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pySide
Pyside
6+VsCode开发环境搭建
1、简介QT官方发布Qt6.0之后,紧接着于2020年12月10日发布了
PySide
6,对应C++版的Qt6。从
PySide
6开始,
PySide
的命名也会与Qt的大版本号保持一致。
码在商都
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2023-07-31 20:12
PySide
6-一个案例
下载pycharm浏览器搜索pycharm选择:PyCharm:thePythonIDEforProfessionalDevelopersbyJetBrains网页滚动,右下方选择语言为:简体中文下载——右边(免费的)——选择下载——下载完毕——打开所在文件夹——右键——以管理员运行——路径(默认)——全选——下一步——安装——安装完成后。样式设置——选:customize(自定义,定制)——co
平等
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2023-07-30 10:33
python
pycharm
开发语言
Python Qt
PySide
6简介
自今天起开学学习教程,有网页介绍,有视频,非常的详细。现将主要内容摘录如下:(结合自己的实际情况,略有增删和变动)(采用边实践边写的模式)Python图形界面开发的几种方案如果用Python语言开发跨平台的图形界面的程序,主要有3种选择:Tkinter基于Tk的Python库,这是Python官方采用的标准库,优点是作为Python标准库、稳定、发布程序较小,缺点是控件相对较少。wxPython基
平等
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2023-07-30 10:29
python
qt
开发语言
从零开始构建基于YOLOv5的目标检测系统
(1)首先Windows+R输入cmd命令后打开命令窗口,进入项目目录,本博文以野生动物目标检测系统为例(E:\
Pyside
6_yolov5\yolov5_wild_animal)(2)接着使用Anaconda
BestSongC
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2023-07-29 04:29
YOLO
目标检测
人工智能
深度学习
pytorch
基于深度学习的CCPD车牌检测系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于CCPD数据集的高精度车牌检测系统可用于日常生活中检测与定位车牌目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的车牌目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括训练模型的导入、初始化;置信分与IOU阈值的调节、图像
BestSongC
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2023-07-27 23:39
深度学习
pytorch
YOLO
目标检测
人工智能
Qt - Python - PyQt5/
PySide
- QLabel使用的一些设置:文字自动换行(可识别英文单词)、文字对齐
一、文字自动换行代码实现:self.label.setWordWrap(True)ui控件实现二、文字对齐代码实现self.label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignLeading|QtCore.Qt.AlignLeft|QtCore.Qt.AlignVCenter)ui控件实现图中选择左对齐,并自动换行
临江饮马
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2023-07-27 19:22
Qt
-
Python
-
PyQt/PySide
qt
ui
python
Qt - Python - PyQt/
PySide
- setWindowFlags设置窗口的标志位参数
在PyQt中,可以使用setWindowFlags方法设置窗口的标志位。这个方法接受一个整数作为参数,这个整数的各个位表示不同的标志位。以下是一些常用的窗口标志位:Qt.Window:这是一个掩码,用于指定窗口的基本类型。它可以与以下标志位进行按位或运算,以创建不同类型的窗口。Qt.CustomizeWindowHint:这个标志位表示窗口已经被定制化了,例如通过样式表进行更改。Qt.Window
临江饮马
·
2023-07-27 19:22
Qt
-
Python
-
PyQt/PySide
qt
pyqt
开发语言
pyside
6窗口间传递信息,注册窗口信息返回登录窗口
fromPySide6.QtWidgetsimportQApplication,QMainWindow,QDialog,QLabel,QVBoxLayout,QLineEdit,QPushButton,QWidgetclassRegisterWindow(QDialog):def__init__(self,parent=None):super().__init__(parent)self.setW
扮作大侠
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2023-07-27 14:38
Python
前端
python
qt
基于深度学习的高精度狗狗检测识别系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度狗狗检测识别系统可用于日常生活中检测与定位120类狗狗目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的狗狗目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括训练模型的导入、初始化;置信分与IOU阈值的调节
BestSongC
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2023-07-27 07:25
深度学习
pytorch
YOLO
目标检测
人工智能
基于MOT数据集的高精度行人检测系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于MOT数据集的高精度行人检测系统可用于日常生活中检测与定位行人目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的行人目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括训练模型的导入、初始化;置信分与IOU阈值的调节、图像上
BestSongC
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2023-07-26 16:11
pytorch
YOLO
人工智能
目标检测
深度学习
Qt
PySide
2实现全局热键(原生)
QtPySide2实现全局热键(原生)全局热键,指无论你的Qt程序有焦点还是最小化到托盘,热键都能响应,这就需要通过原生系统API来实现(本篇文章只实现了window系统)创建一个系统托盘程序classTrayIcon(QtWidgets.QWidget):def__init__(self)->None:super().__init__()self.setupUi()self.installEve
zoutao98
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2023-07-26 14:25
qt
python
pyside
PyQt-Fluent-Widgets:一个 Fluent Design 风格的组件库
这是一个使用PyQt/
PySide
编写的FluentDesign风格的组件库,包含最常用的组件,支持亮暗主题无缝切换。
2301_76725413
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2023-07-25 15:43
编辑器
基于YOLOv5的WiderFace人脸检测检测系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于YOLOv5的WiderFace人脸检测系统可用于日常生活中检测与定位人脸目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的人脸目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括模型的导入、初始化;置信分与IOU阈值的调节
