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基于YOLOv5的垃圾分类系统（含完整源码、说明文档及数据）.rar

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简介：
本资源提供了一个基于YOLOv5框架开发的垃圾分类系统，内附完整的项目代码、详细说明文档以及训练所需的数据集。适合用于学习和研究计算机视觉与深度学习技术在环境科学中的应用。 资源内容包括基于Yolov5的垃圾识别项目（完整源码、详细文档及数据集）。该项目的特点在于参数化编程设计，便于用户根据需求调整相关参数；代码结构清晰，并配有详尽注释以方便理解与学习。 本资源适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大专院校学生，在课程设计或毕业论文阶段进行研究时可作为参考材料使用。作者为某大型企业资深算法工程师，拥有超过十年的Matlab、Python、C/C++及Java编程经验，并专注于YOLO目标检测模型的研究与开发工作。 此外，该专家在计算机视觉领域具有深厚造诣，擅长多种智能优化技术的应用以及神经网络预测分析等课题研究。若对相关主题感兴趣或有疑问者可直接与其沟通探讨学习机会。

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  • 基于YOLOv5的垃圾分类系统（含完整源码、说明文档及数据）.rar
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    本资源提供了一个基于YOLOv5框架开发的垃圾分类系统，内附完整的项目代码、详细说明文档以及训练所需的数据集。适合用于学习和研究计算机视觉与深度学习技术在环境科学中的应用。 资源内容包括基于Yolov5的垃圾识别项目（完整源码、详细文档及数据集）。该项目的特点在于参数化编程设计，便于用户根据需求调整相关参数；代码结构清晰，并配有详尽注释以方便理解与学习。 本资源适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大专院校学生，在课程设计或毕业论文阶段进行研究时可作为参考材料使用。作者为某大型企业资深算法工程师，拥有超过十年的Matlab、Python、C/C++及Java编程经验，并专注于YOLO目标检测模型的研究与开发工作。 此外，该专家在计算机视觉领域具有深厚造诣，擅长多种智能优化技术的应用以及神经网络预测分析等课题研究。若对相关主题感兴趣或有疑问者可直接与其沟通探讨学习机会。
     
  • 基于C++和libtorch的Yolov5部署（含完整源码、说明文档及数据）.rar
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    本资源提供基于C++和libtorch实现的YOLOv5模型部署代码，包含详细教程与源码，附带测试所需数据集。适合深度学习项目开发与研究使用。 资源内容包括基于C++ libtorch部署的YOLOv5完整源码、详细的说明文档以及相关数据集。 代码特点： - 参数化编程：参数设置灵活且易于更改。 - 编程思路清晰，注释详尽。 适用对象主要包括计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生，在课程设计或毕业设计中可以使用该资源进行学习与实践。 作者是一位在大厂拥有十年经验的资深算法工程师，专注于Matlab、Python、C/C++及Java等多种编程语言以及YOLO目标检测算法的研究。具备丰富的项目经验和深厚的技术积累，擅长领域包括但不限于计算机视觉技术开发、智能优化算法设计、神经网络预测模型构建、信号处理方法创新等，并在元胞自动机模拟实验、图像处理软件研发等方面有显著成果。 欢迎有兴趣的同行和学生进行交流探讨学习机会。
     
  • Yolov5与Yolov7的优化（含完整源码、说明文档及数据）.rar
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    本资源包含针对YOLOv5和YOLOv7模型的优化代码及详细文档，附带训练所需的数据集。适合深度学习研究者参考使用。 资源内容包括yolov5和yolov7的改进版本（完整源码+说明文档+数据）。代码特点：参数化编程、易于调整参数设置、清晰的编程思路以及详细的注释。 适用对象为工科生、数学专业学生及算法方向的学习者。作者是一位资深的大厂算法工程师，拥有十年的专业经验，在Matlab、Python、C/C++和Java等语言中进行YOLO算法仿真工作。擅长计算机视觉领域中的目标检测模型开发、智能优化算法设计、神经网络预测分析以及信号处理技术；同时在元胞自动机模拟、图像处理方法研究及智能控制策略制定等方面也有丰富的实践经验，欢迎有兴趣的朋友交流学习。
     
