如何在PyQt5界面中集成YOLOv5和ResNet18模型，构建并运行一个骨龄识别检测系统？

要构建并运行一个骨龄识别检测系统，首先需要对PyQt5、YOLOv5和ResNet18有所了解，并熟悉它们在项目中的角色。PyQt5用于构建用户界面，YOLOv5负责目标检测，而ResNet18则用于图像分类。下面是集成这三个组件的基本步骤和建议：

参考资源链接：[PyQt5+YOLOv5+ResNet18实现的骨龄识别检测系统源码及说明](https://wenku.csdn.net/doc/21abmf4i6u?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 环境准备：确保Python环境已经安装，以及安装了PyQt5、PyTorch、YOLOv5等必要的库。可以通过pip安装这些库：

   pip install PyQt5 torch torchvision

对于YOLOv5，可以从其GitHub仓库克隆源代码，并按照官方文档进行安装。

2. PyQT5界面设计：使用PyQt5创建用户界面，允许用户上传X光图像，并提供一个按钮来触发骨龄识别检测过程。可以参考PyQt5的官方文档和示例代码来设计界面。

3. 数据预处理：在进行模型训练前，需要对X光图像进行预处理。如果使用的是VOC格式的数据集，需要将其转换为YOLO格式。这可以通过修改项目中的脚本文件来实现，如在yolov5_master/voc_to_yolo.py中设置正确的类别参数和路径。

4. 模型训练与集成：首先使用YOLOv5定位骨龄相关的特定区域，然后使用ResNet18对这些区域进行骨龄分类。在PyTorch中加载预训练的ResNet18模型，并根据项目需求进行微调。然后将YOLOv5的检测结果作为输入传递给微调后的ResNet18模型。

5. 功能实现：在PyQt5界面中嵌入模型推理逻辑，确保点击检测按钮后，系统能够上传图像、进行预处理、检测和分类，并将结果显示在界面上。

6. 测试和调优：在完成基础功能开发后，需要对系统进行测试，确保各个环节运行正常，并对系统进行调优以提高识别精度和速度。

通过以上步骤，你可以在PyQt5界面中集成YOLOv5和ResNet18模型，构建一个完整的骨龄识别检测系统。为了深入学习如何将这些组件集成到一起，我推荐参考这份资源：《PyQt5+YOLOv5+ResNet18实现的骨龄识别检测系统源码及说明》，这份资源提供了完整的项目文件和操作指南，能够帮助你解决集成过程中可能遇到的问题。

参考资源链接：[PyQt5+YOLOv5+ResNet18实现的骨龄识别检测系统源码及说明](https://wenku.csdn.net/doc/21abmf4i6u?spm=1055.2569.3001.10343)