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ubuntu16.04安装MATLAB R2017b步骤详解(附完整文件包)

摘要:介绍在ubuntu16.04中从下载到安装成功的完整步骤。本文给出MATLAB R2017b(Linux系统)的完整安装包百度云盘下载地址,逐步介绍一种简单易行的安装方法,在桌面创建快捷方式,最终完整运行。

二维码及条形码智能检测软件(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

二维码及条形码智能检测软件用于检测常用条形码和二维码,对其位置进行精确定位、记录并显示检测结果,辅助识别算法定位条形码或二维码。本文详细介绍二维码及条形码智能检测软件,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算法实现多目标进行检测,在界面中可以选择各种图片、视频进行检测;博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,

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#python#深度学习#目标检测
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的个人防具检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)

开发个人防具检测系统对个人安全至关重要。本文详述了利用深度学习构建此系统的过程,包括完整的实现代码。系统基于YOLOv8算法,并与YOLOv7等旧版本进行性能对比,关注mAP等指标。深入探讨了YOLOv8原理,附上Python代码和训练数据集,并集成PySide6界面。该系统支持多种输入源,如图片和视频,并提供柱状图分析、类别统计等功能。还包括SQLite用户管理和UI自定义。旨在为初学者提供指导

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#目标检测#深度学习
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的多目标识别系统(Python+PySide6界面+训练代码)

本文介绍了一种基于深度学习的多目标识别系统系统的代码,采用最先进的YOLOv8算法并对比YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等算法的结果,能够准确识别图像、视频、实时视频流以及批量文件中的多目标。文章详细解释了YOLOv8算法的原理,并提供了相应的Python实现代码、训练数据集,以及基于PySide6的用户界面(UI)。该系统实现了对图像中多目标的准确识别和分类,并包含了基于SQLite的登

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#目标检测#深度学习
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的火焰检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)

本研究详述了一种采用深度学习技术的火焰检测系统完整代码,该系统集成了最新的YOLOv8算法,并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期算法进行了性能评估对比。该系统能够在各种媒介——包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中——准确地识别火焰检测。文章深入阐述了YOLOv8算法的机理,并附带了Python语言的实现代码、所需训练数据集,以及基于PySide6框架构建的用户界面(UI),融合

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#目标检测#深度学习
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的吸烟行为检测系统(深度学习+Python代码+PySide6界面+训练数据集)

本介绍了运用深度学习的吸烟行为检测系统,提供完整的实现代码见文末。该系统基于强大的YOLOv8算法,并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5,分析其性能指标,如mAP、F1 Score等。深入解释了YOLOv8的原理,提供相应的Python代码、训练数据集,集成了PySide6的UI界面,以及基于SQLite数据库的登录注册界面。系统能够精准检测吸烟行为,支持图片、图片文件夹、视频文件及摄

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#目标检测#深度学习
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的远距离停车位检测系统(深度学习代码+UI界面+训练数据集)

介绍了运用深度学习的远距离停车位检测系统,提供完整的实现代码见文末。该系统基于强大的YOLOv8算法,并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5,分析其性能指标,如mAP、F1 Score等。深入解释了YOLOv8的原理,提供相应的Python代码、训练数据集,集成了PySide6的UI界面,以及基于SQLite数据库的登录注册界面。系统能够精准检测远距离停车位,支持图片、图片文件夹、视频文

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#目标检测#深度学习
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的花卉检测与识别系统(附完整资源+PySide6界面+训练代码)

本篇博客呈现了一种基于深度学习的花卉检测与识别系统,并详细展示了其实现代码。系统采取了领先的YOLOv8算法,并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本进行了比较,展示了其在图像、视频、实时视频流及批量文件中识别花卉的高准确度。文章深入阐释了YOLOv8的工作机制,并配备了相应的Python代码实现、用于模型训练的数据集,以及一个基于PySide6的用户界面。该系统不仅实现了对花卉的精

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#目标检测#深度学习
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的铁轨缺陷检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)

介绍了运用深度学习的铁轨缺陷检测系统,提供完整的实现代码见文末。该系统基于强大的YOLOv8算法,并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5,分析其性能指标,如mAP、F1 Score等。深入解释了YOLOv8的原理,提供相应的Python代码、训练数据集,集成了PySide6的UI界面,以及基于SQLite数据库的登录注册界面。系统能够精准检测铁轨缺陷,支持图片、图片文件夹、视频文件及摄像

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#目标检测#深度学习
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的常见车型识别系统(Python+PySide6界面+训练代码)

本研究展示了一个基于YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法的常见车型识别系统,提供了完整代码和训练数据集下载,并进行详细介绍。使用YOLOv8与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5进行了性能对比,关注指标包括mAP和F1 Score。系统能在多种媒介如图像、视频中准确识别车型,配备Python实现代码、训练数据集和基于PySide6的界面。此外,还包括基于SQLite的用户

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#目标检测#深度学习
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