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Yolov5汽车检测代码及训练完成的Car模型+PyQt界面+包含1000张KITTI数据集

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简介：
本项目提供基于YOLOv5框架的汽车检测解决方案，包括预训练模型、PyQt图形用户界面以及用于测试与验证的1000张KITTI数据集。 我们提供了一个训练好的汽车检测模型，基于YOLOv5框架，并使用自动驾驶场景中的KITTI数据集进行训练，包括yolov5s和yolov5m两种版本的权重文件。该模型配备有PyQt界面，支持对图片、视频以及实时摄像头流进行车辆识别。 此外，我们还提供了一个包含1000多张标注好的城市交通场景的数据集用于测试与验证，标签格式为xml和txt，并且类别统一命名为car。这些数据集在配置好环境后可以直接使用。 整个项目采用PyTorch框架编写而成，代码完全用Python语言实现。

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  • Yolov5汽车检测代码及训练完成的Car模型+PyQt界面+包含1000张KITTI数据集
    优质
    本项目提供基于YOLOv5框架的汽车检测解决方案，包括预训练模型、PyQt图形用户界面以及用于测试与验证的1000张KITTI数据集。 我们提供了一个训练好的汽车检测模型，基于YOLOv5框架，并使用自动驾驶场景中的KITTI数据集进行训练，包括yolov5s和yolov5m两种版本的权重文件。该模型配备有PyQt界面，支持对图片、视频以及实时摄像头流进行车辆识别。 此外，我们还提供了一个包含1000多张标注好的城市交通场景的数据集用于测试与验证，标签格式为xml和txt，并且类别统一命名为car。这些数据集在配置好环境后可以直接使用。 整个项目采用PyTorch框架编写而成，代码完全用Python语言实现。
     
  • YOLOv5电塔绝缘子检测+预训练模型+PyQt界面+1000数据集
    优质
    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）。
     
  • 基于Yolov5的车辆识别及训练完成的Car模型与包含1000多张图片的数据集
    优质
    本项目采用YOLOv5框架开发了车辆识别系统，并完成了名为Car的模型训练，使用了一个包含超过1000张图片的数据集。 训练好的YOLOv5汽车检测模型包括yolov5s和yolov5m两种版本的权重文件，这些模型是基于自动驾驶场景下的KITTI汽车检测数据集进行训练得到的。 该数据集中包含1000多张标注良好的城市交通场景图片，标签格式为xml和txt。类别名称定义为car，在配置好环境后可以直接使用。 此外，还提供了一些关于数据集及检测结果的相关参考内容。模型采用PyTorch框架，并且代码是用Python编写的。
     
  • YOLOv5车辆行人检测模型训练+PyQt界面展示+5000张图像数据集
    优质
    本项目基于YOLOv5深度学习框架开发，利用5000张图像数据集进行车辆与行人的检测模型训练，并结合Python的PyQt库构建用户界面，实现结果可视化。 本项目基于YOLOv5进行车辆与行人检测，提供两种训练好的模型权重：yolov5s和yolov5m，涵盖PR曲线、loss曲线等内容，并在包含一万多张交通场景数据集上进行了训练，平均精度（map）达到90%以上。目标类别包括person和car共两个类别，并附带了超过五千张行人车辆检测的数据集，标签格式为txt和xml两种文件类型。 项目采用PyQt界面设计，支持图片、视频以及调用摄像头进行实时检测等功能，具备相应的选择项以方便用户操作。 数据集及具体训练结果可参考相关文章。整个系统基于pytorch框架开发，并使用Python语言编写代码实现。
     
  • 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车辆橡胶轮胎检测及训练模型+PyQt界面+标注数据集
    优质
    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西红柿检测与训练模型结合PyQt界面及数据集
    优质
    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。
     
  • 基于YOLOv5的飞机检测模型训练+权重+数据集+PyQt界面
    优质
    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Yolov5的手机玩耍检测与训练模型+PyQt界面+含3000张图片的数据集
    优质
    本项目开发了一套基于YOLOv5的手机玩耍行为识别系统，并结合PyQt设计了用户交互界面。利用包含3000张图像的数据集进行模型训练，实现了高精度的行为检测功能。 该内容涉及使用YOLOv5进行玩手机行为的检测项目。该项目包括一个训练好的模型权重文件、PR曲线以及loss曲线，并且是在专门针对玩手机行为的数据集上完成训练的，目标类别为“play_phone”，仅包含一种类型。此外，还提供了一个PyQt界面用于图片、视频和实时摄像头输入的检测操作。 数据集中包含了3000多张图像样本，标签格式包括txt和xml两种形式，并且分别存储在不同的文件夹里。整个项目基于Python语言编写并采用PyTorch框架实现。