在显微镜下观察生物世界时，我们经常能够发现一些微小而迷人的生命体，其中浮游藻类就是一群丰富多彩、形态多变的生物。这些微小的藻类生物对环境变化极为敏感，它们的种类和数量往往能够反映其所在水域的健康状况。因此，对浮游藻类进行精确识别和监测变得尤为重要。 近年来，随着机器学习和深度学习技术的飞速发展，基于计算机视觉的自动化检测技术开始被广泛应用于浮游藻类的识别和分类中。在这些技术中，卷积神经网络（CNN）及其衍生技术，如YOLO（You Only Look Once）算法，已经成为实现快速准确检测的重要工具。YOLO算法以其实时性、准确性的特点，在许多快速目标检测任务中得到了应用。 然而，任何高级的机器学习模型都需要大量的标注数据进行训练。因此，一个高质量、大规模、标注精细的数据集对于训练高效准确的检测模型至关重要。本次提供的数据集正是为了满足这一需求而生的。 该数据集名为“显微镜下浮游藻类生物检测数据集”，包含16239张图片，每张图片都经过了精确的手工标注，包括对应的VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件。VOC格式广泛应用于物体检测与分割任务中，而YOLO格式则更适用于需要快速检测的应用场景。数据集中的每张图片都附有详细的标注信息，标注包括了80种不同类型的浮游藻类，例如Achnanthidium、Adlafia、Amphora、Anabaena、Aphanizomenon、Aulacoseira等。 此外，数据集中的每一类浮游藻类都标注了相应的框数，例如Achnanthidium框数为443，Adlafia框数为63，这样详尽的信息对于机器学习模型的训练尤为重要。通过这些标注，模型能够在训练阶段学习识别不同类型的浮游藻类，并在实际应用中快速准确地检测出相应的种类。 值得注意的是，该数据集采取的Pascal VOC格式和YOLO格式，为研究者提供了两种不同的数据标注方式，这不仅为不同的研究需求提供了便利，而且也提高了数据的可用性和灵活性。例如，VOC格式中包含的xml文件详细记录了对象的位置和类别，而YOLO格式的txt文件则以简洁的方式记录了物体的中心点坐标、宽度和高度等信息。 该数据集的发布无疑将大大推动浮游藻类生物检测技术的发展，帮助环境科学家和生物学家更加高效地进行水域生物的监测工作，同时也为相关领域的研究者提供了一个强有力的学习和研究工具。

石榴病害检测数据集VOC+YOLO格式2356张4类别.docx

机器学习模型案例与SHAP解释性分析：涵盖类别与数值预测，CatBoost、XGBoost等六大模型深度解析及SHAP分析比较,shap分析代码案例，多个机器学习模型+shap解释性分析的案例，做好的多个模型和完整的shap分析拿去直接运行，含模型之间的比较评估。 类别预测和数值预测的案例代码都有，类别预测用到的6个模型是（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes，svc），数值预测用到的6个模型是（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）,机器学习模型; SHAP解释性分析; 多个模型比较评估; 类别预测模型（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes、svc）; 数值预测模型（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）; 完整shap分析代码案例; 模型之间比较评估。,"多模型SHAP解释性分析案例集：类别预测与数值预测的全面比较评估"

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144168985 文件太大放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1794 标注数量(xml文件个数)：1794 标注数量(txt文件个数)：1794 标注类别数：12 标注类别名称:["Anticarsia_gemmatalis","Coccinellidae","Diabrotica_speciosa","Edessa_meditabunda","Euschistus_heros_adulto","Euschistus_heros_ninfa","Gastropoda","Lagria_villosa","Nezara_viridula_adulto","Nezara_viridula_ninfa","Rhammatocerus_schistocercoides","Spodoptera_al

建筑物渗水漏水痕迹发霉潮湿分割数据集labelme格式1357张1类别.docx

YOLOv5是一种高效、准确的目标检测模型，全称为"YOLO (You Only Look Once) version 5"。它在计算机视觉领域广泛应用，特别是在实时物体检测方面表现出色。结合PyQt5，我们可以创建一个可视化界面，使用户能够方便地进行视频和摄像头的实时检测。 PyQt5是一个Python绑定的Qt库，提供了丰富的图形用户界面（GUI）工具包，用于开发跨平台的应用程序。将YOLOv5与PyQt5结合，我们可以构建一个交互式的应用，用户可以通过界面选择视频文件或开启摄像头，进行实时目标检测。 在这个可视化界面中，用户可以预设一些参数，例如选择不同的YOLOv5模型版本（如YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l等，不同版本在速度和精度上有所取舍），设置检测阈值以控制输出结果的精度与数量，以及调整其他相关检测参数。此外，程序还会显示每个检测到的物体的位置信息（以边界框的形式）和对应的类别信息。 在实际应用中，YOLOv5通过神经网络模型对输入图像进行处理，预测出图像中可能存在的物体及其坐标和概率。然后，这些信息会被转换成易于理解的可视化元素，比如彩色框框和文字标签，展示在视频画面上。对于摄像头输入，这种实时反馈使得模型的使用更为直观和便捷。 在实现这个功能时，开发者需要熟悉深度学习模型的推理过程，以及如何将模型的输出转换为GUI可展示的数据。PyQT5的QGraphicsView和QGraphicsScene组件可以用来绘制边界框和标签，而OpenCV则可以帮助处理视频流和图像显示。 文件“yolov5-pyqt5”很可能包含了实现这个功能的相关代码，包括YOLOv5模型的加载、图像预处理、模型推理、结果解析、以及PyQT5界面的构建和事件处理。开发者可能需要对这些代码进行理解和修改，以适应特定的需求或优化性能。 结合YOLOv5和PyQT5，我们可以创建一个强大的目标检测工具，不仅能够处理静态图像，还能实时处理视频流，提供直观的物体检测结果。这在监控、自动驾驶、智能安防等领域有着广泛的应用前景。同时，这也对开发者提出了较高的技术要求，需要掌握深度学习、计算机视觉、Python编程以及GUI设计等多个方面的知识。

[数据集][目标检测]抽烟检测数据集VOC+YOLO格式22559张2类别.docx

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144149641 文件太大放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：4195 标注数量(xml文件个数)：4195 标注数量(txt文件个数)：4195 标注类别数：1 标注类别名称:["damaged"] 每个类别标注的框数： damaged 框数 = 8357 总框数：8357 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

一个让你手机WAP网站在电脑上访问的小插件，简单易用，开源易于二次开发。 使用方法： 1.如果在主机控制面板能设置缺省首页，那么请把index.asp重命名为以.asp为后缀的任意文件。在在取胜首页设置中把你重命名的文件名设置index.asp之前。并修改文件中识别跳转的wap页面为index.asp或你的首页文件。 2.如果不支持缺省文件调用，请把你的首页文件改为wapindex.asp或其他名称（改为其它名称呢个请修改wap调专业的路径） 3.修改文件中部分练到本站的链接。 4.上传至网站根目录即可访问。

样本图：blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/144276115 文件放服务器下载，请务必到电脑端资源详情查看然后下载 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1005 标注数量(xml文件个数)：1005 标注数量(txt文件个数)：1005 标注类别数：4 标注类别名称:["blossom","green","ripe","young"] 每个类别标注的框数： blossom 框数 = 539 green 框数 = 4045 ripe 框数 = 7701 young 框数 = 4581 总框数：16866 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注