深度学习:YOLOV5算法多目标检测系统

文件编号:C447

文件大小:95M

代码行数:128行(主程序)

开发环境:Python3.8、OpenCV4.5、YoloV5

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简要概述:YOLOV5算法多目标检测系统

提示:

1.项目放置在全英文路径下,防止项目报错

2.默认使用cpu进行检测,自己可以在init中手动切换GPU

3.当前的摄像头检测的存储有一点点问题,播放速度比较快,不知道是不是我用cpu检测,导致的帧率不匹配的问题(后面有时间在捣鼓捣鼓,我现在强制调慢了FPS)

特点:

1.UI界面与逻辑代码分离

2.支持自选定模型

3.同时输出检测结果与相应相关信息

4.支持图片,视频,摄像头检测

5.支持视频暂停与继续检测

快速开始:

环境与相关文件配置:

按照 ult-yolov5 中requirement的要求配置环境,自行安装PyQt5,注意都需要在一个evn环境中进行安装与配置

下载或训练一个模型,将“.pt”文件放到weights文件夹,(权重文件可以自己选,程序默认打开weights文件夹)

设置init中的opt

两种程序使用方式:

直接运行detect_logical.py,进入检测界面

运行main_logical.py,先登录,在进入检测界面

运行效果:
深度学习:YOLOV5算法多目标检测系统_第1张图片
深度学习:YOLOV5算法多目标检测系统_第2张图片
深度学习:YOLOV5算法多目标检测系统_第3张图片
深度学习:YOLOV5算法多目标检测系统_第4张图片
深度学习:YOLOV5算法多目标检测系统_第5张图片

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