基于yolov10的遥感影像目标检测系统，支持图像检测，视频检测和及时摄像检
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基于yolov10的遥感影像目标检测系统，既支持图像检测，也支持视频和摄像及时检测【pytorch框架、python源码】_哔哩哔哩_bilibili
（一）简介
基于yolov10的遥感影像目标检测系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完备的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，GUI界面等。
GUI界面由pyqt5设计实现，项目可外接USB摄像头大概直接利用笔记本摄像头。
该项目是在pycharm和anaconda搭建的捏造环境执行，pycharm和anaconda安装和设置可观看教程：
超详细的pycharm+anaconda搭建python捏造环境_pycharm设置anaconda捏造环境-CSDN博客
pycharm+anaconda搭建python捏造环境_哔哩哔哩_bilibili
（二）项目介绍
1. 项目结构
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0fc585e20f8b4f6a8615e6dc3f727fc6.png
该项目可以利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
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/ea973f0a066f45a186871732a55dabf7.png
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：利用模型，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：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a42f54e4c73949be9bb237586e65981e.png
3.GUI界面（技能栈：pyqt5+python+opencv）
a.GUI初始界面
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b.图像检测界面
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c.视频或摄像及时检测界面
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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：完备的步伐代码文件、训练好的模型、数据集、UI界面和各种模型指标图表等。
项目包含整套资料，一步到位，省心省力
项目运行过程如出现标题，请及时沟通！
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