船舶目标检测算法程序及数据集

1、yolov5水果检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的水果检测权重，目标类别为apple、banana和orange 3个类别，并附有几百张水果数据集 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，基于yolov5和pyqt5的可视化界面 2，支持摄像头、视频和图片多种检测模式 3，可重复编辑使用的界面模板

基于Yolov5的口罩识别模型，基于Yolov5的是否佩戴口罩的识别模型，基于Yolov5的口罩识别模型，基于Yolov5的是否佩戴口罩的识别模型基于Yolov5的口罩识别模型，基于Yolov5的是否佩戴口罩的识别模型基于Yolov5的口罩识别模型，基于Yolov5的是否佩戴口罩的识别模型基于Yolov5的口罩识别模型，基于Yolov5的是否佩戴口罩的识别模型基于Yolov5的口罩识别模型，基于Yolov5的是否佩戴口罩的识别模型基于Yolov5的口罩识别模型，基于Yolov5的是否佩戴口罩的识别模型基于Yolov5的口罩识别模型，基于Yolov5的是否佩戴口罩的识别模型基于Yolov5的口罩识别模型，基于Yolov5的是否佩戴口罩的识别模型基于Yolov5的口罩识别模型，基于Yolov5的是否佩戴口罩的识别模型基于Yolov5的口罩识别模型，基于Yolov5的是否佩戴口罩的识别模型基于Yolov5的口罩识别模型，基于Yolov5的是否佩戴口罩的识别模型基于Yolov5的口罩识别模型，基于Yolov5的是否佩戴口罩的识别模型

YOLOv5项目有无后厨工作帽、后厨工作服和口罩六种数据标签的数据集。该压缩包包含两个文件夹，第一个为JPEGImages的文件夹，里面包含上述六种数据的图片，总共7392张图片。第二个为Annotations的文件夹，该文件包含所需的VOC格式，即为xml文件，对应第一个文件夹里面图片数据集，另外的txt文件注解了六种数据标签名字，比如nohat等等。如果需要python所需的TXT文件格式的，可私聊我无偿提供。下载该压缩包，无偿提供YOLOv5训练过程步骤教学，包括前期环境的部署，训练参数设置的讲解以及各种综合指标比如map或iou等等指标，也可绘制出各种指标图，比如precision或者recall图等等。其他检测识别目标项目均可提供训练过程教学，均为GPU训练。本人不是一些买项目的，是在校大学生一枚，相互学习才会有进步嘻嘻嘻。

yolo安全帽佩戴检测数据集 Introduction SHWD provide the dataset used for both safety helmet wearing and human head detection. It includes 7581 images with 9044 human safety helmet wearing objects(positive) and 111514 normal head objects(not wearing or negative). The positive objects got from goolge or baidu, and we manually labeld with LabelImg. Some of negative objects got from SCUT-HEAD. We fixed some bugs for original SCUT-HEAD and make the data can be directly loaded as normal Pascal VOC format. Also

一类是two-stage，two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段，首先产生候选区域（region proposals），然后对候选区域分类（一般还需要对位置精修），这一类的典型代表是R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN，Mask R-CNN家族。他们识别错误率低，漏识别率也较低，但速度较慢，不能满足实时检测场景。 另一类方式称为one-stage检测算法，其不需要region proposal阶段，直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经过单次检测即可直接得到最终的检测结果，因此有着更快的检测速度，比较典型的算法如YOLOv5，SSD，RetinaNet等。 FasterRCNN和yolov5可以说是目前最先进的两类算法，本次将使用FasterRCNN和yolov5训练飞机目标识别的项目

基于YOLOV5火焰烟雾数据集的火灾检测识别系统+训练好的模型+pyqt界面。YOLOV5火灾火焰烟雾检测数据集+代码+训练好的模型+标注好的数据+pyqt界面+代码。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）。 一个非常完整的项目，内附教程讲解，新手也可轻松搞定，拿高分必看哈！！！ 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文件进行推理

yolov5封装成dll的.cpp和.h文件

1、yolov5下俯视场景下车辆行人检测视觉检测，包含YOLOv5s和YOLOv5m两种训练好的visdrone数据集权重，以及PR曲线，loss曲线等等，有pyqt界面，目标类别为车辆行人等 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