基于深度学习的数据标注、训练、部署的计算机视觉平台完整源码+说明（应用场景：交通执法、工业检测（缺陷检测、物体分拣等）.zip

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基于深度学习的数据标注、模型训练、模型部署的计算机视觉一体化平台源码+项目说明（应用场景：交通执法（车辆违停、行人乱穿马路等）、工业检测（缺陷检测、物体分拣等）.zip （53个子文件）

code_30312

client

main.py 787B

demo

test-two-win.py 4KB

utils

simple_dialog.py 416B

anno_file_io.py 1KB

get_training_info.py 242B

res

res.py 45KB

icons

error.png 1KB

logo.png 3KB

select.png 2KB

config.png 1KB

info.png 1KB

waring.png 2KB

config.cfg 750B

res.qrc 410B

interface

annotation_config_dialog.py 4KB

__init__.py 273B

draw_chart.py 953B

library.py 4KB

shape.py 6KB

training.py 5KB

training_config_dialog.py 11KB

main_window.py 9KB

about.py 1KB

label_dlg.py 2KB

draw_area.py 21KB

annotation.py 16KB

remote

__init__.py 0B

log

__init__.py 248B

loger.py 753B

config

__init__.py 104B

config.py 543B

network

yolov5

data

data_augment.py 746B

__init__.py 56B

free_dataset.py 5KB

utils

utils.py 20KB

ema.py 2KB

models

__init__.py 84B

export.py 3KB

yolov5.py 12KB

free_loss.py 3KB

common.py 5KB

experimental.py 5KB

focal_loss.py 1KB

train.py 17KB

test.py 13KB

config

__init__.py 271B

yolov5m.yaml 1KB

yolov5s.yaml 1KB

yolov5l.yaml 1KB

loger.py 753B

yolov5x.yaml 1KB

config.py 2KB

README.md 515B

# 计算机视觉一体化平台一款基于深度学习，提供数据标注、模型训练、模型部署、基于已有模型自动标注等功能的计算机视觉一体化平台。操作简单，无需深度学习理论即可实现AI落地。处理分类、目标检测、目标跟踪等计算机视觉任务。应用场景：交通执法（车辆违停、行人乱穿马路等）、工业检测（缺陷检测、物体分拣等）、安防（越界、人员聚集、违禁品、拉横幅等）等领域。

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