YOLOv5火焰烟雾检测+训练好的模型+数据集+pyqt界面,可直接进行推理测试。 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文件进行推力测试,测试视频和图片都可以,很好用。 5、价格绝对是优惠价,可以放心下载 YOLOv5训练好的火焰烟雾检测模型,包括yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt两个训练好的模型,并包含标注好的火焰和烟雾数据集,标签格式为xml和txt两种 有QT界面 采用pytrch框架,代码是python的 YOLOv5训练好的火焰烟雾检测 pyqt界面 yolov5界面
YOLOv3火焰烟雾识别训练结果,包含训练好的两个模型,安装好环境后可以直接使用, 类别名fire和smoke, 框架:pytorch; 代码:python
2022-05-09 19:18:02 374.51MB YOLOv3火焰烟雾识别
YOLOv5火焰烟雾识别训练结果,包含训练好的两个模型,安装好环境后可以直接使用, 类别名fire和smoke,包含标注好的数据集
2022-05-09 19:18:01 127.05MB YOLOv5火焰烟雾识别
1、YOLOv3训练好的火焰烟雾检测模型,包括yolov3-fire_smoke.pt和yolov3_tiny-fire_smoke.pt两个训练好的模型,并包含几百张标注好的火焰和烟雾数据集,标签格式为xml和txt两种,类别名为fire和smoke, 2、采用pytrch框架,代码是python的 3、数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
1、YOLOv5训练好的火焰烟雾检测模型,包括yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt两个训练好的模型,并包含几百张标注好的火焰和烟雾数据集,标签格式为xml和txt两种,类别名为fire和smoke, 2、数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、有QT界面 4、采用pytrch框架,代码是python的