随着人工智能技术在医疗领域的深入应用，基于深度学习的皮肤病变检测系统正逐渐成为辅助医生诊断的重要工具。本文将详细介绍如何利用YOLOv5算法构建一个完整的皮肤病变检测系统，包括数据集准备、模型训练、性能优化以及用户界面开发。本系统能够有效检测多种常见皮肤病变，如痣、癣、黑色素瘤等，为早期诊断提供技术支持。ISIC（International Skin Imaging Collaboration）数

本项目采用最新的YOLOv10目标检测算法实现垃圾分类检测系统，主要特点包括：使用轻量化的YOLOv10模型架构针对垃圾分类任务优化模型参数实现高精度实时检测

        YOLOv10七种车辆类型检测系统 是一个基于YOLOv10（You Only Look Once version 10）目标检测算法的智能系统，专门用于检测和分类七种不同类型的车辆。该系统能够自动识别车辆并将其分类为：tiny-car（小型汽车）、mid-car（中型汽车）、big-car（大型汽车）、small-truck（小型卡车）、big-truck（大型卡车）、oil-t

本项目旨在利用 YOLOv10 目标检测算法，构建一个高效、准确的手机检测系统。系统能够实时检测图像或视频中的手机，并输出检测结果。通过训练和优化模型，系统能够在复杂背景下准确识别手机，满足实际应用需求。

本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套专门用于鸡检测与跟踪的计算机视觉系统。系统针对农业养殖场景中的鸡只进行优化，使用自定义数据集进行训练，其中训练集包含128张图像，验证集38张图像，测试集19张图像。系统通过深度学习技术实现高精度的实时检测与连续跟踪功能。该系统能够在复杂农场环境中准确识别鸡只位置，并保持对特定个体的持续追踪，为现代化禽类养殖管理提供了智能化解决方案。

本项目旨在利用 YOLOv10 目标检测算法，构建一个高效、准确的数字识别系统。系统能够实时检测图像或视频中的数字（0-9），并输出检测结果。通过训练和优化模型，系统能够在复杂背景下准确识别数字，满足实际应用需求。

本项目基于YOLOv8深度学习算法开发了一套施工现场安全检测系统，旨在通过计算机视觉技术自动识别施工现场中的各类安全要素。系统能够检测25类不同的目标（nc:25），包括施工设备（如挖掘机、装载机）、安全装备（如安全帽、反光背心、手套）、人员、车辆以及违规行为（如未戴安全帽、未戴口罩、未穿反光背心等）。项目使用了包含717张图像的数据集（训练集521张，验证集114张，测试集82张），通过数据增强

本项目基于YOLOv8深度学习框架，开发了一套先进的船舶分类识别检测系统，能够自动识别并分类五种主要船舶类型：集装箱船（Container Ship）、邮轮（Cruise Ship）、军用舰艇（Military Ship）、滚装船（RORO）和油轮（Tanker）。系统采用包含3,721张高质量标注图像的数据集（训练集3,232张、验证集339张、测试集150张），通过精细的模型调优和迁移学习技术

本项目基于最新的YOLOv10目标检测算法，开发了一个专门针对密集行人场景的高效检测系统。系统针对单一类别("person")进行优化，使用包含9000张图像的自定义数据集(训练集7200张，验证集1800张)进行模型训练和验证。该检测系统在保持实时性能的同时，特别优化了对密集、遮挡情况下的行人检测能力，可应用于智能监控、公共安全、客流统计等多种实际场景。通过数据增强、模型轻量化等技术手段，在保证

本项目基于YOLOv8目标检测算法开发了一套超市空货架智能识别系统，专门用于检测超市货架上的缺货状态（Out-of-Stock，简称OOS）。系统以"100-O-O-S"作为唯一检测类别，通过对货架图像的实时分析，能够准确识别并定位缺货区域。项目数据集经过数据增强和模型优化，实现了较高的检测精度。该系统可集成到超市现有的监控体系中，为库存管理和补货决策提供实时数据支持，有效提升零售运营效率。