Advertisement

基于YOLO的挖掘机目标检测模型及Flask前端展示

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目开发了一种利用YOLO算法进行挖掘机目标检测的模型，并通过Flask框架实现其Web界面展示，便于用户实时查看检测结果。 YOLO挖掘机目标检测模型附带Python Flask项目对前端模型展示环境配置文档不在本压缩包里，另附。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于YOLO的挖掘机目标检测模型及Flask前端展示
    优质
    本项目开发了一种利用YOLO算法进行挖掘机目标检测的模型，并通过Flask框架实现其Web界面展示，便于用户实时查看检测结果。 YOLO挖掘机目标检测模型附带Python Flask项目对前端模型展示环境配置文档不在本压缩包里，另附。
     
  • 挖掘机目标检测数据集
    优质
    本数据集专注于工程机械领域，提供大量标注清晰的挖掘机图像及视频资料，旨在促进挖掘机在复杂环境下的目标检测与识别研究。 适合初学者入门的目标检测数据集包括挖掘机数据集和其他目标检测数据集。这些数据集为新手提供了很好的实践机会，帮助他们理解并掌握目标检测的基本概念和技术。
     
  • 基于FastAPI的YOLO目标检测模型封装
    优质
    本项目采用FastAPI框架对YOLO目标检测模型进行高效封装，旨在提供一个简洁易用的RESTful API接口，便于用户快速集成和部署目标检测功能。 使用FastAPI对OpenCV调用YOLO检测模型的过程进行封装，实现通过接口直接获取检测结果。
     
  • 基于Flask和VUE的Yolov5目标检测应用：在Web端实现YOLOv5与Flask后端及VUE前端集成
    优质
    本项目构建了一个结合了YOLOv5模型、Flask框架以及Vue.js前端技术的目标检测系统，实现了高性能图像识别功能，并通过Web界面直观展示。 1. 效果：视频展示最终效果。源代码已上传至 GitHub。 2. YOLOv5模型训练：若需使用自己的数据集进行训练，请参考相关文档或教程。此处演示采用官方提供的 yolov5m.pt 模型。 3. YOLOv5模型预测： ```python import torch import numpy as np from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, letterbox from utils.torch_utils import select_device import cv2 class Detector(object): def __init__(self): ``` 这段文本已按照要求进行了重写，去除了链接和其他联系方式。
     
  • 基于YOLO-V5的猪脸识别目标检测模型及代码
    优质
    本项目基于YOLO-V5框架开发了适用于猪只面部识别的目标检测模型，并提供了详尽的训练与测试代码。 基于PyTorch与YOLO-v5的猪脸目标检测模型及代码已提供，包含训练好的模型权重，开箱即用并附带测试样例代码，可以直接运行。
     
  • 基于Flask后端和VUE前端的YOLOv5目标检测算法Web部署（Yolov5）.zip
    优质
    本项目为一个集成Flask与Vue技术栈的目标检测应用，采用YOLOv5模型实现实时图像识别功能，并以.zip格式封装便于下载与安装。 基于Flask后端和VUE前端在WEB端部署YOLOv5目标检测算法。
     
  • YOLO v10 目标检测模型及使用说明.zip
    优质
    本资料包提供YOLO v10目标检测模型及其详细使用指南。内容涵盖模型架构、参数配置和应用案例解析，适用于计算机视觉领域研究与开发人员。 本段落介绍了如何使用YOLO v10目标检测模型，并提供了详细的步骤指导。首先通过一键安装依赖的脚本简化了环境搭建的过程；然后展示了多个示例来展示YOLO v10在不同场景中的应用效果；最后详细讲解了如何利用自己的数据集进行自定义训练。读者可以根据本段落的内容快速掌握并运用这一先进的目标检测模型。 通过对YOLO v10模型的工作原理和实验结果的分析，可以看出它不仅提高了检测精度，还加快了推理速度，在实时性方面表现出色，成为当前最优秀的实时目标检测解决方案之一。因此，该技术在自动驾驶、智慧城市以及工业检查等众多计算机视觉任务中具有广泛的应用潜力和发展前景。
     
  • 基于C++的YOLO单张图像目标检测模型加载
    优质
    本项目采用C++实现YOLO算法进行单张图像的目标检测，并展示了如何高效地加载和使用预训练模型。 在 Windows 下使用 VS 平台结合 C++ 和 OpenCV 加载深度学习 YOLO 模型实现单张图片的目标检测。
     
  • 基于YOLO模型与PyQt的可视化目标检测系统
    优质
    本项目开发了一种结合YOLO算法和PyQt界面的可视化目标检测系统，实现了高效、准确的目标识别功能，并提供用户友好的交互体验。 使用YOLO模型结合pyqt图形界面实现目标检测的可视化功能，包含摄像头、图片和视频三大检测模块。
     
  • 基于PyTorch的YOLOv5目标检测模型与Flask Web应用实战
    优质
    本项目结合PyTorch框架下的YOLOv5算法进行高效的目标检测，并通过Flask构建实时Web应用程序展示结果。 PyTorch版的YOLOv5是一款轻量且高性能的目标检测工具。在使用自己的数据集训练完模型后，如何向公众展示并提供实际应用服务呢？本课程将介绍相应的解决方案，并具体讲解如何利用Web应用程序框架Flask来部署YOLOv5的应用程序。 用户可以通过浏览器上传图片，服务器处理完成后返回包含目标检测信息的图片，并直接在浏览器中显示结果。我们使用的是ultralytics/yolov5模型，在Ubuntu系统上进行项目演示并提供Windows系统的部署文档。 本项目采用前后端分离架构和开发方式以减少耦合度。课程内容包括：YOLOv5安装、Flask框架安装、YOLOv5的检测API接口Python代码编写、基于Flask的服务程序实现，前端HTML及CSS设计与JavaScript编程，系统演示以及生产环境部署建议。 此外，本人还推出了关于使用YOLOv5进行目标检测的一系列课程。请持续关注后续的相关视频教程。