基于YOLO的风力叶片检测1(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YOLO的风力叶片检测1(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_
数据集：
【84.2%风力叶片检测数据集 】4467张，7类
训练200轮yolov8n，map0.5:84.2%，非常适合改进提升精度
names:
0: burning # 燃烧
1: crack # 裂缝
2: deformity # 变形
3: dirt # 污垢
4: oil # 油渍
5: peeling # 剥落
6: rusty # 生锈
共4467张， 数据集按8:1:1比例划分为
train：3573张，val：447张、test：447张，标注格式为YOLO。
上面都是个人闲置物品
标注文件为YOLO适用的txt格式。可以直接用于模型训练。

（有视频讲解）基于深度学习风力叶片缺陷检测系统+pyqt5系统界面
（有视频讲解）基于深度学习风力叶片缺陷检测系统

数据集标价
数据集➕权重➕系统68

已经训练好模型，配置好环境可直接使用，运行效果见图像
数据集：
【84.2%风力叶片检测数据集 】4467张，7类
训练200轮yolov8n，map0.5:84.2%，非常适合改进提升精度
names:
0: burning # 燃烧
1: crack # 裂缝
2: deformity # 变形
3: dirt # 污垢
4: oil # 油渍
5: peeling # 剥落
6: rusty # 生锈
共4467张， 数据集按8:1:1比例划分为
train：3573张，val：447张、test：447张，标注格式为YOLO。
上面都是个人闲置物品
标注文件为YOLO适用的txt格式。可以直接用于模型训练。
系统：
可以自己替换背景图片
环境：python=3.9 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。