1、基于yolov5算法实现刀棒识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别检测类别为2类：“刀”，“棒子” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现绝缘子缺陷识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别检测1个类别：“绝缘子” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现马匹识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、3000多张数据训练，接近7000个目标。 4、迭代200次，模型拟合较好。 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现电动车头盔佩戴识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别2个类别，分别是“头盔”和“人头” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

该项目是基于yolov5实现对火焰的识别检测，可用于工业化场景中，如智慧工地，智慧电网，智慧小区等等。项目文件夹中已经上传了火焰的训练数据集，一共将近4000张图片，足够训练一个效果还不错的检测模型了。在我本机上，最终模型的准确率大概在97%左右，可进行工业化落地。同时，里面的数据集已经转换好txt格式，不需要再花时间去转换标签格式。基本上只要把相关的库安装好之后，直接就能运行训练和测试了。方便又省事~如果遇到了任何问题，可随时联系博主，第一时间无偿帮忙解决问题。

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