yolov5训练与识别文件(有详细教程) 和半自动打标签程序 可结合文档,快速搭建环境,运行yolov5 内含: 调用摄像头识别程序 半自动打标签程序 打标签教程 trian程序 跟符合国人思维的教程与文件结构 通过关键词自动获取网络图片程序 yolov5常见报错 yolov5官方coco128数据集 yolov5 全部权重文件

编码标记物智能识别系统，YOLOv5训练结果模型，内含best.pt，last.pt，对编码标记物的识别率达95%以上

红细胞检测模型，对应的数据集（有xml文件和jpg文件）

可以用于二维码识别模型的训练，包括jpg文件和xml文件，里面还有训练好的pt模型文件

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

使用yolov5训练的onnx吸烟检测权重文件，配置好环境可以直接使用，效果很好

一类是two-stage，two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段，首先产生候选区域（region proposals），然后对候选区域分类（一般还需要对位置精修），这一类的典型代表是R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN，Mask R-CNN家族。他们识别错误率低，漏识别率也较低，但速度较慢，不能满足实时检测场景。 另一类方式称为one-stage检测算法，其不需要region proposal阶段，直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经过单次检测即可直接得到最终的检测结果，因此有着更快的检测速度，比较典型的算法如YOLOv5，SSD，RetinaNet等。 FasterRCNN和yolov5可以说是目前最先进的两类算法，本次将使用FasterRCNN和yolov5训练飞机目标识别的项目

1、yolov5下俯视场景下车辆行人检测视觉检测，包含YOLOv5s和YOLOv5m两种训练好的visdrone数据集权重，以及PR曲线，loss曲线等等，有pyqt界面，目标类别为车辆行人等 2、pyqt界面可以检测图片、视频、调用摄像头 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

yolov5s.pt训练了5000张图片，80个epoch yolov5n.pt训练了6000张图片，120个epoch yolov5n.engine 可用于tensorrt加速

训练集