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YOLOv5烟雾检测代码及训练完成的smoke模型，含4500条标注烟雾数据集

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简介：
本项目提供基于YOLOv5框架的烟雾检测代码和预训练模型，包含约4500条标注清晰的烟雾图像数据集，适用于快速部署与二次开发。 使用训练好的YOLOv5烟雾检测模型，并包含4500多张带有xml和txt格式标签的烟雾数据集，类别名为smoke，在配置好YOLOv5环境后可以直接使用。该数据集及检测结果可参考相关文献或文章。此项目采用pytorch框架，代码为python编写。

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  • YOLOv5烟雾检测代码及训练完成的smoke模型，含4500条标注烟雾数据集
    优质
    本项目提供基于YOLOv5框架的烟雾检测代码和预训练模型，包含约4500条标注清晰的烟雾图像数据集，适用于快速部署与二次开发。 使用训练好的YOLOv5烟雾检测模型，并包含4500多张带有xml和txt格式标签的烟雾数据集，类别名为smoke，在配置好YOLOv5环境后可以直接使用。该数据集及检测结果可参考相关文献或文章。此项目采用pytorch框架，代码为python编写。
     
  • YOLOv5烟雾检测代码及预训练smoke模型+烟雾数据集+pyqt界面
    优质
    本项目提供基于YOLOv5的烟雾检测解决方案，包括预训练模型、烟雾数据集和PyQt构建的用户界面，助力快速部署与应用。 提供了一个训练好的YOLOv5烟雾检测模型，包含4500多张带有xml和txt格式标签的标注数据集，类别名为smoke。配置好YOLOv5环境后可以直接使用，并附带qt界面用于检测图片、视频以及调用摄像头的功能。该系统采用pytorch框架，代码为python编写。
     
  • 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。
     
  • YOLOv5火焰与烟雾检测：含预训练模型、数据集及PyQt界面
    优质
    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。
     
  • YOLOv5吸烟行为检测代码及预训练模型+含5000条标注数据的数据集
    优质
    简介：本项目提供YOLOv5框架下的吸烟行为检测代码与预训练模型，并附带一个包含5000条详细标注的数据集，助力高效准确的行人行为识别研究。 YOLOV5吸烟行为检测提供了两种训练好的模型，并包含各种训练曲线图及数据集。该数据集中有超过5000张使用LabelImg软件标注的图片，格式为jpg，标签有两种形式：xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，类别名为smoke；可以直接用于YOLO系列的吸烟行为检测任务。 此外，还有相关的数据集与检测结果供参考。采用pytorch框架开发，并且代码是用Python编写的。
     
  • 基于Yolov5的烟雾检测系统，包含预训练模型与数据集
    优质
    本项目基于YOLOv5框架开发烟雾检测系统，提供预训练模型及专用数据集，旨在实现高效、精准的实时烟雾识别。 基于Yolov5的烟雾检测项目包括一个训练好的模型和相关数据集。
     
  • 烟雾检测数据集YOLOv5吸烟识别
    优质
    本数据集运用YOLOv5算法进行训练与测试，专注于烟雾及吸烟行为的智能检测，旨在提升公共空间的安全监控水平。 包含4104张训练图片、375张验证图片以及371张测试图片，并附有相应的文本标注文件，包括类别及烟的坐标。这些内容均为抽烟场景的照片，格式与yolov5兼容，只需调整路径和类别即可直接用于训练。
     
  • YOLO烟雾检测数据集（smoke-dataset-5269.zip）
    优质
    该数据集包含YOLO格式的烟雾检测图像，旨在支持开发高效的火灾预警系统。内含多种环境下的烟雾样本，助力算法训练与优化。 YOLO烟雾检测数据集仅对图像中的烟雾进行了标注，类别为smoke，标签格式提供VOC和YOLO两种格式。该数据集中共有52693张图片，可以直接用于基于YOLO算法的烟雾检测任务中。
     
  • YOLOv5火灾火焰烟雾检测数据集及训练模型、标注数据、PyQt界面与源代码合集.zip
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    本资源包包含YOLOv5火灾火焰和烟雾检测的数据集、预训练模型以及人工标注数据，并提供Python PyQt界面设计及完整源代码。 YOLOV5火灾火焰烟雾检测数据集、训练好的模型、已标记的数据以及PyQt界面的源代码打包在一个ZIP文件里，包含视频和图片素材，可以直接用于推力测试。 1. 项目已经完成训练，可以立即进行推理测试。 2. 包含了详细的烟雾与火焰的数据集，并且所有数据都已经标注好。 3. 如果需要重新训练模型也可以使用原项目代码及数据集资源。 4. 可以直接利用预训练好的权重文件（pt格式）来进行YOLOV5的推力工作。 该ZIP包非常适合用于毕业设计或课程作业，能够快速上手进行实验和研究。
     
  • 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。