YOLOv5算法实现站立-跌倒-吸烟行为检测与pyqt界面开发

资源摘要信息:"YOLOv5算法站立-跌倒-吸烟行为检测模型" YOLOv5算法是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以用于站立、跌倒和吸烟等行为的实时检测。YOLOv5算法具有速度快、准确率高的特点，可以实现实时的物体检测和分类。 YOLOv5算法站立-跌倒-吸烟行为检测模型是一个包含2000张左右的YOLO算法站立-跌倒-吸烟行为检测数据集的模型。这个数据集已经配置好，数据集目录已经配置好，yolo格式的标签，划分好train，val, test，并附有data.yaml文件。这个模型可以直接用于训练模型。 数据集目录结构如下： train: ./train/images val: ./valid/images test: ./test/images nc: 3 names: - stand - fall - smoking YOLOv5算法站立-跌倒-吸烟行为检测模型可以与YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等算法配合使用，直接进行模型的训练。 数据集和检测结果可以参考：***。 同时，该模型还提供了pyqt5的界面，可以实现更加友好的人机交互界面。 该资源还包括了一系列的教程文件和代码文件。这些文件包括： 【yolov3-YOLOv5-yolov7-yolov8环境配置-教程1】.md和【yolov3-YOLOv5-yolov7-yolov8环境配置-教程2】.md提供了YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8环境配置的详细教程，帮助用户快速配置和使用这些算法。 pyqt5使用说明.md和pyqt5使用说明.pdf提供了pyqt5界面的使用说明，帮助用户快速理解和使用pyqt5界面。 train.py、detect_logical.py、test.py、detect.py是用于训练、检测和测试模型的Python代码文件。 总的来说，YOLOv5算法站立-跌倒-吸烟行为检测模型是一个非常实用的工具，可以帮助用户实现站立、跌倒和吸烟等行为的实时检测，同时提供了一个友好的人机交互界面，大大提高了用户的使用体验。