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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

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

1、yolov5无人机视觉检测，包含训练好的无人机检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在一万多张无人机检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为drone共1个类别 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的行吊超高检测系统源码+数据集+训练好的模型。几个参数信息： --weights 加载的预训练的模型 --source 可选照片文件夹/rtmp视频流/本地摄像头等 --img-size 照片的大小 --device 运行的设备 cpu/0/1/… --view-img 是否要实时的展示 --save-txt 是否保存日志txt --nosave 是否保存检测后的结果图片/视频

麦克蒙 micmon是一个由ML支持的库，用于检测来自文件或音频输入的音频流中的声音。 其开发的用例是创建了一个自建的婴儿监视器，以通过RaspberryPi + USB麦克风检测我的新生儿的哭声，但如果与便携式计算机一起使用，它应该足以检测任何类型的噪音或音频。训练有素的模型。 它通过将音频流分成短段进行工作，为每个段计算FFT和频谱仓，并使用此类频谱数据来训练模型以检测音频。 它适合于声音足够大以至于可以从背景中脱颖而出（例如，可以很好地检测到闹钟的声音，而不是飞蚊子的声音），而声音的大小要比块的大小长得多（非常短）声音将在音频块的频谱中留下很小的痕迹），甚至更好，如果它们的频率带宽与其他声音没有太多重叠（这很容易检测到婴儿的哭声，因为他/她的声音具有音调高于您的音调，但可能无法检测到同一年龄段的两名成年男子的声音在频谱特征上的差异）。 相反，如果您尝试使用它来检测语音，它的性能将不

谷歌验证码识别 介绍连接https://blog.csdn.net/weixin_45724232/article/details/125044492?spm=1001.2014.3001.5501 包括：数据集 训练代码测试代码以及训练好的模型

1、yolov5行人摔倒检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的行人摔倒检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在一千多张行人摔倒检测数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为fall 共1个类别，并附1000多张行人摔倒检测数据集，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

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