微信手机官方网站,电子书推送网站怎么做,电商名字创意名称,企业网站优化培训基本功能演示 摘要#xff1a;YOLOv8是YOLO系列最新的版本#xff0c;支持多种视觉任务。本文基于YOLOv8的基础模型实现了80种类别的目标检测#xff0c;可以对图片进行批量自动标注#xff0c;并将检测结果保存为YOLO格式便于后续进行其他任务训练。本文给出完整的Python实…基本功能演示 摘要YOLOv8是YOLO系列最新的版本支持多种视觉任务。本文基于YOLOv8的基础模型实现了80种类别的目标检测可以对图片进行批量自动标注并将检测结果保存为YOLO格式便于后续进行其他任务训练。本文给出完整的Python实现代码并且通过PyQT5实现了UI界面更方便进行功能的展示并且提供了可执行的exe文件。该软件支持图片、视频以及摄像头进行目标检测并保存检测结果支持图片自动标注保存支持检测类别选择。本文提供了完整的Python代码和使用教程给感兴趣的小伙伴参考学习完整的代码资源文件获取方式见文末。 文章目录 基本功能演示前言一、软件核心功能介绍及效果演示软件主要功能80个目标检测类别说明1图片检测演示2视频检测演示3摄像头检测演示4保存检测结果与自动标注标签文件 二、YOLOv8目标检测的基本原理1.基本原理2.核心功能代码实现2.1 YOLOv8检测图片代码2.2 YOLOv8检测视频代码 【获取方式】结束语 点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取 前言
YOLOv8是一种前沿的计算机视觉技术它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功进一步提升了性能和灵活性。这种模型属于Ultralytics平台它的优势在于速度快且准确率高这得益于其You Only Look Once你仅需看一遍的工作原理。不仅如此YOLOv8不仅限于检测任务还拓展到了分类、分割、跟踪甚至姿态估计等多个领域。
目标检测作为计算机视觉的重要任务之一具有广泛的应用价值。例如在交通管理中可以通过实时车辆检测和跟踪来更好地管理交通流量在智能监控中可以用于识别异常行为或危险情况等。因此YOLOv8这类高效准确的目标检测模型在各领域的应用具有重要意义。
博主根据YOLOv8的目标检测技术基于python与Pyqt5开发了一款简洁的支持80个类别的目标检测与自动化标注软件可支持图片、视频以及摄像头目标检测同时支持检测类型选择与图片的批量自动标注并将检测结果保存为YOLO格式的文件用于后续训练。
软件基本界面如下图所示 觉得不错的小伙伴感谢点赞、关注加收藏如果大家有任何建议或意见欢迎在评论区留言交流 一、软件核心功能介绍及效果演示
软件主要功能
1. 支持80个类别的目标检测详细目标类别见下方说明 2. 支持图片、视频及摄像头进行检测并显示目标位置、目标总数保存检测结果; 3. 支持图片批量检测与自动标注并将结果保存为YOLO格式文件用于后续模型训练 4. 支持单个类别的目标选择与检测并保存检测结果与YOLO标签文件。
80个目标检测类别说明
本文是基于YOLOv8的基础训练模型进行开发的模型使用的是COCO数据集。支持80个类别的目标检测具体目标类别名称如下
[ 人,自行车, 汽车, 摩托车, 飞机, 公共汽车, 火车,卡车, 船, 交通灯, 消防栓, 停车标志, 停车收费表,长凳, 鸟, 猫, 狗, 马, 羊, 牛, 大象, 熊,斑马, 长颈鹿, 背包, 雨伞,手袋, 领带, 手提箱,飞盘, 雪橇, 滑雪板, 运动球, 风筝, 棒球棒,棒球手套, 滑板, 冲浪板, 网球拍, 瓶子, 酒杯, 杯子,叉子, 刀, 汤匙, 碗, 香蕉, 苹果, 三明治, 橙子,西兰花, 胡萝卜, 热狗, 披萨, 甜甜圈, 蛋糕, 椅子,沙发, 盆栽植物, 床, 餐桌, 马桶, 电视, 笔记本电脑,鼠标, 遥控器, 键盘, 手机, 微波炉, 烤箱, 烤面包机,水槽, 冰箱, 书, 时钟, 花瓶, 剪刀, 泰迪熊, 吹风机, 牙刷]包含了常见的人、汽车、公共汽车、交通灯等。
1图片检测演示
点击图片图标选择需要检测的图片或者点击文件夹图标选择需要批量检测图片所在的文件夹操作演示如下 1. 点击选择类别下拉框后会只对图片指定类别进行检测【默认检测全部类别】。 2. 点击保存按钮会同时保存指定类别检测结果图片与其对应的YOLO标签文件。 2视频检测演示
点击视频图标选择需要检测的视频就会自动显示检测结果。也可以通过下拉框选择指定类别进行检测。点击保存按钮会对视频检测结果进行保存存储路径为save_data目录下。
3摄像头检测演示
点击摄像头图标可以打开摄像头进行检测同样可以通过下拉框选择指定类别进行检测。
4保存检测结果与自动标注标签文件
点击保存按钮后对于图片会同时保存指定类别检测结果图片与其对应的YOLO标签文件对于视频只会保存指定类别检测结果视频。 检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下: 对于图片会将指定检测目标的结果存储为目标检测中YOLO格式方便后续进行模型进行训练使用存储路径为save_data/yolo_labels。结果如下图所示 自动标注的存储格式为YOLO目标检测格式说明如下【保存的文件名与图片名称相同】
