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网页版-基于深度学习的障碍物检测系统(YOLOv8/v7/v6/v5+实现代码+训练数据集)
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网页版-障碍物检测系统(YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5实现+完整代码+训练数据集) YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2YmJtt YOLOv8和v5项目完整资源下载:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Ykpdu YOLOv7项目完整资源下载:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Yl5lt YOLOv6项目完整资源下载:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Yl55v 本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的障碍物检测系统,核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,进行性能指标对比;详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码,及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行障碍物检测,可上传不同训练模型(YOLOv8/v7/v6/v5)进行推理预测,界面可方便修改。本文附带了完整的网页设计、深度学习模型代码和训练数据集的下载链接。 (1)Pycharm和Anaconda的安装教程:https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378; (2)Python环境配置教程:https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396(2,3方法可选一种); (3)离线依赖包的安装指南:https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641(2,3方法可选一种);
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