基于yolov5算法行人检测计数源码(带GUI界面)+模型(40多万个人形数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明.zip 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

手势识别检测：6中手势，带GUI界面，带评估指标曲线+模型+操作说明 手势类别分别为 five，first，loveyou，ok，one，thumbup，yearh 【备注】 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于深度学习opencv实现3类水果识别检测源码(带GUI界面) +模型 +2380张数据集 +评估指标曲线 +操作使用说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

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yolov5安全帽训练数据集

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数据集预处理规范

1.在yolov5训练的过程中，训练中断后接着训练。 2.用训练好的权重，做迁移学习，在此基础上接着训练

1.实拍交通标志已标注数据集1万张——内含txt版本。 2.本数据集含有45类标志，有关联ID。 3.数据集适合yolo系统算法使用，内部已经把txt信息都转换好了，看个人需求使用。 4.数据集多为实拍，精度够，并且本人亲自训练过后，检测精度可以达到98%（50轮）。 有需要指导可私信博主；包含深度学习框架和训练好的文件分享 采集的真实场景的数据，标注后可以用于交通标志物检测 手工标注范围良好，适合高精度目标识别 可以直接用于YOLO系列的交通灯目标检测检测；数据场景丰富

YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码)： https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128099672