BestSongC
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2023-07-25 13:28
YOLO
pytorch
人工智能
深度学习
目标检测
python 3d图形控件 可交互_python – 在
PySide
中嵌入交互式3D绘图
在PySideGUI中嵌入交互式3D绘图的最佳方法是什么?我在这里看了一些关于PySideGUI中嵌入的2D图的例子:但是,我正在寻找的功能并不完全相同.该图需要根据用户的鼠标输入进行旋转和缩放,就像在单独的窗口中绘制一样.我试图避免必须手动进入并编写函数来将鼠标单击移动转换为图形旋转和画布重绘–即使这是唯一的方法,我甚至不知道如何做到这一点.但我认为(应该没有双关语)应该有一种方法可以重用已经存
weixin_39736047
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2023-07-25 05:20
python
3d图形控件
可交互
Python——
pyside
6中Matplotlib视图动态获取数据并绘制图表+美化
目录一、前言二、找到了相关美化文章三、创建一个绘图线程QThread四、美化的图表demo4.1、赛博朋克风格4.2、其他风格仓库地址一、前言用
pyside
6需要一个子线程,来动态的绘制出计算结果而且原来的图表不好看
Pan_peter
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2023-07-24 19:18
Python
python
matplotlib
开发语言
基于深度学习的高精度六类海船检测识别系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度六类海船检测识别系统可用于日常生活中检测与定位海船目标(散装货船(bulkcargocarrier)、集装箱船(containership)、渔船(fishingboat)、普通货船(generalcargoship)、矿石船(orecarrier)和客轮(passengership)),利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测识别,另外支持结果可视化与图
BestSongC
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2023-07-24 16:15
深度学习
pytorch
YOLO
目标检测
人工智能
基于深度学习的高精度交通信号灯检测系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度交通信号灯检测识别可用于日常生活中检测与定位交通信号灯目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的交通信号灯目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括交通信号灯训练模型的导入、初始化;置信分与
BestSongC
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2023-07-24 16:15
深度学习
pytorch
YOLO
人工智能
目标检测
基于BDD100k数据集的自动驾驶目标检测系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于BDD100k数据集的智能驾驶检测系统可用于日常生活中检测汽车(car)、公共汽车(bus)、行人(person)、自行车(bike)、卡车(track)、摩托车(motor)、列车(train)、骑行者(rider)、交通标志(trafficsign)和交通信号灯(trafficlight),利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的自动驾驶目标检测识别,另外支持结果可视化与图片
BestSongC
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2023-07-24 16:45
自动驾驶
目标检测
pytorch
YOLO
人工智能
基于Kitti数据集的智能驾驶目标检测系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于Kitti数据集的智能驾驶目标检测系统可用于日常生活中检测与定位行人(Pedestrian)、面包车(Van)、坐着的人(PersonSitting)、汽车(Car)、卡车(Truck)、骑自行车的人(Cyclist)、有轨电车(Tram)以及其他目标(Misc),利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv
BestSongC
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2023-07-24 16:40
目标检测
pytorch
YOLO
深度学习
人工智能
在anaconda已创建的环境中用pip安装
PySide
2
第二步,执行如下命令,激活需要安装
pyside
的环境。condaactivate虚拟环境名称。如果没有激活创建的虚拟环境,则安装的
pyside
是安装在anaconda初始环境(也就是base环境)。
陈学无
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2023-07-23 05:19
pip
python
【Qt-Material】适用于
PySide
6,
PySide
2,PyQt6以及PyQt6的仿Material样式
Qt-Material如题,更多内容详见:Qt-Material安装pipinstallqt-material引用importsysfromPySide6importQtWidgets#fromPySide2importQtWidgets#fromPyQt5importQtWidgetsfromqt_materialimportapply_stylesheet#createtheapplicati
盛夏光年ltk
·
2023-07-21 09:55
Python
python
pyqt
【
pyside
6】qt打包成执行文件 详细说明,并解释遇到的问题
InstallForge下载详细使用教程》》http://t.csdn.cn/FYc3a将
PySide
6应用程序打包为Windows与PyInstaller&InstallForge将您的PyQt6应用程序转换为
jcs ssc
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2023-07-20 18:34
pyside6-新手学习
Python
笔记
qt
windows
python
Python
Pyside
2新手应用淘宝客API接口简单获取淘宝客大额推广优惠券的实现
1.安装taobao-sdk-python3库两种方式【pipinstalltaobao_sdk_python3】或者【Pycharm-setting-pythoninterpreter自行安装】。此第三方库支持Python3.0以上!链接如下:这里感谢GitHub作者ymj的开源2.taobao-sdk-python3库中的bug导入的taobao入口函数里面只引用几种Api的接口调用,如果需要
可以喝汤的毒蘑菇
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2023-07-20 15:14
Pyside2自学
python
api
爬虫
信号与槽机制
在
PySide
2中,有个信号与槽机制。那这个东西是什么意思呢?首先,在
PySide
2中,每个控件都有属于自己的信号,当控件发生变化的时候,就会发出相对应的信号。
BravoNice
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2023-07-20 12:14
基于深度学习的高精度道路瑕疵检测系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度道路瑕疵(裂纹(Crack)、检查井(Manhole)、网(Net)、裂纹块(Patch-Crack)、网块(Patch-Net)、坑洼块(Patch-Pothole)、坑洼(Pothole)等)检测系统可用于日常生活中或野外来检测与定位道路瑕疵目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLO
