内容概要：yolov5火焰识别模型完整项目，采用C/S结构。项目分为前端代码，用vue编写；后端代码，用python编写，做成api接口。灵活性大，与模型解耦合，后续可以放自己训练好的模型，不再修改代码或者少量修改代码。 源代码：yolov5模型部署到web端，文档齐全，包含如何安装环境，如何运行项目，如何使用。 适合人群：学生、具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员、想入门人工智能的爱好者、科研人员 能学到什么：可以快速出效果。 阅读建议：详情请查看文章介绍:https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/125503254

yolov5火焰识别数据集训练结果,原名为best.pt文件，然后自己重命名为fire.pt,类别名为fire,里面还有标注好的火焰数据集，有需要的可以下载使用

1、YOLOv5训练好的火焰检测模型，并包含2000张标注好的火焰数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire， 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

YOLOv5火焰识别，代码+训练好的权重+5000多张标注好的VOC格式火焰数据集 详情见：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

yolov5火焰识别数据集训练结果，训练权重文件保存在了runs/train文件夹中，分别为yolov5s、yolov5m、yolov5l三个模型的训练结果和曲线图，附上了代码和火焰数据集，是版本5的代码，类别名为fire,有需要的可以下载使用

YOLOv5火焰识别结果权重文件，模型为YOLOv5s.pt，版本五的项目代码，训练类别为fire，有需要的可以下载