【算法介绍】
基于YOLOv5的牙齿健康状态检测系统是一种利用深度学习算法进行牙齿健康状态检测的技术。该系统采用YOLOv5目标检测模型,通过训练数据集,实现对牙齿目标的高精度检测识别。用户可以通过图片、视频或摄像头等方式输入牙齿图像,系统能够自动进行目标检测,并可视化展示检测结果。
该系统具有多种功能,包括牙齿训练模型的导入与初始化、置信分与IOU阈值的调节、图像/视频/摄像头的上传与检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测等。用户可以根据需要调节置信分和IOU阈值,以改变检测结果的灵敏度和准确性。
与传统的牙齿健康检测方法相比,该系统具有更高的检测精度和更快的检测速度。同时,由于采用了深度学习算法,该系统能够自适应地学习牙齿特征,提高检测的准确性和鲁棒性。
然而,该系统也存在一些局限性,例如对小目标和遮挡目标的检测能力有限,以及在复杂场景下可能会出现误检和漏检的情况。因此,在实际应用中,需要结合具体场景和需求进行综合考虑和优化。
总之,基于YOLOv5的牙齿健康状态检测系统是一种高效、准确的牙齿健康检测技术,具有广泛的应用前景。
【效果展示】
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【测试环境】
windows10
anaconda3+python3.8
torch==1.9.0+cu111
yolov5依赖模块
【模型可以检测出类别】
decaycavity
earlydecay
healthytooth
【训练数据集】
[数据集][目标检测]牙齿健康状态检测数据集VOC+YOLO格式2792张3类别-CSDN博客
【训练信息】
参数 值 训练集图片数 1956 验证集图片数 568 训练map 82.3% 训练精度(Precision) 78.0% 训练召回率(Recall) 80.5% 验证集每个类别精度统计
类别
MAP50(单位:%)
all
82
decaycavity
87
earlydecay
80
healthytooth
80
【部分实现源码】
class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow): signal = QtCore.pyqtSignal(str, str) def setupUi(self): self.setObjectName("MainWindow") self.resize(1280, 728) self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self) self.centralwidget.setObjectName("centralwidget") self.weights_dir = './weights' self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget) self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630)) self.picture.setStyleSheet("background:black") self.picture.setObjectName("picture") self.picture.setScaledContents(True) self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget) self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21)) self.label_2.setObjectName("label_2") self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget) self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21)) self.cb_weights.setObjectName("cb_weights") self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed) self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget) self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21)) self.label_3.setObjectName("label_3") self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget) self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22)) self.hs_conf.setProperty("value", 25) self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal) self.hs_conf.setObjectName("hs_conf") self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change) self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget) self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22)) self.dsb_conf.setMaximum(1.0) self.dsb_conf.setSingleStep(0.01) self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25) self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf") self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change) self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget) self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22)) self.dsb_iou.setMaximum(1.0) self.dsb_iou.setSingleStep(0.01) self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45) self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou") self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change) self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget) self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22)) self.hs_iou.setProperty("value", 45) self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal) self.hs_iou.setObjectName("hs_iou") self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change) self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget) self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21)) self.label_4.setObjectName("label_4") self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget) self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21)) self.label_5.setObjectName("label_5") self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget) self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400)) self.le_res.setObjectName("le_res") self.setCentralWidget(self.centralwidget) self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self) self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30)) self.menubar.setObjectName("menubar") self.setMenuBar(self.menubar) self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self) self.statusbar.setObjectName("statusbar") self.setStatusBar(self.statusbar) self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self) self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon) self.toolBar.setObjectName("toolBar") self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar) self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self) icon = QtGui.QIcon() icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off) self.actionopenpic.setIcon(icon) self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic") self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image) self.action = QtWidgets.QAction(self) icon1 = QtGui.QIcon() icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off) self.action.setIcon(icon1) self.action.setObjectName("action") self.action.triggered.connect(self.open_video) self.action_2 = QtWidgets.QAction(self) icon2 = QtGui.QIcon() icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off) self.action_2.setIcon(icon2) self.action_2.setObjectName("action_2") self.action_2.triggered.connect(self.open_camera) self.actionexit = QtWidgets.QAction(self) icon3 = QtGui.QIcon() icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off) self.actionexit.setIcon(icon3) self.actionexit.setObjectName("actionexit") self.actionexit.triggered.connect(self.exit) self.toolBar.addAction(self.actionopenpic) self.toolBar.addAction(self.action) self.toolBar.addAction(self.action_2) self.toolBar.addAction(self.actionexit) self.retranslateUi() QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self) self.init_all()
【使用步骤】
使用步骤:
(1)首先根据官方框架yolov5教程安装好yolov5环境,并安装好pyqt5
(2)切换到自己安装的yolov5环境后,并切换到源码目录,执行python main.py即可运行启动界面,进行相应的操作即可
【提供文件】
python源码
yolov5s.onnx模型(不提供pytorch模型)
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片(在test_img文件夹下面)