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yolov5火焰烟雾检测数据集，烟雾和火焰数据集和源码（包含视频和图片素材，可直接进行推理测试）。1、项目是训练过的，可直接进行推力测试。 2、项目包含烟雾和火焰的数据集，已标记好！ 3、如果想想重新训练也可以。 4、可以直接用训练好的权重pt文件进行推力测试，测试视频和图片都可以，很好用。 5、价格绝对是优惠价，可以放心下载

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YOLO车辆检测数据集+对任意车辆图片进行车辆检测和型号分类的识别系统。对数据集中部分图片使用LabelImg工具进行了Bounding Box标注，使用MobileNet模型的SSD检测框架，借助其预训练模型并利用这些标注图片，训练和实现了车辆的位置检测模型；训练并调优了InceptionV4模型实现对车辆类型的分类；将位置检测结果的裁剪子图送入型号分类模型，以此完成对两个模型串行的衔接，并最终形成了一套完整的可以运行演示的web产品。YOLO车辆检测数据集+对任意车辆图片进行车辆检测和型号分类的识别系统。对数据集中部分图片使用LabelImg工具进行了Bounding Box标注，使用MobileNet模型的SSD检测框架，借助其预训练模型并利用这些标注图片，训练和实现了车辆的位置检测模型；训练并调优了InceptionV4模型实现对车辆类型的分类；将位置检测结果的裁剪子图送入型号分类模型，以此完成对两个模型串行的衔接，并最终形成了一套完整的可以运行演示的web产品。

1、yolov5水果新鲜程度检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的水果好坏检测权重，有pyqt界面，目标类别为apple、bad banana、banana和bad apple 共4个类别，并附有几百张水果新鲜程度检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 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，python代码

1、yolov5车辆行人检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的车辆行人检测权重，在一万多张交通场景行人车辆数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为person和car 共2个类别，并附5000多张行人车辆检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、pyqt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

行人检测数据集——pascalvoc格式

1、yolov5水果新鲜程度检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的水果好坏检测权重，有pyqt界面，目标类别为apple、bad banana、banana和bad apple 共4个类别，并附有几百张水果新鲜程度检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、pyqt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

1、YOLOv3水果新鲜程度检测，包含YOLOv3训练好的水果好坏检测权重，目标类别为apple、bad banana、banana和bad apple 共4个类别，并附有几百张水果新鲜程度检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 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，python代码