基于yolov5+opencv烟雾检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含:项目源码、训练好的模型、项目操作说明等,该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错,在此代码上做修改,训练其他模型。
2022-12-13 11:30:24 409.82MB yolov5 烟雾检测源码 GUI界面 pyqt5
智慧牧场基于yolov5+opencv羊群识别检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.zip 山羊、绵羊羊群识别检测源码,带GUI界面,带数据集,带训练好的模型,带评估指标曲线,带项目操作说明。 pytorch深度学习框架 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含:项目源码、训练好的模型、项目操作说明等,该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错,在此代码上做修改,训练其他模型。
2022-12-13 11:30:23 358.15MB yolov5 pyqt5 GUI界面 羊识别检测
智慧牧场基于yolov5的牛羊群识别检测项目源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.zip 牛羊识别检测源码,类别【“牛”、“羊”】带GUI界面,带数据集,带训练好的模型,带评估指标曲线,带项目操作说明。 pytorch深度学习框架 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含:项目源码、训练好的模型、项目操作说明等,该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错,在此代码上做修改,训练其他模型。
2022-12-13 11:30:22 737.38MB 牛羊识别检测 智慧农场 牛羊计数 yolov5
智慧农业花卉检测基于yolov5柚子花检测项目源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 植物花卉识别检测、柚子花卉识别检测源码,带数据集,带模型,GUI界面,评估指标曲线,操作使用说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含:项目源码、训练好的模型、项目操作说明等,该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错,在此代码上做修改,训练其他模型。
基于yolov5陨石坑检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.zip 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含:项目源码、训练好的模型、项目操作说明等,该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错,在此代码上做修改,训练其他模型。 使用有问题可以留言或者私信于我!有问必回!放心下载~
基于yolov5+PyQt5实现水下垃圾检测源码(带GUI界面+模型+数据集(5328张)+评估指标曲线+操作使用说明.zip 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含:项目源码、训练好的模型、项目操作说明等,该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错,在此代码上做修改,训练其他模型。
2022-12-11 09:28:35 153.69MB PyQt5 yolov5 水下垃圾检测 水下垃圾数据集
基于yolov5+PyQt5实现树木灌木草坪识别检测源码(带GUI界面)+模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.zip
2022-12-10 09:28:24 163.18MB yolov5 pyqt5 植物识别 opencv
基于yolov5和大疆教育无人机TelloTT实现目标识别测距追踪源码+训练好的模型数据.zip提供训练好的模型,调用方法如下: 模型加载 model = DetectApi(weights=['.\yolov5_new\weights\best.pt'], nosave=False) 目标检测 img_path = '.\img\20.jpg' #待检测图片 res = model.detect(source=img_path) print(res) #显示检测结果 识别后的结果默认存放在yolov5_new/runs/detect/exp*文件夹下 基于yolov5和大疆教育无人机TelloTT实现目标识别测距追踪源码+训练好的模型数据.zip提供训练好的模型,调用方法如下: 模型加载 model = DetectApi(weights=['.\yolov5_new\weights\best.pt'], nosave=False) 目标检测 img_path = '.\img\20.jpg' #待检测图片 res = model.detect(source=img_path) pr
基于yolov5摩托车电动车识别检测系统源码 +模型+数据4142张 +含voc(xml)+yolo(txt)+json格式标签 【备注】所有上传数据都是博主实际项目使用或者实验demo使用,只传高质量数据,拒绝劣质数据,请放心下载使用,有问题可以留言私信于我。
1、代码包含resnet系列网络源码,如resnet18、resnet34、resnet50、resnet101等。 2、代码中已训练好的模型是基于resnet18,模型是cpu训练 3、使用的深度学习框架为pytorch,建议版本为1.7以上 4、资源附有训练使用的男女人脸图片数据集,已划分为训练集与验证集 5、训练模型较好,精度很高,不仅可以训练,还可以预测,预测结果以弹窗形式展示,演示效果好! 【备注】该代码模型适合深度学习初学者入门、代码简单易懂,结构清晰,单个py文件调试也方便。有很好的借鉴学习价值!