1、yolov5交通指示牌检测，包含训练好的交通指示牌检测权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在5000多交通标志检测据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别类别名为warn_sign、ban_sign、guide_sign、wayfinding_sign共4个类别；并附道路交通标志检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 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

yolov5n wts

yolov5的车牌识别源码，可直接使用，用于项目中。

yolov5预训练模型和数据集

yolov5n的权重文件

labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据标注工具labelImg主要用于yolov5数据

资源说明： VOC数据集主要包括烟蒂、纸箱、电池、一次性快餐盒、酒瓶、蛋壳、大骨头等40多类垃圾分类图片，共1.5W张，每张均经labelImg标记过的，附赠小白训练教程和训练过的模型，现分享给有需要的人。适合目标检测初学者以及垃圾分类训练模型使用的数据集。

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

该系统采用yolov5目标检测算法+dlib进行佩戴口罩和不佩戴口罩的人脸识别，采用python进行编写，界面用pyside2进行编写，具备登录注册功能，人脸识别功能，人脸录入功能

yolov5穿越火线识别