【YOLO 系列】基于YOLO V8的城市垃圾堆检测识别系统【python源码+Pyqt5...

本文介绍了一款基于YOLO V8的高精度城市垃圾堆检测识别系统，该系统支持多种输入方式，如图片、视频和摄像头，通过Pyqt5库构建用户界面，可进行目标检测、结果可视化和导出。系统功能包括模型导入、参数调节、图像上传与检测、视频处理、摄像头检测、结果保存等，适合初学者参考。系统的核心功能演示了单个图片、...

数据集包含各类别，已分好train、val、test文件夹，并提供转好的yolo格式标注文件，方便训练使用。数据集样式清晰，便于管理。YOLOv8是一个先进的模型，基于先前YOL家族的成功，引入了新功能和改进以提高性能和灵活性。它采用新的骨干网络、Ancher-Free检测头和损失函数，能够在各种硬件平台上运行，包括CPU...

该高精度烟头检测系统利用YOLO V8的强大能力，实现了对图片、视频和摄像头中烟头目标的实时识别与定位。系统采用YOLO V8训练数据集，结合Pyqt5构建用户界面，支持ONNX和PT等多种模型。主要功能包括模型导入与初始化，置信度与IOU阈值调整，烟头检测、结果可视化、导出以及检测结束。此系统对新入门者非常友好...

基于YOLO V8的高速公路摄像头车辆检测识别系统这款高精度系统利用YOLO V8算法进行车辆识别和定位，适用于公路监控，支持图片、视频和摄像头输入。系统采用YOLO V8数据集训练，Pyqt5构建界面，兼容ONNX和PT模型。功能包括模型导入、参数调整、图像上传与检测、结果可视化、导出以及结束检测。无论是单张图片、视...

基于YOLOv8模型的人体摔倒行为检测系统，集图片、视频与摄像头检测功能于一体，运用深度学习算法实现目标检测，支持结果可视化与导出。该系统采用YOLOv8目标检测算法，结合Pyside6库搭建界面，实现模型导入、置信度调节、检测与结果导出等操作。具体步骤包括环境搭建：创建虚拟环境、安装ultralytics与pyside6库。...

摘要：本文深入探讨了基于YOLOv8/YOLOv5的停车位检测系统，旨在提高停车效率。核心采用YOLOv8技术，并整合YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法进行性能对比。详细解释了YOLOv8原理，提供Python代码、训练数据集，并集成了PySide6界面。系统支持对图像、视频和实时摄像头进行停车位检测，用户可上传不同模型进行推理预测...

基于YOLOv8的头盔行人检测系统，结合PyTorch和Pyside6技术，是一个深度学习驱动的智能系统，旨在日常生活中的头盔行人检测与定位。系统利用YOLOv8的先进算法，支持图片、视频、摄像头等多种输入方式的检测，同时提供可视化结果和导出功能。前端界面由Pyside6构建，具备导入和初始化模型、调整置信度和IOU阈值、...

YOLO-World主要是在YOLOv8 [20]的基础上开发的，它包含一个暗网主干[20、43]作为图像编码器，一个用于多尺度特征金字塔的路径聚合网络( PAN )，以及一个用于边界框回归和对象嵌入的头部。给定文本T，采用CLIP [39]预训练的Transformer文本编码器提取相应的文本嵌入W = TextEncoder ( T )∈RC × D...

可以使用官方的开源数据集coco、Imagenet等，根据自己的需求选择。我在yolov8m的基础上训练了自己的数据集（分为test、train、val）。在标注数据时，使用labelimg工具，百度搜索即可找到使用方法。如果出现闪退问题，很可能是当前python版本与labelimg不兼容，升级版本即可。推荐一个在线标注网站：makesense.ai/...

首先，使用 onnxruntime 加载模型，并通过设置 providers 参数（如"CUDAExecutionProvider"或"CPUExecutionProvider"）进行模型配置。然后，使用 OpenCV 和 Numpy 对输入数据进行预处理，以适应模型输入尺寸要求。在模型推理阶段，处理目标检测分支和实例分割分支的输出，了解每个输出的尺寸和含义。后处理步骤包括...