内容概要：yolov5火焰识别模型完整项目，采用C/S结构。项目分为前端代码，用vue编写；后端代码，用python编写，做成api接口。灵活性大，与模型解耦合，后续可以放自己训练好的模型，不再修改代码或者少量修改代码。 源代码：yolov5模型部署到web端，文档齐全，包含如何安装环境，如何运行项目，如何使用。 适合人群：学生、具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员、想入门人工智能的爱好者、科研人员 能学到什么：可以快速出效果。 阅读建议：详情请查看文章介绍:https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/125503254

Darknet版YOLOv4火焰检测： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到80%以上 2、包含2000多张火焰检测数据集，类别名为fire，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

Darknet版YOLOv3火焰识别： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到80%以上 2、包含2000多张火焰检测数据集，类别名为fire，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

yolov5火焰识别数据集训练结果,原名为best.pt文件，然后自己重命名为fire.pt,类别名为fire,里面还有标注好的火焰数据集，有需要的可以下载使用

1、YOLOv3训练好的火焰检测模型，包含YOLOv3和YOLOv3_tiny两种训练好的火焰识别权重。并包含2000多张标注好的火焰数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire，配置好环境后可以直接使用 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，代码是python的

1、YOLOv5训练好的火焰检测模型，并包含2000张标注好的火焰数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、有QT界面 4、采用pytrch框架，代码是python的

本数据集包含的火焰类别有“蜡烛火苗”、“森林大火”、“城市火灾”等，适用于做火焰识别的目标检测初学者或者与火焰识别有关的项目用户进行学习训练使用。

YOLOv5火焰识别，代码+训练好的权重+5000多张标注好的VOC格式火焰数据集 详情见：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

使用VS2015+OpenCV3.4.16实现基于颜色模型的火焰识别，有需要可自行进行下载

火焰检测算法 + yolo 格式数据集 + 模型文件 + QT界面 可以用于实际工程项目开发人员 也适合技术小白看效果 适合于工程技术人员 或者 作为大学生课题 或论文 模型文件已经训练好 代码可直接允许