功能:基于深度学习的快递包裹检系统系统的代码,采用最先进的YOLOv6算法,能够准确识别图像、视频、实时视频流以及批量文件中的快递包裹。文章详细解释了YOLOv6算法的原理,并提供了相应的Python实现代码、训练数据集,以及基于PySide6的用户界面(UI)。该系统实现了对图像中快递包裹的准确识别和分类,并包含了基于SQLite的登录注册管理、一键更换YOLOv6模型以及界面自定义修改等功能。
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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的快递包裹检测系统(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;
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
附件中的文件夹压含以下内容:
说明文档:
部分效果演示
注意事项:
(1)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;
(2)注意:虚拟产品一经售出概不退款!
(3)版权所有,未经许可禁止转载及用于商业化用途;