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YOLOv5鲜花识别及预训练模型结合PyQt界面与数据集

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简介：
本项目基于YOLOv5框架开发了一款集成PyQt图形界面的鲜花识别应用，并利用特定数据集进行预训练，旨在实现高效、准确的花朵种类自动辨识。 该项目使用YOLOv5进行鲜花检测，包含训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等数据。该模型在特定的鲜花检测数据集上进行了训练，识别类别包括桃花、梨花和玫瑰三种类型，标签格式为txt和xml两种文件形式。 项目还提供了一个基于PyQt界面的应用程序，可以用于图片、视频及调用摄像头进行实时检测。 此外，该项目的数据集与相关实验结果可参考相应的博客文章。项目的开发采用的是Pytorch框架，并使用Python语言编写代码。

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  • YOLOv5鲜花识别及预训练模型结合PyQt界面与数据集
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    本项目基于YOLOv5框架开发了一款集成PyQt图形界面的鲜花识别应用，并利用特定数据集进行预训练，旨在实现高效、准确的花朵种类自动辨识。 该项目使用YOLOv5进行鲜花检测，包含训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等数据。该模型在特定的鲜花检测数据集上进行了训练，识别类别包括桃花、梨花和玫瑰三种类型，标签格式为txt和xml两种文件形式。 项目还提供了一个基于PyQt界面的应用程序，可以用于图片、视频及调用摄像头进行实时检测。 此外，该项目的数据集与相关实验结果可参考相应的博客文章。项目的开发采用的是Pytorch框架，并使用Python语言编写代码。
     
  • YOLOv5西红柿检测与训练模型结合PyQt界面及数据集
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    本项目基于YOLOv5开发了专门针对西红柿的识别与训练模型，并通过PyQt构建用户友好的交互界面，配合专用数据集优化性能。 这段内容描述了一个基于YOLOv5的西红柿检测项目。该项目包含两个预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），使用了一千多张图片的数据集进行训练，数据集中包含了txt和xml格式的标签文件，并且提供了一个PyQt界面用于图像、视频及摄像头输入的目标检测。 具体来说： 1. 该系统利用YOLOv5框架进行了西红柿（目标类别为toamto）的识别与定位。 2. 模型权重是在一个包含多种场景下拍摄的一千多张图片的数据集上训练得到，数据集中标签文件分别保存在两个独立的目录中：一种是txt格式，另一种则是xml格式。 3. 项目提供了一个基于PyQt开发的应用界面。用户可以通过该界面进行图像、视频及调用摄像头实时检测西红柿目标。 整个系统采用Python编写，并依赖于PyTorch深度学习框架实现训练和推理过程。
     
  • YOLOv5火焰与烟雾检测：含预训练模型、数据集及PyQt界面
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    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火焰与烟雾检测数据集及预训练模型、PyQt界面和源码合集.zip
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    本资源包含YOLOv5火焰与烟雾检测的数据集和预训练模型，并附带使用PyQt开发的应用界面及其完整源代码。适合研究和应用开发。 Yolov5火焰烟雾检测数据集包括已标记好的烟雾和火焰图像及视频素材，可以直接用于推理测试。项目已经训练完成，用户可以使用预训练的权重文件进行推力测试，并支持对图片或视频的数据进行处理。 此外，如果需要重新训练模型以适应特定应用场景的需求，该项目同样提供了相应的灵活性与可能性。价格也非常优惠，值得下载和尝试。
     
  • YOLOv5水果检测结合两种预训练模型及PyQt界面展示+水果检测数据集
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    本项目基于YOLOv5框架，融合两种预训练模型优化水果检测精度，并采用PyQt开发用户界面，同时提供自建水果检测数据集。 该项目提供了一种基于YOLOv5的水果检测方案，包括两种预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），用于识别苹果、香蕉和橙子这三种水果类别。项目中包含一个使用PyQt构建的用户界面，并附带几百张相关的水果数据集。 该UI支持通过图片、视频或调用摄像头进行实时检测，提供相应的选择功能以方便操作。 此外，该项目采用的是 PyTorch 框架，代码为 Python 编写。
     
  • YOLOv5电塔绝缘子检测+预训练模型+PyQt界面+1000数据集
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    本项目基于YOLOv5框架开发，结合大规模数据集与预训练模型优化电塔绝缘子检测精度，并采用PyQt设计用户交互界面，提升用户体验。 本段落介绍了一种基于YOLOv5的电塔绝缘子检测系统，其中包括两种训练好的模型：yolov5s和yolov5m。该系统在包含1000张图片的数据集上进行了训练，并提供了PR曲线、loss曲线等指标进行评估。数据集中包含了标签格式为VOC和YOLO的文件夹。 此外，还提供了一个基于PyQt开发的用户界面，可以用于检测图像、视频以及调用摄像头进行实时检测。目标类别仅有一个：Insulator（绝缘子）。
     
  • YOLOv5烟雾检测代码及预训练smoke模型+烟雾数据集+pyqt界面
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    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。
     
  • 基于YOLOv5的不同颜色安全帽检测与训练模型结合PyQt界面及3000条数据集
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    本项目采用YOLOv5框架进行不同颜色安全帽的精准识别和分类，并融合PyQt开发用户界面，利用包含3000条样本的数据集进行高效训练。 该项目基于YOLOv5框架开发了一种不同颜色安全帽的检测系统，并提供了训练好的权重文件用于识别红、黄、蓝等多种颜色的安全帽以及未正确佩戴的情况（共五个类别）。项目中包含了一个使用PyQt创建的用户界面，支持图片、视频和实时摄像头输入的目标检测功能。此外还附带了数据集及其标签格式，包括3000多张不同颜色安全帽的数据样本，并提供了txt和xml两种类型的标注文件以供参考。 该项目采用Python编程语言编写，在PyTorch框架下实现。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv5的行人跌倒检测系统（含预训练模型、PyQt界面及数据集）
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    本项目开发了一套基于YOLOv5的行人跌倒检测系统，包含预训练模型和用户友好的PyQt界面，并附有专门的数据集。适用于实时监控与安全防护领域。 这段内容介绍了一种基于yolov5的行人摔倒检测系统，包括两种预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），以及相关的PR曲线、loss曲线等数据。该系统在包含1000多张图片的数据集上进行了训练，并且目标类别仅为“fall”，即摔倒。 除了模型权重外，还提供了PyQt界面用于检测静态图像、视频文件和实时摄像头输入。此外，还包括了标签格式为txt和xml的行人摔倒数据集，分别存储在不同的文件夹内。 该系统采用PyTorch框架编写，并且完全使用Python语言实现。