家具检测：基于YOLOv5与UI界面的深度学习实现

1. 引言

家具检测是计算机视觉中的一种重要应用，尤其在智能家居、虚拟家装、室内设计和自动化管理等领域具有广泛的应用。自动识别房间中的家具，不仅能提高室内空间的管理效率，还能够为智能家居系统提供更加精准的识别能力。

本项目将介绍如何使用YOLOv5模型进行房间内家具的检测，并通过UI界面展示识别结果。我们将使用YOLOv5模型进行训练，并结合Flask框架开发一个Web界面，用户可以上传图片并实时查看识别结果。除此之外，我们还会展示如何实现实时检测，基于摄像头对房间中的家具进行识别。

2. 项目目标

本项目的目标是创建一个基于YOLOv5的家具检测系统，具体包括以下几个模块：

• 数据集准备与预处理：获取并标注家具图像数据集。
• YOLOv5训练：使用YOLOv5进行家具检测的目标检测任务。
• 模型评估与优化：训练并优化YOLOv5模型，提高检测精度。
• UI界面开发：开发一个Web界面，让用户上传房间图像并查看检测结果。
• 实时检测：实现基于摄像头的实时家具检测。

3. 环境配置