yolov5预训练模型和数据集

yolov5n的权重文件

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资源说明： VOC数据集主要包括烟蒂、纸箱、电池、一次性快餐盒、酒瓶、蛋壳、大骨头等40多类垃圾分类图片，共1.5W张，每张均经labelImg标记过的，附赠小白训练教程和训练过的模型，现分享给有需要的人。适合目标检测初学者以及垃圾分类训练模型使用的数据集。

YOLOv5火焰烟雾检测+训练好的模型+数据集+pyqt界面，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 YOLOv5训练好的火焰烟雾检测模型，包括yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt两个训练好的模型，并包含标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种 有QT界面 采用pytrch框架，代码是python的 YOLOv5训练好的火焰烟雾检测 pyqt界面 yolov5界面

该系统采用yolov5目标检测算法+dlib进行佩戴口罩和不佩戴口罩的人脸识别，采用python进行编写，界面用pyside2进行编写，具备登录注册功能，人脸识别功能，人脸录入功能

yolov5穿越火线识别

yolov5模型部署到安卓手机-+模型文件+app源代码，下载后可以直接编译使用； 详情请参考文章： https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/125371307 示例： 内容概要：安全帽识别模型通过带着读者手写简化版 Spring 框架，了解 Spring 核心原理。在手写Spring 源码的过程中会摘取整体框架中的核心逻辑，简化代码实现过程，保留核心功能，例如：IOC、AOP、Bean生命周期、上下文、作用域、资源处理等内容实现。 适合人群：具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员 能学到什么：①工厂模式、策略模式、观察者模式等都是怎么在Spring中体现的；②IOC、AOP、代理、切面、循环依赖都是如何设计和实现的。 阅读建议：此资源以开发简化版Spring学习其原理和内核，不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计，所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践，并调试对应的代码。

1、yolov5绝缘子缺陷检测，包含训练好的道路指示牌识别权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在绝缘子缺陷检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别名为break_insulator共一个类别；并附绝缘子缺陷检测数据集，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、调用摄像头 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、yolov5破损绝缘子检测，包含训练好的道路指示牌识别权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在绝缘子缺陷检测数据集中训练得到的权重，目标类别名为break_insulator共一个类别；并附绝缘子缺陷检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 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