基于深度学习钢材缺陷检测系统pyqt5系统界面3(设计源文件万字报告讲解)支持资料、图片参考_相关定制_基于深度学习的钢材缺陷检测系统数据集➕权重➕系统已经训练好模型配置好环境可直接使用运行效果见图像另外送详细演示视频教程可以自己更换背景图有视频介绍可以自己改系统名称有视频介绍完全不用担心环境问题有详细介绍安装快捷简单【钢材表面缺陷加检测数据集】1800张6类names [‘crazing’, ‘inclusion’, ‘patches’, ‘pitted_surface’, ‘rolled-in_scale’, ‘scratches’]名称 [‘龟裂’, ‘夹杂物’, ‘补丁’, ‘麻点表面’, ‘轧入氧化皮’, ‘划痕’]共1800张按8:1:1比例划分为train1440张val180张test180张。标注文件为YOLO适用的txt格式。可以直接用于模型训练。系统环境python3.9 opencv PyQt5 torch1.9有搭配环境、更换系统背景布局、修改系统名称等超级详细的视频讲解已经训练好模型配置好环境可直接使用运行效果见图像另外送详细演示视频教程文件更换系统背景图说明 环境文件 UI文件 数据集yaml种类文件 模型训练文件 环境配置文档 测试图片、视频 训练脚本代码 测试代码 界面代码功能基于深度学习的行人与车辆识别检测系统 pygt界面可检测图像、视频以及保存检测结果可显示目标位置、置信度、检测时间目标数目。检测图片、视频等图像中的各目标数目摄像头监控实时检测便携展示、记录和保存支持切换目标各目标位置切换查看提供数据集和训练代码可重新训练。