BestSongC
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2023-07-20 12:25
深度学习
pytorch
YOLO
人工智能
目标检测
Qt for Python
目前python的qt绑定有两种方式pyqt和
pyside
。
小菜刀_
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2023-07-20 05:04
qt
python
开发语言
基于深度学习的高精度安全帽背心检测识别系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度安全帽背心检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位安全帽背心目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的安全帽背心目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括安全帽背心训练模型的导入、初始
BestSongC
·
2023-07-19 17:02
深度学习
pytorch
YOLO
目标检测
人工智能
【Python】Python项目打包发布(五)(制作Windows安装包)
(基于Pyinstaller打包PyWebIO项目)【Python】Python项目打包发布(三)(基于Aardio打包多目录项目)【Python】Python项目打包发布(四)(基于Nuitka打包
PySide
6
KmBase
·
2023-07-19 15:20
面向百度编程
#
Python
python
windows
开发语言
基于深度学习的高精度交通标志检测系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于CCTSDB数据集的高精度交通标志(指示、禁止和警告)检测系统可用于日常生活中来检测与定位交通标志目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的交通标志目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括交通标志训练模型
BestSongC
·
2023-07-19 07:27
深度学习
pytorch
YOLO
人工智能
目标检测
this application failed to start because no qt platform plugin could be initialized reinstalling the
如果你使用的是conda或pip安装的Python,可以尝试重新安装PyQt或
PySide
。
TTritium
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2023-07-19 02:06
qt
python
开发语言
基于深度学习的高精度猴子检测识别系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度猴子检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位猴子目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的猴子目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括猴子训练模型的导入、初始化;置信分与IOU阈值的
BestSongC
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2023-07-18 10:20
深度学习
pytorch
YOLO
目标检测
人工智能
基于深度学习的高精度农作物机器与行人目标检测系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度农作物机器与行人目标检测系统可用于日常生活中或野外来检测与定位农作物机器与行人目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的农作物机器与行人目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括训练模型的导
BestSongC
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2023-07-18 07:56
深度学习
目标检测
pytorch
YOLO
人工智能
Pyinstaller:moviepy打包报错AttributeError: module ‘moviepy.audio.fx.all‘ has no attribute ‘audio_fadein‘
使用Python+
PySide
2开发工具时,使用到了第三方库moviepy本地调试是OK的,打包运行之后报错了记录一下分析问题并找寻解决办法的过程一、运行程序,通过命令行窗口的日志分析定位问题1.关于命令行窗口执行程序的方法请参考一下我之前写的文章
丶凉
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2023-07-18 06:48
PySide2
python自学笔记
python
pycharm
关于使用pyinstaller来打包
PySide
2程序中的问题
打包pyinstaller02.py--noconsole--hidden-importPySide2.QtXml报错0:The‘pathlib‘packageisanobsoletebackportofastandardlibrarypackage分析:这个是因为笔者使用的conda的集成环境,这里面自带了打包程序,导致使用pyinstaller打包的时候就冲突了解决:卸载conda的打包程序c
Devin·Finn
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2023-07-17 19:29
好家伙
有Bug
Qt
python
开发语言
YOLOv8目标检测
PySide
6 GUI可视化界面
课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/38552YOLOv8目标检测
PySide
6GUI可视化界面效果图如下YOLOv8目标检测
PySide
6GUI可视化界面支持本地图片和视频推理
bai666ai
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2023-07-17 17:38
YOLOv8
PySide6
GUI
可视化界面
PyQT
基于深度学习的高精度老虎检测识别系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度老虎检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位老虎目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的老虎目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括老虎训练模型的导入、初始化;置信分与IOU阈值的
BestSongC
·
2023-07-17 17:07
深度学习
pytorch
YOLO
人工智能
目标检测
Pyside
6-QtCharts+psutil实战-绘制一个CPU监测工具
❝使用
Pyside
6,简单的操作一波。windows
清安无别事
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2023-07-17 00:26
Pyside6
qt
Pyside
6-第十三篇-布局(最后一章废话-理论篇)
本篇
Pyside
6的第十三篇,新知识点,布局。布局的方式有5种。着重挑选几种将QVBoxLayout(垂直布局):按垂直方向排列小部件。QHBoxLayout(水平布局):按水平方向排列小部件。
清安无别事
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2023-07-17 00:56
Pyside6
ui
