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Yolov5夜间车辆检测方案+权重+标注数据集+PyQt界面

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简介：
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。

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  • Yolov5夜间车辆检测方案+权重+标注数据集+PyQt界面
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    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。
     
  • 已标注的夜间车辆检测数据集
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    本数据集包含大量经过严格标注的夜间车辆图像，旨在为自动驾驶及智能交通系统中的夜间场景识别与目标检测研究提供支持。 夜间车辆监测数据集已包含标注好的xml标签文件，分为训练集和测试集，总共有大约10000张图片。
     
  • YOLOv5车辆橡胶轮胎检测及训练模型+PyQt界面+标注数据集
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    本项目基于YOLOv5框架开发了专门用于识别和分类车辆橡胶轮胎的深度学习模型，并结合Python PyQt库构建用户友好的界面，同时提供了详细的标注数据集以供进一步研究与应用。 该项目使用YOLOv5进行汽车轮胎检测，并包含训练好的权重文件以识别汽车轮胎。这些权重是在特定的汽车轮胎数据集上训练得到的，类别名称为“tire”，标签格式包括txt和xml两种形式，分别存储在不同的文件夹中。 项目还配备了PyQt界面，支持图片、视频以及调用摄像头进行实时检测功能。相关数据集和检测结果可参考对应文章内容。整个系统基于PyTorch框架开发，并使用Python语言编写代码。
     
  • YOLOv5密集行人检测与WiderPerson数据集权重结合+PyQt界面
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    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。
     
  • YOLOv5舰船检测模型及数千张标注数据集+PyQt界面
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    本项目提供基于YOLOv5的高效船舶检测解决方案，并附带包含数千张图像的数据集。此外，还配备有用户友好的PyQt图形界面，便于操作与分析。 Yolov5船只检测项目包含训练好的各种类型船只的检测权重以及PR曲线、loss曲线等等，模型在验证集上的mAP值达到90%以上，并附有几千种不同类型的船只数据集，标签格式为txt和xml两种文件格式，涵盖了舰艇、游轮、帆船、军舰等多个类别。这些数据被分别保存于两个不同的文件夹中。 该项目采用pytorch框架并使用Python编写代码，在配置好环境后可以加载已经训练好的模型直接进行测试以得出结果。 此外，项目还提供了一个基于PyQt的用户界面，支持检测图片、视频以及调用摄像头等功能，并且有相应的选择项供用户操作。
     
  • 夜间车辆识别的数据集（目标检测）
    优质
    本数据集专为夜间复杂环境下的车辆识别设计，包含大量标注清晰的图像样本，旨在提升模型在低光照条件下的目标检测能力。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及更高版本）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含夜间车辆、交通灯和其他交通目标识别。类别涵盖 car（汽车）、pedestrian（行人）、traffic light（交通灯）、traffic sign（路标） 、bicycle （自行车） 、bus （公交车） 、truck （卡车）和 rider（骑车人）。数据集包括5000张图片，以及相应的txt标签文件和指定类别信息的yaml文件。此外还有xml格式的标签文件提供。所有图像已按训练集、验证集及测试集划分好，可以直接用于模型训练。
     
  • 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。
     
  • 基于Visdrone数据集的YOLOv5训练权重及PyQt界面
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    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。