界面.zip

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简介：
本资源提供基于Yolov8的直肠息肉检测系统的完整解决方案，包括Python代码、ONNX模型以及性能评估曲线。附带美观用户界面，便于使用和展示。 测试环境： - 操作系统：Windows 10 - 开发工具及版本：Anaconda3 + Python 3.8、torch==1.9.0+cu111、ultralytics==8.2.70 模型可以检测出的类别包括： - Polyp

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  • 基于Yolov8的直肠息肉检测系统Python代码及ONNX模型+评估指标曲线+美观GUI界面.zip
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    本资源提供基于Yolov8的直肠息肉检测系统的完整解决方案，包括Python代码、ONNX模型以及性能评估曲线。附带美观用户界面，便于使用和展示。 测试环境： - 操作系统：Windows 10 - 开发工具及版本：Anaconda3 + Python 3.8、torch==1.9.0+cu111、ultralytics==8.2.70 模型可以检测出的类别包括： - Polyp
     
  • 基于Yolov8的课堂行为检测系统Python代码及ONNX模型+评估指标曲线+美观GUI界面.zip
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    本资源提供基于Yolov8的课堂行为检测系统的完整解决方案，包含Python实现、ONNX格式模型和性能评估图表。附带用户友好的图形化界面，便于操作与展示结果。 【测试环境】 操作系统：Windows 10 开发工具及版本：Anaconda3+Python3.8 库的版本：torch==1.9.0+cu111, ultralytics==8.2.70 模型可以检测出以下类别： Using_phone、bend、book、bow_head、hand-raising、phone、raise_head、reading、sleep、turn_head、upright、writing 训练数据集可以从指定位置下载。 参考的博文地址提供了详细的说明和指导。
     
  • 基于Yolov8的打架行为检测系统Python代码及ONNX模型+评估指标曲线+美观GUI界面.zip
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    本资源提供一个基于YOLOv8的打架行为检测系统的完整解决方案，包含Python实现、ONNX模型、性能评估图表和用户友好界面。 基于YOLOv8的打架行为检测系统是一个集成了最新版本的目标检测算法——YOLOv8的智能视频分析解决方案。该系统不仅能够准确地识别画面中的打架行为，还能区分“打架”与“非打架”两种类别，确保监控环境的安全性和稳定性。 后端开发使用Python语言编写，通过简洁明了的语法和强大的社区支持来处理算法逻辑、数据处理以及模型训练等任务。此外，该系统还采用了ONNX格式表示深度学习模型，在不同框架之间转换推理时表现出色，并提高了系统的通用性和可移植性。 为了更好地评估性能，系统附带了一系列评估指标曲线，这些图表展示了准确性、召回率和F1分数等关键参数的表现情况。通过分析这些数据，开发者可以优化并调整模型以获得最佳效果。 此外，该系统还配备了一个用户友好的图形界面（GUI），使得非专业人员也能轻松地使用它来启动检测任务查看实时视频流以及获取结果。这样的设计大大降低了系统的操作难度，并促进了其在各种场景下的应用可能性。 测试环境需要Windows 10操作系统、Anaconda3作为Python的包管理工具，以及特定版本的PyTorch和ultralytics库等条件才能确保系统运行正常并达到预期性能标准。 该打架行为检测系统的成功离不开强大的技术支撑与全面的支持文档。提供源代码、模型文件及评估曲线等功能有助于用户深入理解其特性，并推动智能视频监控领域的发展趋势。 更多关于此项目的详细信息和技术指南可以在相关文章中找到，这些资料为使用者提供了宝贵的参考和学习资源。
     
  • 基于Yolov8的轮胎瑕疵检测系统Python代码+ONNX模型+评估图表+美观GUI界面.zip
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    本项目提供了一个基于YOLOv8的轮胎瑕疵检测系统，包括Python代码、ONNX模型文件和性能评估图表。系统还配备了用户友好的图形界面，方便操作与展示结果。 【测试环境】 Windows10 Anaconda3+Python3.8 torch==1.9.0+cu111 ultralytics==8.2.70 模型可以检测以下类别： - debris - side_cut - ground - side
     
  • 基于Yolov8的DMS驾驶员行为检测系统（含抽烟、打电话、喝水、吃东西）Python源码+ONNX模型+评估指标曲线+精美GUI界面.zip
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    本资源提供基于YOLOv8的先进DMS系统，精准识别驾驶员抽烟、打电话等行为，包含Python代码、ONNX模型及评估指标，附有用户友好的图形界面。 测试环境： - 操作系统：Windows 10 - Python开发环境：Anaconda3 + Python 3.8 - 使用库版本：torch==1.9.0+cu111，ultralytics==8.2.95 模型可以检测以下类别： - Sleepy（困倦） - Cigarette（吸烟） - Drinking（饮酒） - Phone（使用手机） - Microsleep（微睡眠） - HandsOnWheel（双手扶方向盘以外的情况） - Eating（进食） - HandsNotOnWheel（手脱离方向盘的状态） - Seatbelt（安全带） 更多实现细节请参考相关文献。
     
