该项目是基于yolov5实现对火焰的识别检测，可用于工业化场景中，如智慧工地，智慧电网，智慧小区等等。项目文件夹中已经上传了火焰的训练数据集，一共将近4000张图片，足够训练一个效果还不错的检测模型了。在我本机上，最终模型的准确率大概在97%左右，可进行工业化落地。同时，里面的数据集已经转换好txt格式，不需要再花时间去转换标签格式。基本上只要把相关的库安装好之后，直接就能运行训练和测试了。方便又省事~如果遇到了任何问题，可随时联系博主，第一时间无偿帮忙解决问题。

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

YOLOV5数据集

机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。

用YOLOV5实现人脸检测的代码，配置好系统可直接运行

电力杆塔异物数据集，包含图片和标签，总共4000+图片，标签为VOC格式，提供转txt代码，YOLOv5训练的代码，其中有用此数据集训练100轮的权重（best.pt），可以使用数据集用来学习和训练。

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-pad检测train权重文件

下载后解压源码，pip install -r requirement.txt，安装所需python依赖，然后直接python detect.py运行程序，输入源可以设定为webcam、图片、视频、文件夹、网络视频、rtsp视频流等，权重文件使用yolov5s.pt效果最好。代码在windows和ubuntu18.04下都进行了充分测试，完美运行。