功能：基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统，并详细展示了其实现代码。系统采纳了领先的YOLOv7算法，展示了其在图像、视频、实时视频流及批量文件中识别钢材表面缺陷的高准确度。配备了相应的Python代码实现、用于模型训练的数据集，以及一个基于PySide6的用户界面。该系统不仅实现了对钢材表面缺陷的精准识别，还提供了包括数据库、用户登录注册界面、模型可选择切换及界面个性化定制在内的多项功能。

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此代码资源包为本人在 CSDN 、知乎、博客园等平台上分享的博文：基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的钢材表面缺陷检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）中分享的完整代码和资源整合。包含训练数据集、训练代码、UI界面代码、深度学习模型等完整代码。

详细安装教程：（1）Pycharm软件安装教程；（2）Anaconda软件安装教程；（3）Python环境配置教程；

注意事项：版权所有，禁止盗卖或用于商业化用途；

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