1、yolov5常用二维码检测检测，包含训练好的二维码检测检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在二维码检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为QR_code共1个类别，并附2000多张二维码检测检测数据集，标签格式为voc和yolo两种格式，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常用二维码检测检测，包含训练好的二维码检测检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在二维码检测数据集中训练得到的权重，目标类别为QR_code共1个类别，并附2000多张二维码检测检测数据集，标签格式为voc和yolo两种格式，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西红柿检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的西红柿检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在一千多张西红柿检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为toamto共1个类别，并附1000多张西红柿检测数据集，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西红柿检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的西红柿检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在一千多张西红柿检测数据集中训练得到的权重，目标类别为toamto共1个类别，并附1000多张西红柿检测数据集，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

街上的路人，符合训练模型，与实际生活中的人无异，无摆拍。

1、yolov5电塔绝缘子检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的电塔绝缘子检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在一千张电塔绝缘子检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为Insulator共1个类别，并附1000张电塔绝缘子检测数据集，标签格式为voc和yolo两种格式，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

基于yolov5的车牌检测，包含车牌角点检测.zip

YOLOv5 & Qt 手势车载中控音乐播放器,上位机资源下位机资源开源代码，含训练模型last.pt！ 该项目由于采用Qt架构，具有跨平台性，由C++编写，拥有良好的内存控制机制 核心：这当前车载中控大部分采用实体或虚拟按键实现操控，此类基于二维平面的人机交互方式存在许多不便，且语音识别的识别率堪忧。为解决中控台操纵困难的痛点，本作品基于YOLOv5神经网络训练和Qt开发框架，实现通过手势操控车载中控的音乐播放器，使用户摆脱功能按键束缚，无需发声进行语音控制，就能进行歌曲播放和切换控制，音量控制，歌词展示以及雨刷器的控制。 通过机器学习，上位机手势识别部分共可识别7种手势，并可进行离线识别。下位机音乐播放器部分除可手势控制的功能外，还具有其他拓展功能，程序整体内存占用小。

YOLOv5自诞生发展到现在的version6.1版本，一直被官方应用在工农商学各个行业中，但是每次出于数据制作的麻烦总是不可避免，本工具为个人亲手所写，是市面上第一个YOLOv5的数据集制作助手，它能在1分钟之内完成满足YOLOv5训练的数据集模式。除了笔者已开发的功能，还支持二次开发创作。 YOLOv5自诞生发展到现在的version6.1版本，一直被官方应用在工农商学各个行业中，但是每次出于数据制作的麻烦总是不可避免，本工具为个人亲手所写，是市面上第一个YOLOv5的数据集制作助手，它能在1分钟之内完成满足YOLOv5训练的数据集模式。除了笔者已开发的功能，还支持二次开发创作。 YOLOv5自诞生发展到现在的version6.1版本，一直被官方应用在工农商学各个行业中，但是每次出于数据制作的麻烦总是不可避免，本工具为个人亲手所写，是市面上第一个YOLOv5的数据集制作助手，它能在1分钟之内完成满足YOLOv5训练的数据集模式。除了笔者已开发的功能，还支持二次开发创作。

1、yolov5训练好的汽车检测模型，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的汽车识别权重，从自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集训练得到 2、自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85208797 4、包含1000多张标注好的城市交通场景的数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为car，配置好环境后可以直接使用 5、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 6、采用pytrch框架，python代码