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点击自动标注按钮，确认信息正确后选择训练好的yolov5 pytorch模型完成自动标注。默认为南/北方向检测。如果要检测不同的位置和方向，可以修改文件第13行和第21行中的两个多边形点。 Yolov5口罩检测，数据集训练结果，包括训练好的权重文件和各种训练曲线，保存在runs/train文件夹下，有代码和检测结果以及测试数据集，类别有戴口罩：face_mask和不戴口罩。

使用yolov5创建了车型识别系统，并基于pyqt5编写了系统操作界面。该系统独特的功能包括识别三类车型（轿车、SUV、商用车）、五种品牌（奥迪、宝马、大众、奔驰、丰田）、摄像头识别、记录识别历史和统计识别。这是一个基于labelImg和YOLOv5的半自动标注工具。它使用现有的YOLOv5 PyTorch模型来半自动注释数据集。

来源：CVHub 简介本文将介绍一种结合Label-Studio 和SAM（Segment Anything）的半自动标注解决方案，帮助大家全面提高数据标注的效率。深度学习——yolov5源码深度学习——yolov5源码深度学习——yolov5源码。 X-Anylabeling:是集成多种SOTA深度学习模型的新一代自动标注工具。

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