  • 基于YOLOv5和OpenCV的人员溺水检测系统Python代码包（含模型、PyQt5界面、评估曲线及使用指南）.zip
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    本资源提供一个集成了YOLOv5深度学习模型与OpenCV库的人员溺水检测系统，附带PyQt5图形用户界面和性能评估工具。包含详细的使用说明，便于开发者快速上手集成或研究。 基于YOLOv5+OpenCV实现人员溺水检测系统的Python源码（包括模型、PyQt5界面及评估指标曲线） 【使用教程】 一、环境配置 1. 建议下载Anaconda和PyCharm，在Anaconda中创建并配置好虚拟环境，然后导入到PyCharm中运行项目。关于安装与设置的详细步骤可以参考网上相关博客。 2. 在Anaconda环境中通过命令行执行`pip install -r requirements.txt`来安装所需的软件包。如果需要加快下载速度，可以在上述命令前先将Python源更换为清华镜像站等国内镜像站点。 3. 安装完成后，在PyCharm中打开该项目并确保已正确配置了虚拟环境。 二、数据集准备与模型训练 1. 准备YOLO格式的目标检测数据集。如果不清楚具体的数据格式要求，可以参考博主发布的相关文章来了解如何创建和使用此类数据集。 2. 修改代码中的yaml文件（如`banana_ripe.yaml`），根据自己的需求调整训练、验证等路径及类别信息。 3. 在脚本中修改必要的参数开始模型的训练过程： - `--weights`: 指定预训练权重，例如使用yolov9-s.pt。 - `--cfg`: 配置文件位置（如`models/detect/yolov9-c.yaml`）。 - `--data`: 数据集配置路径。 - 其他参数包括学习率超参、epoch数等也需根据实际情况进行设置。 4. 训练完成后，模型及其训练日志将保存在特定文件夹中，以便后续测试使用。 三、系统测试 1. 修改`detect_dual.py`脚本中的相关配置选项： - `--weights`: 指定之前训练得到的权重文件路径。 - `--source`: 测试图像或视频的位置。 - 根据需要调整置信度和IOU阈值。 2. 在PyCharm中运行该检测脚本，测试结果将被保存在指定目录下。
     
  • 基于改进U-Net的结肠直肠息肉检测与分割模型：unet_polyp_segmentation
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    unet_polyp_segmentation采用改进的U-Net架构，专注于提高结肠直肠息肉的自动检测和精确分割性能，助力临床早期诊断。 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉检测和分割。所有图像均从CVC-ClinicDB网站下载。Bernal等人（2015年）的研究表明，在结肠镜检查中WM-DOVA图能够准确显示息肉，并进行了医生验证与显著性分析，相关研究发表在《计算机医学成像和图形学》杂志第43卷的99至111页上。
     
  • 基于YOLOv8的抄写行为识别检测系统的Python代码包（内附训练完成的模型、评估指标曲线及项目使用指南）.zip
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    这是一个包含基于YOLOv8的抄写行为识别系统源码和预训练模型的Python代码包，内含详细的评估指标图表与项目使用教程。 【资源使用指南】 **环境搭建** 建议在Anaconda环境中创建新的虚拟环境，并导入pycharm工程以确保安装了以下Python包： - python==3.8 - pytorch==1.8.1 - torchvision==0.9.11 可以利用清华源加速下载过程。 **资源内容说明** 训练好的模型、评估指标曲线及数据集可视化图存放在“ultralytics/yolo/v8/detect/runs/detect”文件夹中（注意，此处不包含实际的数据集）。如需获取完整版，请联系博主购买或私下沟通。 **使用步骤** 1. **检测识别** - 修改predict.py中的第34行以指定模型路径。 - 将待检图片或视频放入“ultralytics/assets”文件夹内。 - 运行predict.py，系统会将结果保存在上述提到的runs/detect目录下。 2. **训练自定义模型** a. 准备数据集，并将其分为train和val两部分。标签格式为txt文本。 b. 在yolo/v8/detect/data文件夹内创建.yaml配置文件，参考coco128.yaml进行编写。 c. 修改tarin.py的第238行设置为你自己的yaml路径。 d. 根据GPU或CPU环境选择适当的训练方式：对于GPU，请在train.py中注释掉第241行并指定device为0；若使用CPU，则仅需注释掉第242行即可。 e. 执行train.py以开始模型的训练。当检测到精度不再提升时，程序会自动停止，并将最终模型保存至runs/detect目录。 **注意事项** - 项目代码已通过测试验证，在确保功能正常的情况下才上传，请放心使用！ - 使用此资源的人群包括但不限于计算机相关专业（如计算科学、信息安全等）的在校学生和行业从业者。 - 此项目适合于入门学习者，同时也适用于课程设计或毕业论文项目的演示与开发。 **拓展建议** 对于有一定基础或者热衷研究的朋友来说，在现有代码的基础上进行修改以实现更多功能是完全可行且被鼓励的做法。欢迎下载并交流探讨，共同进步！
     
  • 基于YOLOv8的Python人脸表情检测系统及ONNX模型实现
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    本项目基于YOLOv8开发了一款高效的人脸表情识别系统，并实现了其ONNX模型。该系统利用Python进行设计与调试，旨在提供快速准确的表情分析能力。 本段落详细介绍了基于YOLOv8的人脸表情检测系统的构建过程及其应用场景。该项目结合了YOLOv8高效的物体检测能力和深度学习技术，能够实现实时或离线地对人脸表情进行识别与分类，支持包括愤怒、满意、厌恶、恐惧、高兴、中立、悲哀和惊喜在内的八种表情类别。 源码涵盖了环境配置、模型加载、图像视频处理以及结果展示等关键环节。此外还提供了详细的使用步骤及测试信息，并附有演示效果的视频链接及相关参考资料以供参考，帮助用户更好地理解和优化系统性能。 本段落适用人群为有一定Python基础的研发人员和机器学习爱好者，尤其是对目标检测技术和深度学习感兴趣的科研工作者。 该系统可以应用于人机交互、情感分析等多个领域。其主要目的是在不同场景下精准地识别人脸表情，并为其后续的应用开发提供技术支持。测试环境基于Windows 10操作系统，需要安装Anaconda3 + Python 3.8等软件包以确保项目的顺利运行。项目还包括模型的精度和评价指标如训练集图片数、验证集图片数、mAP（均值平均精度）、precision（精确度）及recall（召回率），这些数据有助于更好地理解和优化系统的性能表现。