基于YOLOv5的电瓶车和自行车检测系统，支持图像、视频和摄像实时检测

基于YOLOv5的电瓶车和自行车检测系统，支持图像、视频和摄像实时检测

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/Lamber130/article/details/136262753

本文介绍了一个基于YOLOv5的电瓶车和自行车检测系统项目。该项目在PyTorch框架下实现，包括完整的代码、数据集、训练好的模型权重、模型训练记录以及基于PyQt5设计的UI界面。

一、项目简介

基于YOLOv5的电瓶车和自行车检测系统是在PyTorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，UI界面等。UI界面由PyQt5设计实现。

该项目可以在PyCharm和Anaconda搭建的虚拟环境中执行。如果需要配置开发环境，可以参考以下教程：

• 超详细的PyCharm+Anaconda搭建Python虚拟环境
• PyCharm+Anaconda搭建Python虚拟环境

二、项目结构

该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练。以下是模型训练的基本步骤：

1. 修改数据集路径：编辑data/motorcycle.yaml文件中的数据集路径
2. 模型训练：运行train.py文件
3. 模型验证：当模型训练完成后，运行val.py文件
4. 使用模型：运行gui.py文件即可通过GUI界面展示模型效果

三、数据集

部分数据展示：

四、GUI界面（技术栈：PyQt5+Python）

1. GUI初始界面
2. 图像检测界面
3. 视频或摄像实时检测界面

五、模型训练和验证的一些指标及效果

六、总结

以上即为整个项目的介绍，完整的项目包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，UI界面和各种模型指标等。

若项目使用过程中出现问题，请及时交流！