可以被OpenVINO工具包直接调用的YOLOv5 IR模型，包含bin文件和xml文件，可以快速用于模型部署，实现物体识/目标检测。

基于Yolov5车牌检测，更快更准.zip

基于yolov5的旋转目标检测.zip

基于yolov5的车牌检测，包含车牌角点检测.zip

1、yolov5水果新鲜程度检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的水果好坏检测权重，有pyqt界面，目标类别为apple、bad banana、banana和bad apple 共4个类别，并附有几百张水果新鲜程度检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

1、yolov5车辆行人检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的车辆行人检测权重，在一万多张交通场景行人车辆数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目标类别为person和car 共2个类别，并附5000多张行人车辆检测数据集，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、视频和调用摄像头，有相应的选择项 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

基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统，可自定义检测模型、演示便捷。基于Gradio的YOLOv5通用目标检

1、yolov5水果新鲜程度检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的水果好坏检测权重，有pyqt界面，目标类别为apple、bad banana、banana和bad apple 共4个类别，并附有几百张水果新鲜程度检测数据集，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、视频和调用摄像头，有相应的选择项 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

1、yolov5水果检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的水果检测权重，有pyqt界面，目标类别为apple、banana和orange 3个类别，并附有几百张水果数据集 2、pyqt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 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

yolov5火焰识别数据集训练结果,原名为best.pt文件，然后自己重命名为fire.pt,类别名为fire,里面还有标注好的火焰数据集，有需要的可以下载使用