本篇博客分享了如何使用深度学习开发石头剪刀布手势识别系统，并提供了完整代码和数据集下载。系统基于YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法实现，对其进行了性能比较如mAP、F1 Score等指标。文章详述了YOLOv8原理，并附有Python代码和训练数据集介绍。该系统能够精确识别石头、剪刀、布手势，支持多种输入方式，包括图片、视频和实时摄像头，提供了包括热力图、目标标记、类别统计

基于深度学习的海洋动物检测系统使用深度学习技术检测常见海洋动物，识别图片、视频和实时视频中的海洋动物，方便记录、展示和保存结果。本文详细介绍海洋动物检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5实现对图像中存在的多个目标进行识别分类，可以在界面中选择各种海洋动物图片、视频进行检测识别。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合

交通标志识别在智能驾驶与道路安全中扮演关键角色，本文给出一套基于 YOLOv5 至 YOLOv12 的交通标志识别系统，支持限速/禁令/警告等多类目标的实时检测与分类；以 PySide6 实现桌面 UI，适配图片、视频与摄像头输入，内置热力图、类别统计、Conf/IOU 调节与结果可视化；提供 SQLite 数据库用户管理与结果持久化；随文附代码与数据集，并对各模型的 mAP、F1、PR 与训练曲

机场航拍图像检测软件使用深度学习技术检测机场航拍图像中的飞机目标等，识别航拍目标等结果并记录和保存，辅助机场智能管理运行。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。机场航拍检测系统主要检测飞机的数目、位置、预测置信度等；连接摄像头设备可开启实时检测功能，另外对图片、视频等文件也可进行测试和检测；登录系统提供用户注册、登录、管理功能；训练和调优的模型可有效

本文详细介绍如何在Windows 10中安装PyCharm和Anaconda这两款Python中必备的软件，博文中每一步均有详细截图和步骤讲解，最后介绍如何使用Anaconda创建虚拟环境并在PyCharm中配置该环境。所提供的软件安装步骤在Windows 10系统中进行了测试，目前多台服务器的安装运行情况良好，这里给出具体步骤供新手朋友参考。

农作物叶片病害检测系统用于智能检测常见农作物叶片病害情况，自动化标注、记录和保存病害位置和类型，辅助作物病害防治以增加产值。本文详细介绍基于YOLOv5深度学习模型的农作物叶片病害检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多个目标进行识别分类，可识别多种农作物叶片病害类型。博文提供了完整

水果新鲜程度检测软件用于检测水果新鲜程度，利用深度学习技术识别腐败或损坏的水果，以辅助挑拣出新鲜水果，支持实时在线检测。本文详细介绍水果新鲜程度检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多目标进行识别分类，检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的

安全帽检测系统用于自动化监测安全帽佩戴情况，在需要佩戴安全帽的场合自动安全提醒，实现图片、视频和摄像头等多种形式监测。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。安全帽检测系统主要用于自动化监测安全帽佩戴情况，检测佩戴安全帽的数目、位置、预测置信度等；可采取图片、视频和摄像头等多种形式监测佩戴情况，并实时显示标记和结果；博文提供了完整的Python代码和使

本文详细介绍如何在Windows 10中安装PyCharm和Anaconda这两款Python中必备的软件，博文中每一步均有详细截图和步骤讲解，最后介绍如何使用Anaconda创建虚拟环境并在PyCharm中配置该环境。所提供的软件安装步骤在Windows 10系统中进行了测试，目前多台服务器的安装运行情况良好，这里给出具体步骤供新手朋友参考。

开发商品标签识别系统对零售效率和顾客体验至关重要。本博客介绍了利用深度学习构建此系统的完整代码资源，提供了基于YOLOv8算法的代码实现。系统与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5性能对比，包括mAP、F1 Score分析。文章详解YOLOv8原理，附Python代码、数据集，并展示了PySide6 UI界面。系统准确识别商品标签，支持多种输入和功能，如热力图、类别统计。包含基于SQLite数