基于yolov5+PyQt5GUI界面瓶子识别检测源码+模型(1.7万多个目标数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明
主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。
也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。
也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。
2022-12-07 12:27:29
47.76MB
1、基于深度学习opencv实现电单车识别检测源码+模型(6800多个目标数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明
2、模型文件使用含有6800+个目标数据集训练，训练集大且多样性充足
3、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
4、迭代200次，模型拟合较好。
5、识别一个类别：“电单车”
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-12-01 17:28:04
36.82MB
1、基于yolov5算法实现电动自行车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、4张3080ti显卡，5000多张图像数据（8000多个电动车目标）训练迭代200次，模型拟合较好。
4、识别一个类别，分别是“电动自行车”
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-30 12:29:01
35.8MB
1、基于深度学习+opencv实现抽烟打电话识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、4000多张图片数据训练，7000多个目标，迭代200次，模型拟合较好。
4、识别2个类别，分别是“打电话”和“抽烟”
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2022-11-30 12:29:00
286.67MB
1、基于yolov5算法实现跌倒识别检测告警源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别一个类别，“跌倒”
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2022-11-29 21:26:59
31.98MB
1、基于yolov5算法实现道路卡车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、9000多张图片数据集训练，迭代200次，模型拟合较好。
4、识别一个类别，“truck”
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2022-11-29 21:26:59
92.95MB
1、基于yolov5算法实现道路坑洼检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明.7z
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别2个类别，分别是“绝缘子”和“绝缘子缺陷”
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2022-11-29 21:26:57
32.72MB
基于yolov5算法实现交通灯识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
1、基于yolov5车交通灯识别检测模型_附评估指标曲线(高mAP、召回率)及使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
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2022-11-29 16:28:00
92.04MB
1、基于yolov5算法实现绝缘子识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别类别只有“绝缘子”一类
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2022-11-29 16:27:59
41.79MB
1、基于yolov5算法实现煤气罐识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-29 16:27:58
41.76MB