基于yolov5+PyQt5GUI界面瓶子识别检测源码+模型(1.7万多个目标数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

项目名称是“来往行人检测跟踪计数”，GUI界面可以统计显示来回经过的行人数量。 基于YOLOv5+deepsort+pyqt5GUI界面行人跟踪计数系统设计源码+模型+操作说明+数据集 附有详细运行操作说明，按照一步步来就可以了。 模型是yolov5行人检测模型，提供的有人形检测数据集+训练代码，可以自己训练模型。 当然也可以训练出车辆检测模型，对车辆进行检测跟踪计数，换下模型即可。 【备注】有相关使用问题，可以留言或者私信于我，有问必答！

基于centernet+pyqt5GUI界面人形检测计数系统源码+模型+操作说明+代码注释供学习参考.zip 带有pyqt5界面，模型，操作说明，有大量代码注释。 该项目代码可供参考学习，里面有很多自定义修改的地方，界面挺好! 适合深度学习初学者、或者正在做毕设的学生和需要项目实战AI算法工程师，学习借鉴。

智慧工地项目 1、基于YOLOV5安全帽检测系统及危险区域入侵检测告警系统_带GUI界面（包含python源码+项目说明）。 2、该项目是使用 YOLOv5 算法来实现在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用。 运用yolov5网络进行工人安全帽检测以及危险区域入侵检测，将报警信息通过微信公众号推送给安全员或者项目负责人。 3、使用的pytorch深度学习框架，python语言编写。 源码中带有pyqt5写的GUI界面，界面按钮名称可以自定义。 资源中含有项目详细操作文档介绍，建议根据项目说明来一步步操作。 【备注】使用过程有问题，请留言或者私信博主！