lanbo_ai的博客

基于yolov11的水稻病害检测系统在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。GUI界面由pyqt5设计实现，可用笔记本摄像头或者外接USB摄像头该项目是在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境 或者 vscode和anaconda搭建的虚拟环境 执行的超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm anaconda环境搭建-优快云博客。

基于yolov11的零售柜商品检测系统在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。GUI界面由pyqt5设计实现，可用笔记本摄像头或者外接USB摄像头该项目是在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境 或者 vscode和anaconda搭建的虚拟环境 执行的超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm anaconda环境搭建-优快云博客。

基于yolov11的农作物病害检测系统在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。GUI界面由pyqt5设计实现，可用笔记本摄像头或者外接USB摄像头该项目是在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境 或者 vscode和anaconda搭建的虚拟环境 执行的超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm anaconda环境搭建-优快云博客。

基于yolov11的纸板缺陷检测系统在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。GUI界面由pyqt5设计实现，可用笔记本摄像头或者外接USB摄像头该项目是在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境 或者 vscode和anaconda搭建的虚拟环境 执行的超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm anaconda环境搭建-优快云博客。

基于yolov8的水果级别（分级）检测识别系统在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。GUI界面由pyqt5设计实现，可用笔记本摄像头或者外接USB摄像头该项目是在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境 或者 vscode和anaconda搭建的虚拟环境 执行的。

基于yolov8的人坐姿检测识别系统在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。GUI界面由pyqt5设计实现，可用笔记本摄像头或者外接USB摄像头该项目是在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境 或者 vscode和anaconda搭建的虚拟环境 执行的超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm anaconda环境搭建-优快云博客。

基于yolov8的光伏板、太阳能板缺陷检测系统在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。GUI界面由pyqt5设计实现，可用笔记本摄像头或者外接USB摄像头该项目是在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境 或者 vscode和anaconda搭建的虚拟环境 执行的。

以上是用anaconda结合vscode搭建python虚拟环境的过程，大家如有问题，欢迎评论区交流！t=O83AIndex of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source MirrorIndex of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站，致力于为国内和校内用户提供高质量的开源软件镜像、Linux 镜像源服务，帮助用户更方便地获取开源软件。本镜像站由清华大学 TUNA 协会负责运行维护。

基于yolov8的公共安全检测分析系统在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。

基于yolov8的交通标志检测识别系统（CCTSDB_2021）在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。

基于yolov8的小麦麦穗检测系统在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。

基于yolov8的扑克牌检测识别系统在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。

基于yolov10的舌象检测识别系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。ui界面由pyqt5设计实现。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径​第二步：模型训练，即运行train.py文件。

基于yolov8的车牌检测与识别系统在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。

基于yolov8的人脸表情检测系统在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。

基于yolov8的SAR影像目标检测系统在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。

基于yolov5的人群统计、人群密度统计系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。GUI界面由pyqt5设计实现，可用笔记本摄像头或者外接USB摄像头超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径​。

基于yolov5的农作物和杂草检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。GUI界面由pyqt5设计实现，可用笔记本摄像头或者外接USB摄像头超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径​。

基于yolov8的生猪姿态，行为检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。GUI界面由pyqt5设计实现，可用笔记本摄像头或者外接USB摄像头超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径​。

基于yolov8的铝材缺陷检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。GUI界面由pyqt5设计实现，可用笔记本摄像头或者外接USB摄像头超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径​。

基于yolov8的公共场合抽yan检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。GUI界面由pyqt5设计实现，可用笔记本摄像头或者外接USB摄像头超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径​。

基于yolov10的草莓成熟度检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。ui界面由pyqt5设计实现。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径​第二步：模型训练，即运行train.py文件。

基于yolov10的交通标志检测识别系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。ui界面由pyqt5设计实现。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径第二步：模型训练，即运行train.py文件。

基于yolov10的草莓生长期检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。ui界面由pyqt5设计实现。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径​第二步：模型训练，即运行train.py文件。

