红外图像工业石化厂区烟火检测数据集（标价即售价，24小时内发货），4137张，提供yolo，voc，coco三种标注方式
图像尺寸:384*384
类别数量:4类
训练集图像数量:2896; 验证集图像数量:827； 测试集图像数量:414
类别名称: 每一类图像数 ，每一类标注数
flame-火焰：3349,3970
chimney-烟囱：3408,27014
flare stack-火炬烟囱：3423,3997
normal smoke-普通烟气：3423,10126
image num: 4137

模型代码
采用 YOLOv11n 网络训练
训练轮次：80 个 epoch
提供全部训练 + 测试源代码
训练精度 mAP 效果如图所示
PyQt5 界面功能
界面使用 PyQt5 开发，提供全部源码（.ui、.qrc、.py 及图标文件）
支持图片检测、视频检测、摄像头实时检测
界面实时显示：目标位置、目标总数、置信度等信息
支持检测结果保存导出
操作简单直观，无需命令行
4、零基础需远程配置
针对零基础不想或不会自己配置安装可包安装 CPU 版本环境
运行环境：Python=3.8、opencv-python、PyQt5、torch
支持 Windows、Linux 系统
承诺：包运行成功，运行不成功全额退款
注：仅负责环境配置与运行，不提供代码原理讲解

附、配套文件（全套完整）
完整数据集：含原始图像、YOLO 格式 txt 标注、VOC 格式 xml 标注、yaml 配置文件
模型程序文件：训练代码 .py、训练好的模型权重 .pt
Qt 界面源码：.ui、.qrc、.py 源码及配套图标资源
程序运行说明文档：程序运行步骤说明指导文档

标价即售价，直接拍即可（DST4139）
虚拟商品，售出不退，谢谢理解