基于Android的YOLOv5实现，可直接在Android进行安装并测试，从手机相册加载检测图片即可输出检测结果，便携且方便，占用空间小仅30.2MB

1、资源内容：基于yolov5垃圾识别（完整源码+说明文档+数据）.rar 2、代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、更多仿真源码下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 5、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，欢迎交流学习。

YOLOv5-7.0实例分割权重文件，yolov5x-seg.pt，有需要的小伙伴拿去。

flask yolov5 后端接口

绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。深度学习技术的大量应用，计算机运算性能的不断提高，为无人机准确识别和定位绝缘子，实时跟踪拍摄开辟了新的解决途径。本文对输电线路中绝缘子进行识别及定位，利用深度学习技术采取基于YOLOv5 算法的目标检测手段，结合绝缘子数据集的特点，对无人机拍摄图片进行训练，实现对绝缘子精准识别和定位，大幅提升无人机巡检时对绝缘子设备准确跟踪、判定的效率，具有十分重要的应用效果。本项目可以作为计算机专业毕业涉及，提供处理好的数据集、视频和三组训练好的模型，部署简单，并且具有可用于图片检测和视频检测的图形化界面，方便易用。

用yolov5算法实现摔倒行为检测识别，模型已经训练完毕，存放路径在runs/train目录下，模型可以直接拿来使用，相应的训练参数见runs/train下面的相应图形，检测效果见runs/detect目录下。可以用来做异常行为或者智能守护中的摔倒行为检测等应用。

pyqt+yolov5+pcb缺陷检测，登入界面+支持图像视频检测整体为YoloV5的代码 ui文件夹中存放ui的py文件和原件，便于使用与更改 ui_img存放ui使用的图像文件 utils中添加了一个用户账户工具id_utils.py detect_logical.py是检测界面的逻辑代码 main_logic.py是主界面的逻辑代码 userinfo.csv存放用户账号id信息

可以辨别图片、视频、实时摄像等，看谁戴不戴口罩

yolov5_deepsort成功运行，基于python。里面包含了两个模型和测试视频，及测试视频的结果，可以直接运行，版本已经对应好。

交通标志是引导汽车行驶的最重要信息之一，交通标志的检测是自主驾驶和智能交通系统的重要组成部分。构建一个具有多个样本和足够属性类别的交通标志数据集将推动交通标志检测研究的发展。 该数据集包含训练集和验证集，共有58种类别，训练集含有4000多张图片和标签，验证集含有1994张图片和标签。 可以直接放入yolov5中进行训练。（该数据集源自TSRD，作者已分类好训练集、验证集以及每个标签信息） 中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据