二、YOLOv8目标检测的基本原理
1.基本原理
YOLOv8是一种前沿的目标检测技术它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功进一步提升了性能和灵活性。主要的创新点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。
YOLOv8不仅限于检测任务还拓展到了分类、分割、跟踪甚至姿态估计等多个领域。比如通过使用已经训练好的yolov8x-seg.pt模型可以实现对输入图像的实例分割操作从而得到图像中不同物体的分割结果。此外利用YOLOv8还可以实现实时车辆检测、车辆跟踪、实时车速检测以及检测车辆是否超速等功能。 其主要网络结构如下 本文基于YOLOv8的基础的目标检测模型该多目标检测与自动标注软件的开发。支持80种类型目标的检测与结果保存同时能批量将图片的检测结果保存为YOLO格式便于后续模型训练的使用。
2.核心功能代码实现
2.1 YOLOv8检测图片代码
from ultralytics import YOLO
import cv2
# 加载预训练模型
model YOLO(yolov8n.pt, taskdetect)
# model YOLO(yolov8n.pt) task参数也可以不填写它会根据模型去识别相应任务类别
# 检测图片
results model(./ultralytics/assets/bus.jpg)
res results[0].plot()
cv2.imshow(YOLOv8 Inference, res)
cv2.waitKey(0)2.2 YOLOv8检测视频代码
import cv2
from ultralytics import YOLO# Load the YOLOv8 model
model YOLO(yolov8n.pt)
print(111)
# Open the video file
video_path 1.mp4
cap cv2.VideoCapture(video_path)# Loop through the video frames
while cap.isOpened():# Read a frame from the videosuccess, frame cap.read()if success:# Run YOLOv8 inference on the frameresults model(frame)# Visualize the results on the frameannotated_frame results[0].plot()# Display the annotated framecv2.imshow(YOLOv8 Inference, annotated_frame)# Break the loop if q is pressedif cv2.waitKey(1) 0xFF ord(q):breakelse:# Break the loop if the end of the video is reachedbreak# Release the video capture object and close the display window
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()以上便是关于YOLOv8的多目标检测与自动标注原理与代码介绍。针对以上内容博主基于python与Pyqt5开发了一个可视化的YOLOv8多目标检测与自动标注软件能够很好的支持图片、视频及摄像头的目标检测支持检测类型的选择同时支持自动标注文件保存为YOLO格式。
关于该YOLOv8多目标检测与自动标注软件涉及到的完整源码、UI界面代码以及可执行的exe【win1064位】等相关文件均已打包上传感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。 【获取方式】 关注下方名片G-Z-H【阿旭算法与机器学习】回复【目标检测】即可获取下载方式 本文涉及到的完整全部程序文件包括python源码、UI文件、可执行的exe文件等见下图获取方式见文末 注意该代码基于Python3.9开发运行界面的主程序为MainProgram.pyMainProgram.exe为可执行文件其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。 关注下方名片GZH:【阿旭算法与机器学习】回复【目标检测】即可获取下载方式 结束语
以上便是博主开发的关于YOLOv8多目标检测与自动标注软件的全部内容由于博主能力有限难免有疏漏之处希望小伙伴能批评指正 关于本篇文章大家有任何建议或意见欢迎在评论区留言交流 觉得不错的小伙伴感谢点赞、关注加收藏哦
