该计算方法使用PYTORCH和YOLOV5技术，能够精准计算指针仪表的读数，包括指定数值范围的实时读数和历史记录。该方法可应用于工业生产，汽车检测，医疗设备等领域。
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Ultralytics于2020年6月25日发布了YOLOv5的正式版本，其是最先进的目标检测算法技术之一，同时具有较高的推理速度。YOLOv5分为四个模型：yolov5s、yolov5m、yolov
这是一份由我个人制作的yolov5测试数据集，用于识别图像中的人、猫、狗。数据集包括高质量的图像以及相应的标注文件，旨在帮助开发人员测试和改进他们的机器学习算法。如果你正在寻找用于图像识别的数据集，那
该代码包含三部分：1. 将yolov5模型转换为onnx格式，再将onnx格式模型优化为tensorrt engine；2. 基于tensorrt engine实现模型推理；3. 提供测试用的模型文件
该数据集用于疲劳驾驶检测研究，标签采用txt格式，包含2914张图片，训练集和验证集的比例为8:2。图像类别包括closed_eye、closed_mouth、open_eye和open_mouth。
项目以Python环境下的PyCharm和Anaconda为支撑，利用深度学习技术，包括YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8模型，实现了手势检测功能。采用了PyQt5进行界面设计，通过网络优化提高
本文所提供的YOLOv5 v7.0权重文件列表包括了多个文件，用于不同的检测任务。文件列表包括yolov5n.pt、yolov5n6.pt、yolov5s.pt、yolov5s6.pt、yolov5m
yolov5-inferencing:YOLOv5,仅用于推理。轻松访问检测结果
新冠疫情造成全球口罩供应短缺，人们普遍戴口罩成为一种重要的防护措施。在这种情况下，针对遮挡人脸的口罩，设计基于yolov5的口罩人脸检测算法，可以有效提高安防系统的识别能力，适用于各种场景的安防应用。
采用yolov5算法实现视频和图像中行人的检测和识别，并使用统计算法实现行人数量的统计。最后，用tkinter展示结果，并对行人数量进行阈值比较和报警通知。本文将介绍建立该系统的步骤和实现细节。
本文提供基于YOLOV5的头盔佩戴检测识别系统的源码、训练好的数据以及可视化界面。使用前请将权重文件放到指定文件夹中并执行代码，注意等待加载模型结束。导入视频或图片文件可进行推理，并展示FPS指标。详
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