  • 基于Yolov5的ONNXRuntime C++实现（含完整源码、说明文档和数据）.rar
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    本资源包提供了一个基于YOLOv5模型的ONNX Runtime C++实现项目，包含详细代码、使用指南及测试数据集，适合于深度学习推理部署研究。 资源内容包括基于YOLOv5的物体检测项目源码、使用ONNXRuntime的C++实现（完整源码+详细文档+数据）。代码特点为参数化编程设计，便于用户根据需求调整参数，并且注释详尽，易于理解。 此资源适用于计算机科学、电子信息工程及数学专业的大学生在课程设计或毕业论文中进行项目实践。作者是一位资深算法工程师，在大厂工作多年，拥有丰富的MATLAB、Python和C/C++等语言开发经验以及YOLO目标检测算法的研究背景。他专注于计算机视觉技术的应用与研究，并擅长多种智能优化算法的实现及信号处理等领域的工作。 如有兴趣深入探讨相关领域的问题或寻求进一步的技术支持，请直接通过平台留言的方式联系作者进行交流学习。
     
  • 基于Yolov5的垃圾分类识别检测完整源码及数据（课程设计）.zip
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    本项目提供了一套完整的基于YOLOv5的垃圾分类识别系统的设计与实现代码和训练数据集。包括模型训练、测试以及部署全过程，适用于相关课程设计学习参考。 《基于Yolov5的垃圾分类识别检测完整源码+数据》课程设计项目已获得导师指导并通过，成绩为97分。该项目适用于课程设计及期末大作业使用，下载后无需任何修改即可运行，确保项目的完整性与可用性。
     
  • 基于YOLOv7的TensorRT部署（含完整源码、说明文档及数据）.rar
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    本资源包提供基于YOLOv7模型的TensorRT优化与部署方案，内附完整源代码、详尽说明文档及测试数据集，助力深度学习应用高效落地。 资源内容：基于YOLOv7的TensorRT部署（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改； - 代码编写思路清晰、注释详细。 适用对象：计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计和毕业设计。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真领域拥有10年经验。擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制和路径规划等多种领域的算法仿真实验，欢迎交流学习。
     
  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾分类系统源码及数据库
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    这是一个结合了YOLOv5物体检测模型、Flask后端框架以及Vue前端界面的深度学习垃圾分类项目。包含了源代码与配套数据库，便于用户快速上手部署和二次开发。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码+数据库 技术特性： - 深度学习：使用 YOLOv5 算法，该算法能够高效且准确地识别图像和视频中的各种对象。 - 后端框架：采用 PyTorch 机器学习框架，以动态计算图为基础，灵活性强、易于开发。 - 图像处理库：OpenCV 提供了丰富的图像和视频处理功能。 前端技术栈： - Vue3：使用最新的 Vue3 组合式 API (script setup) 进行开发 - Element Plus：Element UI 的 Vue3 版本 - Pinia: 类型安全的状态管理库，提供可预测性 - Vite：新型的前端构建工具 - 路由器：Vue Router 实现页面导航功能。 - TypeScript：JavaScript 的超集，增强了类型检查和开发体验。 - 包管理工具：PNPM 提供更快更节省磁盘空间的包安装方式。 - 样式预处理器：Scss 与 Element Plus 风格一致 - CSS 变量：用于控制项目布局和颜色设置 - ESLint 和 Prettier 分别提供代码质量和格式化功能 - Axios 库简化了 HTTP 请求处理流程，方便前后端数据交互。 - UnoCSS: 提供高性能且灵活的即时原子化 CSS 解决方案。 此外，系统还支持移动端适配。
     
