如何制作一个建设银行网站的用户友好型视频教程？

企业网站建设教程视频,建设银行网站用户,建设企业网站作用,杭州建设厅特种作业证摘要#xff1a;基于深度学习的高精度打电话检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位打电话目标#xff0c;利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的打电话目标检测识别#xff0c;另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检…摘要基于深度学习的高精度打电话检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位打电话目标利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的打电话目标检测识别另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集使用Pysdie6库来搭建页面展示系统同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括打电话训练模型的导入、初始化置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测摄像头的上传、检测、可视化结果展示与结束检测已检测目标列表、位置信息前向推理用时。另外本打电话检测识别系统同时支持原始图像与检测结果图像的同时展示原始视频与检测结果视频的同时展示。本博文提供了完整的Python代码和使用教程适合新入门的朋友参考完整代码资源文件请转至文末的下载链接。 基本介绍 近年来机器学习和深度学习取得了较大的发展深度学习方法在检测精度和速度方面与传统方法相比表现出更良好的性能。YOLOv5是单阶段目标检测算法YOLO的第五代根据实验得出结论其在速度与准确性能方面都有了明显提升开源的代码可见https://github.com/ultralytics/yolov5。因此本博文利用YOLOv5检测算法实现一种高精度打电话识别检测模型再搭配上Pyside6库写出界面系统完成目标检测识别页面的开发。注意到YOLO系列算法的最新进展已有YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等算法将本系统中检测算法替换为最新算法的代码也将在后面发布欢迎关注收藏。 环境搭建 1下载YOLOv5源码库放到自己电脑的目录之后打开cmd进入到YOLOv5目录里面本文演示的目录是D:\vscode_workspace\yolov5 2利用Conda创建环境Anacodnaconda create -n yolo5 python3.8 然后安装torch和torchvisionpip install torch1.10.0cu113 torchvision0.11.0cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple其中-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple代表使用清华源这行命令要求nvidia-smi显示的CUDA版本11.3,最后安装剩余依赖包使用pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3安装Pyside6库 pip install pyside66.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 4对于windows系统下的pycocotools库的安装pip install pycocotools-windows -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 界面及功能展示 下面给出本博文设计的软件界面整体界面简洁大方大体功能包括训练模型的导入、初始化置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测已检测目标列表、位置信息前向推理用时。希望大家可以喜欢初始界面如下图 模型选择与初始化 用户可以点击模型权重选择按钮上传训练好的模型权重训练权重格式可为.pt、.onnx以及。engine等之后再点击模型权重初始化按钮可实现已选择模型初始化信息的设置。 置信分与IOU的改变 在Confidence或IOU下方的输入框中改变值即可同步改变滑动条的进度同时改变滑动条的进度值也可同步改变输入框的值Confidence或IOU值的改变将同步到模型里的配置将改变检测置信度阈值与IOU阈值。 图像选择、检测与导出 用户可以点击选择图像按钮上传单张图片进行检测与识别。