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基于YOLOv5和WinUI的高空抛物目标检测源码、模型及数据集

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简介：
本项目提供了一套结合YOLOv5算法与WinUI界面的高空抛物检测解决方案，包含源代码、预训练模型以及相关数据集。 由于高空抛物场景的背景分辨率较大且物品目标较小，现有的目标检测算法在该应用场景下存在实时性较差、精度较低的问题。为此，提出了一种基于YOLOv5改进的轻量级实时高空抛物目标检测算法TinyThrow。实验结果显示，在仅3.9MB大小的权重文件中，TinyThrow算法实现了每秒37.3帧的检测速度和85.5%的平均精确率，相较于原始算法提升了4.5%，满足了轻量化与实时性兼备的目标检测需求。

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  • 基于YOLOv5和WinUI的高空抛物目标检测源码、模型及数据集
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    本项目提供了一套结合YOLOv5算法与WinUI界面的高空抛物检测解决方案，包含源代码、预训练模型以及相关数据集。 由于高空抛物场景的背景分辨率较大且物品目标较小，现有的目标检测算法在该应用场景下存在实时性较差、精度较低的问题。为此，提出了一种基于YOLOv5改进的轻量级实时高空抛物目标检测算法TinyThrow。实验结果显示，在仅3.9MB大小的权重文件中，TinyThrow算法实现了每秒37.3帧的检测速度和85.5%的平均精确率，相较于原始算法提升了4.5%，满足了轻量化与实时性兼备的目标检测需求。
     
  • 基于Yolov5的火灾检测系统：目标检测源码、数据及模型
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    本项目基于Yolov5框架开发，旨在实现高效的火灾自动检测。提供详尽的目标检测源代码、训练数据集和预训练模型，助力研究与应用落地。 YOLOv5的环境配置包括创建Python 3.8虚拟环境： ```shell conda create -n yolo5 python=3.8.5 conda activate yolo5 ``` 接下来，根据你的设备是使用GPU还是CPU安装PyTorch: - 对于使用GPU的用户： ```shell conda install pytorch==1.8.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 ``` - 如果你只用到CPU，则执行以下命令: ```shell conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly ``` 安装`pycocotools`库： ```shell pip install pycocotools-windows ``` 此外，还需要通过以下命令安装其他所需的包: ```shell pip install -r requirements.txt pip install pyqt5 pip install labelme ``` 对于YOLOv5的数据处理而言，每张图片都对应有一个txt格式的标注文件。该文本段落件记录了目标对象的类别、中心点坐标以及宽度和高度信息。
     
  • YOLOv5目标检测模型与数据集
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    简介：本文探讨了基于YOLOv5的目标检测模型及其应用的数据集，分析其架构特点和性能优势。 本资源提供了YOLOv5目标检测模型的最新版本及其相应的训练数据集。作为一种在计算机视觉领域非常受欢迎的目标检测算法，YOLOv5因其高效性和准确性而在众多应用中表现出色。通过使用此资源，您可以快速部署并运行YOLOv5模型，并对图像或视频进行有效的目标识别。 具体来说，本资源包括以下内容： - YOLOv5的最新训练权重：可以直接用于执行各种目标检测任务。 - 训练数据集：包含多场景下的丰富实例图片的数据集合，有助于提高模型性能和泛化能力。 - 配置文件：包含了YOLOv5架构的具体设置信息及参数说明。 - 使用指南与代码示例：提供了详细的加载、配置以及使用指导。 利用这些资源，你将能够构建一个高效的目标检测系统，并应用于如安全监控、自动驾驶汽车开发或智能制造等不同领域。无论是专业研究人员还是初学者，都可以通过本套材料获得宝贵的学习机会和实践经验。 此外，该资源具有以下特点： - 高准确性：模型在多个数据集上均表现出色的识别能力。 - 快速推理速度：由于采用了高效的算法设计及优化策略，在处理实时视频流时能够提供快速响应。 - 用户友好性：为用户提供了简洁明了的操作指南和支持材料。
     
  • 用于高空抛物算法检测的高空抛物视频
    优质
    本视频采用先进的计算机视觉和机器学习技术，专注于演示并分析高空抛物行为检测算法的实际应用效果。通过真实及模拟案例展示，旨在提高公众安全意识，推动相关法律法规制定与执行。 用于高空抛物算法检测的高空抛物视频。
     
  • 基于Sort和动态检测的高空抛物模拟代码演示
    优质
    本项目通过Sort算法优化及动态检测技术，开发了一套高空抛物行为的仿真系统，并提供了详细的代码演示。旨在提高对高空抛物问题的研究与预防能力。 基于sort算法和动态检测技术的粗略版视频在线防抖功能。
     
  • 基于YOLOv5的旋转目标检测系统代码+数据集+模型.zip
    优质
    本资源包提供了一个基于YOLOv5框架的先进旋转目标检测系统的完整实现方案，包括源代码、训练数据集及预训练模型，适用于计算机视觉领域的研究人员和开发者。 基于YOLOv5的旋转目标检测系统提供源码、数据集及模型资源。该系统利用先进的深度学习技术进行高效的目标识别与定位，尤其适用于处理具有复杂旋转角度的对象场景。通过提供的全套资料，研究者或开发者可以快速搭建并优化自己的旋转物体检测应用环境。
     
  • 基于Yolov5的舰船检测模型及数千张标注数据集
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    本研究提出了一种基于YOLOv5的先进舰船检测模型，并构建了包含数千张图像的高质量标注数据集，显著提升了海上目标识别精度与效率。 使用YOLOv5进行船只检测的项目包含训练好的各种类型船只的权重以及PR曲线、loss曲线等数据，并且有几千种不同类型的船只的数据集，标签格式为txt和xml两种文件形式。这些数据被分为舰艇、游轮、帆船、军舰等多个类别，并分别保存在不同的文件夹中。 该项目采用PyTorch框架，使用Python代码编写。可以与YOLOv5共用一个环境，在配置好环境后可以直接加载已经训练好的模型进行测试并得出结果。
     
  • 基于YOLOv5模型的交通标志检测（含数据集）
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    本研究采用YOLOv5深度学习框架进行交通标志检测，并构建了专门的数据集。通过实验验证了该方法的有效性和准确性，为智能驾驶提供技术支持。 内容包括YOLOv5网络及从CCTSDB中抓取的部分交通标志数据，可以通过简单训练用作检测中国实际道路交通标志。
     
  • YOLOv5目标检测模型
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    简介：YOLOv5是一款高效的实时目标检测算法，基于深度学习，在多种数据集上表现出色，适用于快速、准确地识别图像中的物体。 YOLOv5是一种目标检测模型，在计算机视觉领域应用广泛。它以速度快、精度高著称，适用于多种场景下的实时物体识别任务。
     
  • 基于YOLOV5的口罩检测数据集及系统（含代码、训练模型和标注数据）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于YOLOv5的口罩检测解决方案，内含完整代码、预训练模型以及详细的标注数据，适用于快速部署与二次开发。 本项目基于YOLOV5口罩检测数据集系统、代码以及训练好的模型，并包含已标注的数据。该项目已经导师指导通过，获得高分评价，是一份高质量的课程设计作业。