本仓库的yolov5版本为v5.0，是直接从官方仓库拉取的，支持训练。
本仓库依赖模型有yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt、yolov5x.pt,下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v5.0 点击地址后翻到最下面有下载链接，将下载好的模型放在pt文件夹下，运行界面时，会自动检测已有模型。
如果模型下载太慢，可以用百度网盘下载，链接：https://pan.baidu.com/s/1sFFWVyidFZZKi76CsKhf6Q?pwd=6666 提取码：6666
界面
本地图片检测画面：
本地视频检测画面：
演示视频： https://www.bilibili.com/video/BV1sQ4y1C7Vk?spm_id_from=333.999.0.0
csdn: https://blog.csdn.net/weixin_41735859/article/details/120507779?spm=1001.2014.3001.5501
功能：
- 模型选择
- 输入选择(本地文件、摄像头、RTSP)；在检测RTSP视频流的时候，尽量不要启用帧间延时，否则会出现很高的延时，用yolo5x模型时，rtsp会很卡，建议抽帧检测, 把main.py中的133-135行注释取消
# jump_count += 1
# if jump_count % 5 != 0:
# continue- IoU调整
- 置信度调整
- 帧间延时调整
- 播放/暂停/结束
- 统计检测结果（显示边框时，支持中文标签）
使用：
# conda创建python虚拟环境
conda create -n yolov5_pyqt5 python=3.8
# 激活环境
conda activate yolov5_pyqt5
# 到项目根目录下
cd ./
# 安装依赖文件
pip install -r requirements.txt
# 将下载好的模型放在pt文件夹下
# 运行main.py
python main.py运行main.py开启检测界面后会自动检测已有模型。ui文件也已上传，可以按照自己的想法更改ui界面。
使用过程中如果遇到问题，欢迎issue
问题汇总
Q: 把模型替换为yolov5最新版本的模型后，界面左下角有错误提示，但是没有报错，请问怎么解决？
A: 最新版本的界面，用最新的yolov5模型不会报错或者闪退，这是因为加了异常捕获，避免闪退。如果你想看详细错误报告，可以把DetThread类中的异常捕获取消，或者调用cgit模块（自行搜索cgit的用法，很简单）。
Q: 点击摄像头按钮后，再检测，为什么还是检测上一次的文件？
A: 点击摄像头按钮后，会自动检测电脑连接了几个摄像头（除了电脑自带摄像头，有些人还会连接usb摄像头），检测完成后，摄像头按钮下方会出现数字序号，你需要手动点击出现的数字选择摄像头。
Q: 请问怎么更改背景图片、背景颜色？
A: 自行搜索：pyqt5+qss。
Q: 你是怎么学习PyQt5的？
A: 买了本《PyQt5快速开发与实战》，书上没有的就查官方文档+CSDN+StackOverflow+github
Q: 我将摄像头的默认分辨率640x480修改为1920x1080后，画面就很卡顿，FPS从30变为了7，我在网上也搜了相关的解决办法，有说需要重新编译opencv的，但是我单独用代码调用高分辨率摄像头不会卡顿，不知道是不是opencv的问题，请博主给一些指导。谢谢（修改帧率也试过了没用）
A: 为了快速启动摄像头，代码中opencv是使用direct show模式打开摄像头的，这种模式下摄像头捕获分辨率调高之后，帧率可能会下降。改一下datasets.py中LoadWebcam类，大概242行，把括号中“, cv2.CAP_DSHOW”删除，括号里就留一个“eval(pipe)”就行了。但是启动摄像头需要的时间会比之前长一些。
或者，依旧使用direct show模式，将244行的self.cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 3)替换为以下代码
self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920)
self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080)
self.cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 3) # set buffer size
self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'))第二种方法可能对有些电脑不适用。