环境搭建:安装YOLOv5、PyQt5和其他必要的软件包。 数据集准备:准备用于训练YOLOv5模型的数据集。 模型训练:使用YOLOv5进行火灾检测模型的训练。 用户界面开发:使用PyQt5构建图形用户界面。 系统集成:将各部分功能整合到一起,形成完整的系统。 关键代码示例 1. 数据集准备 python深色版本 1import os 2import cv2 3i...
采用pytrch框架,代码是python的YOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好的模型+数据集+pyqt界面.zipYOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好的模型+数据集+pyqt界面.zipYOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好的模型+数据集+pyqt界面.zipYOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练好的模型+数据集+pyqt界面.zipYOLOv5火灾火焰烟雾检测源码+训练...