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基于YOLO系列算法(YOLOv5、YOLOv6、YOLOv8)以及YOLOv9)和Streamlit框架的垃圾满溢检测系统
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本文基于最新的基于深度学习的目标检测算法 (YOLOv5、YOLOv6、YOLOv8)以及YOLOv9) 对垃圾满溢数据集进行训练与验证,得到了最好的模型权重文件。使用Streamlit框架来搭建交互式Web应用界面,可以在网页端实现模型对图像、视频和实时摄像头的目标检测功能,在网页端用户可以调整检测参数(IoU、检测置信度等)。本数据集标注了垃圾(garbage)、垃圾桶(garbage_bin)和垃圾满溢(overflow)目标,且已转换成YOLO格式的标注文件。本博文介绍了完整的YOLO算法综述、数据集介绍、关键技术解析以及系统功能演示。 (注:本文包含三个不同的系统变体 【1】基于YOLOv8和Streamlit框架的目标检测算法(Ultralytics版本为8.0),源码和数据集链接:https://mbd.pub/o/bread/ZpeYmZlp 【2】基于YOLOv8和YOLOv5和Streamlit框架的目标检测算法(Ultralytics版本为8.0,YOLOv5的版本为7.0,源码和数据集链接:https://mbd.pub/o/bread/ZpeYmZlr 【3】基于YOLOv5、6、8、9和Streamlit框架的目标检测算法(Ultralytics版本为8.2),源码和数据集链接:https://mbd.pub/o/bread/ZpeYmZlp
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