2025年12月28日
基于深度学习的X光骨折检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
摘要： 基于深度学习的X光骨折检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集) 本文介绍了一套基于YOLO算法的X光骨折检测系统，旨在解决传统人工阅片效率低、一致性差的问题。系统支持图片、视频及实时摄像头检测，提供可视化交互界面、批量处理、结果导出等功能。通过对比YOLOv5/v8/v11/v12等模型，发现YOLO12n精度最高（mAP40.6%），YOLO11n速度最快（56.1ms）。系统采用Python3.10+PyQt5+SQLite技术栈，训练数据集包含22,000张X光影像，实验结果显示mAP@0.5达97.0%，F1值0.95，具备良好的临床应用价值。 阅读全文
posted @ 2025-12-28 20:22 Coding茶水间 阅读(29) 评论(0) 推荐(0)