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事件网站推广,中国建设执业资格注册中心网站,安阳官网网站快速排名推广,临汾市住房城乡建设局网站摘要#xff1a;基于YOLOv8模型的水下目标检测系统可用于日常生活中检测与定位鱼、水母、企鹅、海鹦、鲨鱼、海星、黄貂鱼#xff0c;利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测#xff0c;另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统…摘要基于YOLOv8模型的水下目标检测系统可用于日常生活中检测与定位鱼、水母、企鹅、海鹦、鲨鱼、海星、黄貂鱼利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集使用Pysdie6库来搭建前端页面展示系统。另外本系统支持的功能还包括训练模型的导入、初始化检测置信分与检测后处理IOU阈值的调节图像的上传、检测、可视化结果展示与检测结果导出视频的上传、检测、可视化结果展示与检测结果导出摄像头的图像输入、检测与可视化结果展示已检测目标个数与列表、位置信息前向推理用时等功能。本博文提供了完整的Python代码与安装和使用教程适合新入门的朋友参考部分重要代码部分都有注释完整代码资源文件请转至文末的下载链接。
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基本介绍
近年来机器学习和深度学习取得了较大的发展深度学习方法在检测精度和速度方面与传统方法相比表现出更良好的性能。YOLOv8 是 Ultralytics 公司继 YOLOv5 算法之后开发的下一代算法模型目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务。YOLOv8 是一个 SOTA模型它建立在之前YOLO 系列模型的成功基础上并引入了新的功能和改进以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。因此本博文利用YOLOv8目标检测算法实现一种水下目标检测模型再使用Pyside6库搭建出界面系统完成目标检测页面的开发。本博主之前发布过关于YOLOv5算法的相关模型与界面需要的朋友可从我之前发布的博客查看。另外本博主计划将YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8一起联合发布需要的朋友可以持续关注欢迎朋友们关注收藏。
环境搭建
1打开项目目录在搜索框内输入cmd打开终端
2新建一个虚拟环境conda create -n yolo8 python3.8
3激活环境安装ultralytics库yolov8官方库pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
4注意到这种安装方式只会安装cpu版torch如需安装gpu版torch需在安装包之前先安装torchpip install torch2.0.1cu118 torchvision0.15.2cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html再pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
5安装图形化界面库pyside6pip install pyside6 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
界面及功能展示
下面给出本博文设计的软件界面整体界面简洁大方大体功能包括训练模型的导入、初始化置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测已检测目标列表、位置信息前向推理用时。初始界面如下图
模型选择与初始化
用户可以点击模型权重选择按钮上传训练好的模型权重训练权重格式可为.pt、.onnx以及engine等之后再点击模型权重初始化按钮可实现已选择模型初始化的配置。
置信分与IOU的改变
在Confidence或IOU下方的输入框中改变值即可同步改变滑动条的进度同时改变滑动条的进度值也可同步改变输入框的值Confidence或IOU值的改变将同步到模型里的配置将改变检测置信度阈值与IOU阈值。
图像选择、检测与导出
用户可以点击选择图像按钮上传单张图像进行检测与识别上传成功后系统界面会同步显示输入图像。
再点击图像检测按钮可完成输入图像的目标检测功能之后系统会在用时一栏输出检测用时在目标数量一栏输出已检测到的目标数量在下拉框可选择已检测目标对应于目标位置即xmin、ymin、xmax以及ymax标签值的改变。
