1、YOLOV5行人检测，内含各种训练曲线图，并包含数据集，使用lableimg软件标注软件标注好的行人数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，类别名为person; 可以直接用于YOLO系列的行人检测 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、pyqt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 4、采用pytrch框架，代码是python的

1、YOLOv5安全帽检测，代码和训练好的模型，两种训练好的模型，并有pyqt界面，训练精度达90%多，内含各种训练曲线图，并有5000多张标注好的安全帽检测数据集，标签是VOC和YOLO格式的，类别名为person，hat两类； 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，代码是python的

1、YOLOv5训练好的火焰检测模型，并包含2000张标注好的火焰数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、有QT界面 4、采用pytrch框架，代码是python的

1、YOLOV5训练好的飞鸟检测模型+pyqt界面，包括YOLOv5s-bird.pt和YOLOv5m-bird.pt两个训练好的模型，并包含近1000张标注好的鸟类数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为bird， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、另外一万多张飞鸟数据集 https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85110825 4、采用pytrch框架，代码是python的

1、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，并包含几百张标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire和smoke， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、有QT界面 4、采用pytrch框架，代码是python的

PyQt5-5.6-gpl-Py3.5-Qt5.6.0-x64-2 学习Python界面必用PyQt5软件

使用cv进行人脸识别，cv嵌入到PyQt中。包含功能为：人脸特征录入、人脸识别。并提供单独程序用于调试，程序后续可继续进行优化。

删掉bjm

pyqt实现一个带有界面的小软件， 能够显示语音的波形，并且播放语音、加回声效果以及实现快慢放、频谱搬移等效果

PyQt5-5.5.1-gpl-Py3.4-Qt5.5.1-x32 集成Python3.4的界面开发软件PyQt5，直接安装版