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基于unet的钢铁表面缺陷分割识别系统是在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，GUI界面等。GUI界面由pyqt5设计实现，项目可外接USB摄像头或者直接使用笔记本摄像头。

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基于yolov10的马路坑洼检测系统是在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界面等。GUI界面由pyqt5设计实现，项目可外接USB摄像头或者直接使用笔记本摄像头。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm配置anaconda虚拟环境-CSDN博客pycharm+anaconda搭建pytho

基于yolov5和deepsort实现行人检测，追踪与计数系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，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；可外接usb摄像头或直接使用笔记本摄像头实现检测与追踪功能。超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm配置anaconda虚拟环境-CSDN博客pycharm+an

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基于SSD模型的苹果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，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 ana

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