基于SSD模型的反光衣和安全头盔检测系统是在 PyTorch 框架之下得以实现的。这是一个完备的项目，涵盖了诸多方面，其中包括代码部分，数据集，训练完备的模型权重， UI 界面以及各类重要的模型指标该系统的 UI 界面是通过 pyqt5 设计并成功实现的。该项目可外接usb摄像头或直接用笔记本摄像头实现摄像实时检测。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm anaconda环境搭建-优快云博客。

基于SSD模型的chou yan (smoke)行为检测系统是在 PyTorch 框架之下得以实现的。这是一个完备的项目，涵盖了诸多方面，其中包括代码部分，数据集，训练完备的模型权重， UI 界面以及各类重要的模型指标该系统的 UI 界面是通过 pyqt5 设计并成功实现的。该项目可外接usb摄像头或直接用笔记本摄像头实现摄像实时检测。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm anaconda环境搭建-优快云博客。

基于SSD模型的高压输电线障碍物检测系统是在 PyTorch 框架之下得以实现的。这是一个完备的项目，涵盖了诸多方面，其中包括代码部分，数据集，训练完备的模型权重， UI 界面以及各类重要的模型指标该系统的 UI 界面是通过 pyqt5 设计并成功实现的。该项目可外接usb摄像头或直接用笔记本摄像头实现摄像实时检测。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm anaconda环境搭建-优快云博客。

基于Faster-RCNN的水下垃圾检测系统是在 PyTorch 框架之下得以实现的。这是一个完备的项目，涵盖了诸多方面，其中包括代码部分，数据集，训练完备的模型权重， UI 界面以及各类重要的模型指标该系统的 UI 界面是通过 pyqt5 设计并成功实现的。该项目可外接usb摄像头或直接用笔记本摄像头实现摄像实时检测。windows保姆级的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_anaconda和pycharm保姆级下载及配置-优快云博客。

基于Faster-RCNN的电焊焊接缺陷检测系统是在 PyTorch 框架之下得以实现的。这是一个完备的项目，涵盖了诸多方面，其中包括代码部分，数据集，训练完备的模型权重， UI 界面以及各类重要的模型指标该系统的 UI 界面是通过 pyqt5 设计并成功实现的。该项目可外接usb摄像头或直接用笔记本摄像头实现摄像实时检测。windows保姆级的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_anaconda和pycharm保姆级下载及配置-优快云博客。

基于yolov10的油桃成熟度检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。ui界面由pyqt5设计实现。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径第二步：模型训练，即运行train.py文件。

基于yolov10的电梯电瓶车，电动车检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面等。ui界面由pyqt5设计实现。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径第二步：模型训练，即运行train.py文件第三步：模型验证，当模型训练完后，运行val.py文件。

基于yolov10的PCB板缺陷检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。ui界面由pyqt5设计实现。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径第二步：模型训练，即运行train.py文件。

基于yolov10的芒果成熟度检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。ui界面由pyqt5设计实现。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径第二步：模型训练，即运行train.py文件。

基于yolov10的昆虫检测识别系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。ui界面由pyqt5设计实现。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径第二步：模型训练，即运行train.py文件。

基于yolov10的水果菜蔬新鲜度检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。ui界面由pyqt5设计实现。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径第二步：模型训练，即运行train.py文件。

基于yolov10的水果检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。ui界面由pyqt5设计实现。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径第二步：模型训练，即运行train.py文件。

基于yolov10的水果成熟度检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。ui界面由pyqt5设计实现。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径第二步：模型训练，即运行train.py文件。

基于yolov10的火焰，烟雾，火灾检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。ui界面由pyqt5设计实现。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径第二步：模型训练，即运行train.py文件。

基于yolov10的电动车头盔检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。ui界面由pyqt5设计实现。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径第二步：模型训练，即运行train.py文件。

基于yolov10的学生课堂行为检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标（准确率、精确率、召回率等）等。ui界面由pyqt5设计实现。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境-优快云博客​该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径第二步：模型训练，即运行train.py文件。