yolov5疲劳驾驶检测，疲劳检测，pyqt5，目标检测，深度学习，网络优化，目标检测接单，yolov5，yolov7，yolov8 扣：2046删532除381 语言：python 环境：pycharm，anaconda 功能：有训练结果，可添加语音报警，可统计技术，可定制yolov7，yolov8版本 注意: 1.可定制！检测车辆，树木，火焰，人员，安全帽，烟雾，情绪，口罩佩戴……各种物体都可以定制，价格私聊另商！ 2.包安装！如果安装不上可以保持联系，3天安装不上可申请退货！

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501

共4000+数据集，已划分好训练验证测试集，YOLO格式，可直接训练

YOLO 是一种使用神经网络提供实时对象检测的算法。该算法因其速度和准确性而广受欢迎。它已在各种应用中用于检测交通信号、人员、停车计时器和动物。 YOLO 是“You Only Look Once”一词的缩写。这是一种算法，可以（实时）检测和识别图片中的各种对象。YOLO 中的对象检测是作为歼毁含回归问题完成的，并提供检测到的图像的类别概率。 YOLO 算法余轮采用卷积神经网络 (CNN) 实时检测物体。顾名思义，该算法只需要通过神经网络进行一次前向传播来检测物体。 这意味着整个图像中的预测是在单个算法运行中完成的。CNN 用于同时预测各种类别概率和边界框。 YOLO 算法由各种变体组成。

数据集样本数量为5870，所有图片已标注为YOLO txt格式，划分为训练集、验证集和测试集，能直接用于YOLO算法的训练。可用于YOLO3d打印缺陷检测模型训练，机器学习，深度学习，人工智能，python，pycharm。

对文章《A COMPREHENSIVE REVIEW OF YOLO: FROM YOLOV1 AND BEYOND》进行了翻译和注释，方便做论文、或者研究YOLO技术参考用。实时物体检测已经成为众多邻域应用的关键组成部分，这些领域包括：自动驾驶车辆、机器人、视频监控和增强现实等。在众多物体检测算法中，近年来，YOLO（You Only Look Once）框架以其卓越的速度和准确性脱颖而出，实际证明能够快速可靠地识别图像中的物体。自诞生以来，YOLO经过了多次迭代，每个版本都在前一版本的基础上进行改进，不断在提高性能，截至本文发稿，YOLO框架从V1已经更新到了v8。作为机器视觉技术应用的我们，有必要对YOLO的技术演进进行系统了解，熟悉YOLO每个版本之间的关键创新、差异和改进（如网络设计、损失函数修改、锚框适应和输入分辨率缩放等）。从而更好地把握YOLO的技术发展主脉搏，更好地选择应用相关的视觉识别技术。

1、YOLO红外车辆行人检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 2、附赠YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。 3、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975

生活垃圾数据集YOLO版

YOLOv8改进，融合Gold-YOLO Neck

2023毕业设计，基于YOLOv5，Qt和Opencv设计的一款图像处理软件，有问题可以私聊我。