基于YOLOv11深度学习的口腔龋齿图像识别系统（Python+PyTorch+PyQt5）| 毕业设计 源码+论文+完整教程

口腔龋齿蛀牙早期准确识别是口腔健康领域的关键需求本课题基于YOLOv11 PyTorch构建端到端龋齿识别模型实现蛀牙、早期蛀牙、健康牙齿三类目标的自动检测与定位配套PyQt5桌面界面支持图片/批量图片/视频/实时视频识别。源码 论文 答辩PPT 任务书 开题报告 部署教程 答辩教程全部打包。论文含16 张设计图、1 张数据表附约66分钟视频教程模型mAP0.5 达 0.88。通过带微信号的置顶文章联系获取置顶文章带微信号一、研究内容与实验结果前置本项目是一套完整的深度学习研究课题从数据集构建到模型训练再到系统落地全流程跑通源码可运行验证。识别目标三类蛀牙decaycavity早期蛀牙earlydecay健康牙齿healthytooth研究内容与算法采用YOLOv11端到端目标检测算法一次性完成目标定位与分类无需多阶段迭代基于PyTorch深度学习框架训练与优化模型使用OpenCV完成图像预处理与识别PyQt5设计友好交互界面数据集采用 YOLO 格式标注共1392 张训练 988 / 测试 125 / 验证 279 界面截图数据集效果模型训练150 epochs、batch4、SGD 优化器训练指标变化趋势见下图。 界面截图训练指标变化趋势实验结果论文实测指标mAP0.50.88综合精确率 1.00召回率 0.98F1 评分 0.82精确率-召回率曲线见下图模型能有效平衡检测精度与召回系统能力源码可跑单图片检测识别结果标注「正常/异常」显示类型、置信度、用时、位置批量图片检测选择文件夹一次性识别多张统计目标总数视频检测 实时视频识别支持视频文件与摄像头实时检测结果保存识别结果可保存含目标数量、位置、置信度、用时 界面截图系统主界面 界面截图单图片检测效果 界面截图批量图片检测效果 界面截图视频检测效果二、资源清单买到即得第一梯队核心资源系统源码Python YOLOv11 PyTorch OpenCV PyQt5完整可运行含训练代码、数据集配置与权重毕业论文5 章完整结构含16 张设计图 1 张数据表设计图源文件可直接编辑 设计图YOLOv11 网络结构图答辩PPT毕业答辩 PPT 开题答辩 PPT第二梯队配套材料任务书、开题报告、中期检查表、数据集1392 张标注图、训练模型权重第三梯队视频教程独立成章见下。三、视频教程零基础也能跑起来视频名时长看完你能做到Python 环境安装约 10min独立搭好 Python PyTorch 环境YOLOv11 部署 / 代码 / 演示约 40min跑通训练到识别的完整流程答辩要点讲解约 16min讲清 YOLOv11 原理、实验指标与系统亮点三件套总计约 66 分钟打包在套餐内不单独收费。四、售后承诺✅ 源码已运行验证训练/识别流程可复现✅ 论文格式规范章节完整、含全部设计图与数据表✅ 视频全覆盖环境搭建 → 代码部署 → 答辩要点✅ 资源完整源码、论文、PPT、任务书、开题报告一应俱全 完整源码 论文 PPT 视频教程已打包全套299 元。点下方链接直接下载全套资料下载。需要其他选题方向SpringBoot / SSM / 微信小程序 / Python / 深度学习均可可加微信沟通我会推荐合适的选题方向。更多计算机毕设案例持续更新中欢迎关注。通过带微信号的置顶文章联系获取置顶文章带微信号#口腔龋齿图像识别 #YOLOv11 #深度学习 #毕业设计 #源码论文