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基于深度学习的高精度牙齿健康检测识别系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型)

摘要:基于深度学习的高精度牙齿健康检测识别系统可用于日常生活中检测牙齿健康状况,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的牙齿目标检测识别,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牙齿训练模型的导入、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。另外本牙齿健康检测状态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

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