1、YOLOv5反光衣检测，包含训练好的反光衣识别权重和数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、有pyqt界面，可检测图片、视频和调用摄像头 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

使用yolov5进行摔倒检测，文件包含项目所需的所有文件，也包括环境安装文件，包含已训练好的模型权重文件，包含官方的detect文件和自写的demo，运行demo_person_fall.py即可，可自行更改路径识别图片和视频

进行苹果、香蕉、橙子的水果识别用于yolov数据集仅训练数据集和测试训练集加一起一共300张图片，大部分的图片背景为白色，有少部分的背景干扰，有需要的可以下载测试。

该资源主要包括： 1.基于yolov7的训练好的二维码检测模型 2.二维码的yolo格式数据集 3.yolov7训练自己的数据集的教程 4.yolov7环境配置教程 5.yolov7训练测试教程 6.上千张已标注好的二维码数据集

口罩数据集（mask，nomask)，VOC格式，可用于目标检测等

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