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引言
随着深度学习技术的不断发展，物体检测在多个领域得到了广泛的应用，包括工业、医疗、零售等。特别是在食品管理方面，基于图像识别的食物检测技术为人们的日常生活带来了极大的便利。例如，冰箱内食物的检测可以帮助家庭管理食物库存，提醒食物过期、缺货或者推荐食谱。
本文将介绍如何基于YOLOv10（You Only Look Once）深度学习框架，结合图形用户界面（UI）开发，构建一个冰箱内食物检测系统。该系统能够通过实时图像检测冰箱内的30种不同食物，并显示其种类及相关信息。
通过本项目，读者可以了解如何利用YOLOv10进行食物检测，如何设计并实现一个基于UI的冰箱食物检测系统，如何训练YOLOv10模型，并且如何结合实时视频流进行食物检测。
目录
引言
1. 系统架构
1.1 系统概述
1.2 系统功能
2. 数据集准备
2.1 食物数据集
2.2 数据集格式
2.3 数据集转换
2.4 数据集划分
3. YOLOv10模型训练
3.1 安装依赖
3.2 配置数据集
3.3 开始训练
3.4 模型评估
3.5 模型推理
4. UI界面开发
4.1 安装PyQt5
4.2 UI界面设计
4.3 功能解释
5. 总结
1. 系统架构
1.1 系统概述本系统的主要模块包括：</
