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windows保姆级的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境（无需单独安装python）

基于yolov10的井盖缺失破损检测系统是在 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，其中包括代数据集，模型，模型训练记录，GUI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。该项目可在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境执行，

基于yolov10的金属表面缺陷检测系统是在 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，其中包括代数据集，模型，模型训练记录，GUI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。该项目可在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境执行，

基于yolov8的人类动作行为检测识别系统是在 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，精心整理的数据集，训练完备的模型权重，详实的模型训练记录，直观友好的 UI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于yolov8的黑葡萄成熟度检测识别系统是在 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，精心整理的数据集，训练完备的模型权重，详实的模型训练记录，直观友好的 UI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于yolov10的蓝莓成熟度检测系统是在 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，其中包括代数据集，模型，模型训练记录，GUI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。该项目可在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境执行，

基于yolov10的鲜茶叶分级系统是在 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，其中包括代数据集，模型，模型训练记录，GUI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。该项目可在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境执行，

基于yolov10的皮肤病检测识别系统是在 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，其中包括代数据集，模型，模型训练记录，GUI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。该项目可在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境执行，

基于yolov10的蘑菇检测识别系统是在 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，其中包括代数据集，模型，模型训练记录，GUI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。该项目可在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境执行，

基于yolov10的水稻害虫检测识别系统是在 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，其中包括代数据集，模型，模型训练记录，GUI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。该项目可在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境执行，

基于yolov11的梨子分级、新鲜度检测识别系统是在 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，其中包括代数据集，模型，模型训练记录，GUI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。该项目可在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境执行，

基于yolov11的橙子分级、新鲜度检测识别系统是在 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，其中包括代数据集，模型，模型训练记录，GUI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。该项目可在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境执行，

基于yolov11的柑橘、沃柑分级、新鲜度检测识别系统是在 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，其中包括代数据集，模型，模型训练记录，GUI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。该项目可在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境执行，

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基于yolov11的香蕉分级、新鲜度检测识别系统是在 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，其中包括代数据集，模型，模型训练记录，GUI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。该项目可在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境执行，

用anaconda结合vscode搭建python虚拟环境

基于yolov8的道路病害、缺陷检测识别系统是在 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，精心整理的数据集，训练完备的模型权重，详实的模型训练记录，直观友好的 UI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于yolov8的课堂行为检测识别系统是在 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，详实的模型训练记录，直观友好的 GUI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于Faster-RCNN模型的遥感卫星影像目标检测系统是在 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 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于Faster-RCNN模型的工地安全帽检测系统是在 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 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于 YOLOv5 的食堂自动计价系统是在 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，精心整理的数据集，训练完备的模型权重，详实的模型训练记录，直观友好的 UI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于 YOLOv5 的番茄成熟度检测系统是在 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，精心整理的数据集，训练完备的模型权重，详实的模型训练记录，直观友好的 UI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于SSD模型的路面坑洼检测系统是在 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 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于SSD模型的行人跌倒、摔倒检测系统是在 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 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于yolov8的农作物杂草检测识别系统是在 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，精心整理的数据集，训练完备的模型权重，详实的模型训练记录，直观友好的 UI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于yolov8的生猪检测和统计系统是在 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，精心整理的数据集，训练完备的模型权重，详实的模型训练记录，直观友好的 UI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于yolov8的柑橘叶片病虫害检测系统是在 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，精心整理的数据集，训练完备的模型权重，详实的模型训练记录，直观友好的 UI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于yolov8的驾驶员疲劳驾驶检测系统是在 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，精心整理的数据集，训练完备的模型权重，详实的模型训练记录，直观友好的 UI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于yolov8的布匹缺陷检测系统是在 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，精心整理的数据集，训练完备的模型权重，详实的模型训练记录，直观友好的 UI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于yolov8的停车场空位检测系统是在 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，精心整理的数据集，训练完备的模型权重，详实的模型训练记录，直观友好的 UI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。

基于 YOLOv5 的手机屏幕缺陷检测系统是在 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，精心整理的数据集，训练完备的模型权重，详实的模型训练记录，直观友好的 UI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux(ubuntu，centos)、mac系统下运行，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。