基于深度学习的高精度六类海船检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

**基于深度学习的高精度六类海船检测识别系统**

**系统概述**

本系统基于深度学习技术，利用PyTorch框架和Pyside6 GUI库，结合YOLOv5模型实现了高精度的六类海船检测识别功能。该系统能够快速准确地识别出不同类型的海船，并提供相关信息。

**系统组成**

1. **数据集**:本系统使用了一套包含六类海船图像的数据集，包括：
* 战舰* 巡洋舰* 潜水艇* 游轮* 渔船* 其他类型船舶2. **YOLOv5模型**:本系统使用了YOLOv5模型作为检测算法，能够快速准确地识别出不同类型的海船。
3. **PyTorch框架**:本系统利用PyTorch框架来实现深度学习模型的训练和推理。
4. **Pyside6 GUI库**:本系统使用Pyside6 GUI库来构建图形用户界面，方便用户操作。

**系统流程**

1. **数据预处理**:首先，将数据集中的图像进行预处理，包括resize、normalize等步骤。
2. **模型训练**:然后，利用PyTorch框架训练YOLOv5模型，使用数据集中的图像作为输入。
3. **模型推理**:训练完成后，利用模型进行推理，检测出图像中不同类型的海船。
4. **结果显示**:最后，将检测结果显示在Pyside6 GUI界面上。

**代码示例**

### 模型定义

import torchimport torchvisionclass YOLOv5Model(torch.nn.Module):
 def __init__(self):
 super(YOLOv5Model, self).__init__()
 self.backbone = torchvision.models.detection.yolo.YOLOv5()
 def forward(self, x):
 return self.backbone(x)

import torch.optim as optim# 定义模型、损失函数和优化器model = YOLOv5Model()
criterion = torchvision.models.detection.yolo.YOLOLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型for epoch in range(10):
 for x, y in train_loader:
 optimizer.zero_grad()
 outputs = model(x)
 loss = criterion(outputs, y)
 loss.backward()
 optimizer.step()

import torch# 定义输入图像和模型x = torch.randn(1,3,640,640) # 输入图像model = YOLOv5Model()

# 进行推理outputs = model(x)

import PySide6.QtWidgets as QtWidgetsclass MyWindow(QtWidgets.QWidget):
 def __init__(self):
 super(MyWindow, self).__init__()
 self.initUI()
 def initUI(self):
 # 创建GUI界面 self.setGeometry(100,100,800,600)
 self.setWindowTitle('海船检测识别系统')
 # 显示结果 self.result_label = QtWidgets.QLabel('结果:')
 self.result_text = QtWidgets.QTextEdit()
 self.result_layout.addWidget(self.result_label)
 self.result_layout.addWidget(self.result_text)
 def showResult(self, outputs):
 # 将推理结果显示在GUI界面上 result_str = ''
 for i in range(len(outputs)):
 result_str += f'类别{i}: {outputs[i]["class"]}, 坐标{x[i]}'
 self.result_text.setText(result_str)