功能:基于深度学习进行障碍物系统,该系统集成了最新的YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,系统能够在图像、视频、实时视频流和批量文件中精确地识别障碍物。项目中提供了完整的Python代码实现、专门用于训练的数据集,以及一个基于PySide6的图形用户界面(UI)。此系统不仅能够精确识别图像中的障碍物情况,还具备基于SQLite数据库的用户登录注册功能、可在界面上点击按钮切换不同模型。
如何使用代码及注意事项见我的博文,详细技术细节请参阅本人博客以及介绍视频;
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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的障碍物系统(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;
文件夹内包含的文件详情如下:
- 完整程序文件(.py等)
- UI界面源文件、数据库、图标(.db、ui、.qrc、.py等)
- 数据集文件、视频文件(.png、.jpeg、.mp4等)
- 训练代码、测试代码
这个合集中包含YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的完整项目的资源文件,详细文件可点击进入合集中包含的作品中有详细的介绍哦!
注意事项:版权所有,禁止盗卖或用于商业化用途;