基于深度学习的高精度水果检测识别系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度水果(苹果、皇冠梨、火龙果、榴莲、葡萄、柠檬、甜瓜、网纹甜瓜、橘子、菠萝和西瓜)检测识别系统可用于日常生活中来检测与定位水果目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的水果目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出
BestSongC
·
2023-07-16 23:07
深度学习
pytorch
YOLO
人工智能
目标检测
Python、VTK和QTdesigner的联合使用
在医学图像上的实例(附代码)1.VTK_python入门2.Python使用VTK三维3D图形绘制入门教程3.关于vtk中的vtkActor、vtkRenderer、vtkRenderWindow的设置
PySide
1
Joker 007
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2023-07-16 23:38
QT大法
VTK
python
PYQT
基于深度学习的高精度线路板瑕疵目标检测系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度线路板瑕疵目标检测系统可用于日常生活中来检测与定位线路板瑕疵目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的线路板瑕疵目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括线训练模型的导入、初始化;置信分与I
BestSongC
·
2023-07-16 18:54
深度学习
目标检测
pytorch
YOLO
人工智能
基于深度学习的高精度工人安全帽检测识别系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度工人安全帽检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位工人安全帽目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的工人安全帽目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括工人安全帽训练模型的导入、初始
BestSongC
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2023-07-16 02:46
深度学习
pytorch
YOLO
人工智能
目标检测
基于深度学习的高精度80类动物目标检测系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度80类动物目标检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位80类动物目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的80类动物目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括动物目标训练模型的导入、初
BestSongC
·
2023-07-16 01:05
深度学习
目标检测
pytorch
人工智能
YOLO
基于深度学习的高精度刀具检测识别系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度刀具检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位刀具目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的刀具目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括刀具训练模型的导入、初始化;置信分与IOU阈值的
BestSongC
·
2023-07-16 00:59
深度学习
pytorch
YOLO
人工智能
目标检测
基于深度学习的高精度安全帽及背心检测识别系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度安全帽及背心检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位安全帽及背心目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的安全帽及背心目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括安全帽及背心训练模型的导
BestSongC
·
2023-07-15 12:00
深度学习
pytorch
YOLO
人工智能
目标检测
基于深度学习的高精度鸡蛋检测识别系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度鸡蛋检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位鸡蛋目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的鸡蛋目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括鸡蛋训练模型的导入、初始化;置信分与IOU阈值的
BestSongC
·
2023-07-14 20:30
深度学习
pytorch
YOLO
目标检测
人工智能
基于CrowdHuman数据集的高精度行人检测系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于CrowdHuman数据集的高精度行人检测系统可用于日常生活中检测与定位行人目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的行人目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括行人训练模型的导入、初始化;置信分与IOU
BestSongC
·
2023-07-14 18:18
pytorch
YOLO
人工智能
深度学习
目标检测
基于深度学习的高精度深海鱼检测识别系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度深海鱼检测识别系统可用于检测与定位深海鱼目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的深海鱼目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集,使用Pysdie6库来搭建页面展示系统,同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括深海鱼训练模型的导入、初始化;置信分与IOU阈值的调节、图像
BestSongC
·
2023-07-14 18:47
深度学习
pytorch
YOLO
目标检测
人工智能
基于深度学习的高精度鸟类目标检测识别系统(PyTorch+
Pyside
6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度鸟类目标(鹦鹉(CrestedMyna)、麻雀(EurasianTreeSparrow)、黑头文鸟(ChestnutMunia)、白领翡翠(CollaredKingfisher)、太阳鸟(GardenSunbird))检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位鸟类目标目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的鸟类目标目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或
BestSongC
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2023-07-14 18:10
深度学习
目标检测
pytorch
人工智能
YOLO
Nuitka打包教程
使用nuitka--help可查看所有命令5、常规打包一段简单的
pyside
代码6、升级:只编译我们自己编写的代码。引用的代码全部使用pyd来访问。
苍穹之跃
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2023-07-14 18:21
python
linux
运维
服务器
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