基于深度学习钢材缺陷检测系统pyqt5系统界面3(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_

基于深度学习钢材缺陷检测系统pyqt5系统界面3(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_
基于深度学习的钢材缺陷检测系统
数据集➕权重➕系统
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）
可以自己更换背景图，有视频介绍
可以自己改系统名称，有视频介绍
完全不用担心环境问题，有详细介绍，安装快捷简单
【钢材表面缺陷加检测数据集】1800张，6类
names = [‘crazing’, ‘inclusion’, ‘patches’, ‘pitted_surface’, ‘rolled-in_scale’, ‘scratches’]
名称 = [‘龟裂’, ‘夹杂物’, ‘补丁’, ‘麻点表面’, ‘轧入氧化皮’, ‘划痕’]

共1800张，按8:1:1比例划分为train：1440张，val：180张，test：180张。标注文件为YOLO适用的txt格式。可以直接用于模型训练。

系统：
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。