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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mAP@0.5 达 0.88。

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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、batch=4、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）：

• mAP@0.5：0.88，综合精确率 1.00，召回率 0.98，F1 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）

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。

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