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基于深度学习的农作物害虫检测系统演示与介绍(YOLOv8/v7/v6/v5模型+PySide6界面+训练数据集)
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YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载:https://mbd.pub/o/bread/ZZyUmptq YOLOv8/v5项目完整资源下载:https://mbd.pub/o/bread/ZZuclJ9x YOLOv7项目完整资源下载:https://mbd.pub/o/bread/ZZyTkpZs YOLOv6项目完整资源下载:https://mbd.pub/o/bread/ZZyUlphw 视频演示利用深度学习构建的农作物害虫检测系统,并提供了完整的实现代码。该系统基于先进的YOLOv8算法,以及YOLOv7、YOLOv6和YOLOv5模型,展示了不同模型间的性能指标,如mAP、F1 Score等。在本人博客上深入讲解了算法的原理,提供了相应的Python代码、训练数据集,并集成了一个基于PySide6的美观UI界面。 系统能够精确识别和分类图像中的农作物害虫目标,支持从图片、图片文件夹、视频文件以及摄像头输入进行检测,包含热力图或柱状图分析、标记框类别、类别统计、可调Conf、IOU参数、可视化结果显示等功能。此外,还设计了基于SQLite数据库的用户注册登录管理界面,提供模型切换和UI界面定制的选项。本文旨在为深度学习新手提供实用指南,完整的代码和数据集已提供链接,便于读者下载和应用。 Pycharm软件安装:https://www.bilibili.com/video/BV1Qm411U7ng/ Anaconda安装教程:https://www.bilibili.com/video/BV1ex4y1k7Yt/ 环境配置教程:https://www.bilibili.com/video/BV1XH4y1j75L/
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