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功能演示：

yolov5，输电线(线缆)检测系统，系统既支持图像检测，也支持视频和摄像实时检测【pytorch框架】_哔哩哔哩_bilibili

（一）简介

基于yolov5的输电线，电缆检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面等。ui界面由pyqt5设计实现。

该项目是在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境执行，pycharm和anaconda安装和配置可观看教程：

超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm配置anaconda虚拟环境-CSDN博客

pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_哔哩哔哩_bilibili

（二）项目介绍

1. 项目结构

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该项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以自己重新训练，自己训练也比较简单：

第一步：修改data/data.yaml中的数据集路径

第二步：模型训练，即运行train.py文件 

第三步：模型验证，当模型训练完后，运行val.py文件

第四步：使用模型，即运行gui.py文件即可通过GUI界面来展示模型效果

2. 数据集 

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部分数据展示： 

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3.GUI界面（技术栈：pyqt5+python） 

a.GUI初始界面

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b.图像检测界面

c.视频或摄像实时检测界面

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4.模型训练和验证的一些指标及效果

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（三）总结

以上即为整个项目的介绍，整个项目主要包括以下内容：完整的程序代码文件、训练好的模型、数据集、UI界面和各种模型指标图表等。

整个项目包含全部资料，一步到位，省心省力

项目运行过程如出现问题，请及时交流！