  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾分类系统源码及数据库
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    本项目提供了一种基于YOLOv5算法实现图像识别技术，并结合Flask后端与Vue前端框架搭建垃圾分类系统的解决方案，包含完整源代码及数据库设计。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码及数据库 技术特性： - 深度学习：采用 YOLOv5 算法，该算法能够高效且准确地识别图像和视频中的各种对象；使用 PyTorch 作为机器学习框架，它以动态计算图为基础，提供了灵活性与易用性。 - 计算机视觉库：OpenCV 提供了丰富的功能用于处理图像及视频数据。 前端技术： - 使用 Vue3 + script setup 结合最新的组合式 API 进行开发 - Element Plus 作为 UI 组件库的 Vue3 版本，Pinia 则是类型安全且可预测的状态管理库。 - Vite 被用作新型前端构建工具；Vue Router 实现应用路由功能。 - TypeScript 作为一种超集 JavaScript 的编程语言被采用以提升代码质量； - PNPM 是一个快速、节省磁盘空间的包管理系统，Scss 则用于样式开发，并与 Element Plus 风格保持一致。 - CSS 变量主要用于控制项目的布局和颜色设定；ESlint 和 Prettier 分别提供代码校验及格式化服务。 - Axios 负责发送网络请求；UnoCSS 为即时原子化的高性能 CSS 引擎，确保样式生成的灵活性与高效性。 此外，项目中所有配置项均配有详尽注释以方便理解。系统设计时考虑了移动端布局适配问题，确保在不同分辨率设备上的良好用户体验。
     
  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾分类系统源码及数据库
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    本项目采用YOLOv5进行图像识别，结合Flask构建后端服务，并利用Vue搭建前端界面，实现高效的垃圾分类功能，附带相关数据库设计。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码+数据库 **技术特性** - **深度学习** - YOLOv5：一种高效且准确的目标检测算法，适用于实时识别图像和视频中的各种对象。 - PyTorch：一个机器学习框架，采用动态计算图方式构建模型，灵活性高、使用方便。 - OpenCV：计算机视觉库，提供了丰富的图像处理及视频分析功能。 - **前端** - Vue3：使用最新版的 Vue3 和 script setup 的组合式 API 开发。 - Element Plus：Element UI 在 Vue3 版本下的实现。 - Pinia: 提供类型安全和可预测的状态管理方案。 - Vite：新型前端构建工具，提升开发效率。 - Vue Router：路由配置库，用于页面导航控制。 - TypeScript：JavaScript 的超集，增加了静态类型检查功能。 - PNPM：更快的、更节省空间的包管理器。 - Scss：与 Element Plus 风格保持一致的设计语言 - CSS 变量：主要用于项目布局和颜色设定 - ESLint 和 Prettier：分别用于代码质量和格式化标准制定 - Axios：发送网络请求库，简化前后端交互逻辑。 - UnoCSS：高性能且灵活的即时原子化 CSS 引擎。 **注释** - 各个配置项都写有尽可能详细的说明。
     
  • 基于YOLOv5、Flask和Vue的深度学习垃圾分类系统源码及数据库
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    本项目提供了一个集成了YOLOv5模型进行图像识别、Flask框架搭建后端服务以及Vue.js构建前端界面的完整深度学习垃圾分类系统，包含详细源代码与数据库设计。 YOLOv5 + Flask + Vue 实现基于深度学习算法的垃圾检测系统源码+数据库 技术特性包括： - 深度学习：采用 YOLOv5 算法，实现高效、准确的目标识别与分类功能，在图像和视频中实时检测各种对象。 - 后端框架：使用 PyTorch 作为机器学习工具，具备动态计算图的灵活性及易用性；通过 Flask 提供 RESTful API 接口，并结合 OpenCV 库处理计算机视觉任务。 前端方面： - 使用 Vue3 框架搭配 script setup 和组合式API，提供响应式的用户界面。 - 引入 Element Plus 作为组件库，确保与原Element UI风格一致。 - Pinia 负责状态管理，保证应用的状态安全且可预测；Vite 则用于前端构建加速开发流程。 - 配置 Vue Router 实现页面路由功能，并利用 TypeScript 增强代码类型安全性及清晰度。 其他技术栈： - Pnpm 作为快速、节省空间的依赖包管理系统； - SCSS 结合 Element Plus 的样式规范进行编写，使用 CSS 变量调整布局和颜色设置。 - ESLint 和 Prettier 分别用于静态代码检查与统一格式化规则；Axios 实现前后端数据交互。 - UnoCSS 提供即时原子化 CSS 引擎支持高性能及灵活性。 此外，所有配置项均配有详尽注释以方便理解。系统还特别优化了移动端适配问题，确保在不同屏幕尺寸上都能获得良好的用户体验。