标题和描述中提到的"2021广东工业智造创新大赛-智能算法赛-瓷砖瑕疵检测YOLOV5-pyqt"是一个聚焦于工业领域的竞赛，重点在于利用人工智能技术进行瓷砖瑕疵检测。在这个项目中，参赛者需要使用YOLOV5（You Only Look Once Version 5）深度学习框架，结合Python的PyQT库来实现这一目标。YOLOV5是一种快速且准确的目标检测算法，而PyQT则是一个用于创建图形用户界面的工具，使得用户可以直观地查看和交互检测结果。 标签"pyqt"、"计算机视觉"和"yolo"揭示了项目的核心技术栈。PyQT是Python中的一个模块，用于构建桌面应用程序，它提供了一套完整的GUI工具包，包括窗口、按钮、文本框等组件，使开发者能够构建出功能丰富的应用。计算机视觉（CV）是AI的一个分支，关注如何让机器“看”和理解图像。YOLO（You Only Look Once）是计算机视觉领域中广泛使用的实时目标检测系统，尤其是YOLOV5作为最新版本，在速度和精度上都有显著提升。 在提供的压缩包文件中，我们可以看到以下几个关键文件： 1. `run.ipynb`：这是一个Jupyter Notebook文件，通常用于数据处理、模型训练和结果展示。开发者可能在这里编写了代码，用于加载数据、预处理、训练模型以及展示检测结果。 2. `export.py`：这个文件可能是用于将训练好的模型导出为可部署的形式，便于在实际应用中使用。 3. `main.py`：这通常是主程序文件，负责整个应用的流程控制，包括启动GUI、调用检测函数、显示结果等。 4. `dect.py`：这个可能是检测模块，实现了使用YOLOV5模型进行瓷砖瑕疵检测的逻辑。 5. `requirements.txt`：列出项目运行所需的所有Python包及其版本，确保在不同环境中能正确安装依赖。 6. `yolov5l.yaml`：这是YOLOV5模型的配置文件，定义了网络结构和超参数。 7. `imageSets.yaml`：可能包含了训练和测试图像的设置，比如图像路径、类别信息等。 8. `weights` 文件夹：可能包含了预训练模型的权重文件或者训练过程中保存的模型。 9. `data` 文件夹：通常存储原始图像数据和相关的数据集元数据。 10. `utils` 文件夹：可能包含了一些辅助工具或自定义的函数，如数据处理、模型加载等。 通过这个项目，开发者可以学习到如何利用PyQT构建GUI应用，如何使用YOLOV5进行目标检测，以及如何将这些技术整合到实际工业场景中。同时，项目还涵盖了数据处理、模型训练、模型优化和部署等多个环节，对于提升计算机视觉和深度学习的实践能力具有很高的价值。

“＃卡检测到flyai”

2021年生态资产构成智能分析 EDA 要求 分割模型-火炬 pip install git+https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch 火车 python train.py 推理 python inference.py 提交 zip -r results.zip results 日志 2020-02-04 修改代码中的bug（测试中图像格式需要从BGR转换为RGB） 线上分数0.3406 2020-02-05 增加重新加权策略 线上分数0.3511（线下验证集miou分数下降，线上分数反而提高了，可能是因为训练集和测试的数据分布不同导致的） 2020-02-06 更换基准 骨干：高效 型号：unet ++ image_scale：256 联合损失：dice_loss + label_smooth 优化：adamW 调度

https://blog.csdn.net/weixin_48994268/article/details/118887400 相关代码及数据集

2020数字中国创新大赛—算法赛：智慧海洋建设，复赛训练集数据，由于平台不支持zip上传，所以后缀加上了.csv，解压的时候请改回zip的文件后缀。

2020中国华录杯·数据湖算法大赛—定向算法赛（吸烟打电话检测）第二名开源 作者：fire15 联系邮箱： 队伍名称：一个人要像一支队伍 成绩： 初赛A榜：99.84 / 第二名 （两周周冠军） 初赛B榜：84.09 / 第七名 复赛A榜：99.15 / 第五名 复赛B榜：93.13 / 第二名 决赛答辩：第二名 比赛地址： 一、算法简介 数据处理时，观察很多手机拍摄高清图片分辨率很大，因为我机器不大好，IO比较耗时，为了加速训练，先预先等比缩放保存好； 然后合并初赛的数据，进行一个清洗、去重； 最后通过定制化的CutMix进行数据预增强，先生成好部分图片。 主要训练方式基础模型是EfficientNet-B4，使用了对抗学习的预训练模型，使用了Ranger优化器，使用了SGDR的学习率衰减策略，然后通过监测验证集的mAP分数来选择最好的模型，使用early stop停止训练。在训练时还