测试通过环境:
windows10
anaconda3+python3.8
torch==1.9.0+cu111
ultralytics==8.2.70
使用步骤:
(1)首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/ultralytics安装教程安装好yolov8环境,并安装好pyqt5
(2)切换到自己安装的yolov8环境后,并切换到源码目录,执行python main.py即可运行启动界面,进行相应的操作即可
项目提供文件有:
python源码
yolov8s.onnx模型(不提供pytorch模型,如需pytorch模型需要https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/140031636下载数据集自己训练)
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片(在test_img文件夹下面)
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于yolov8的麦穗计数系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面.zip
共33个文件
jpg:9个
xml:6个
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2024-08-28
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【测试环境】 windows10 anaconda3+python3.8 torch==1.9.0+cu111 ultralytics==8.2.70 视频演示:https://www.bilibili.com/video/BV1yDsTeEEBB/ 博文地址:https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/141639532
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基于yolov8的麦穗计数系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面.zip (33个子文件)
yolov8-pyqt5
Yolov8Detector.py 4KB
test_img
2.jpg 45KB
6.jpg 54KB
1.jpg 47KB
5.jpg 53KB
8.jpg 63KB
3.jpg 53KB
7.jpg 53KB
9.jpg 69KB
4.jpg 68KB
weights
class_names.txt 5B
yolov8n.onnx 11.67MB
results.png 269KB
模型说明.txt 61B
main.py 14KB
image.qrc 213B
mytxt.txt 695B
.idea
yolov8-pyqt5.iml 291B
workspace.xml 7KB
misc.xml 282B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 880B
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 283B
deployment.xml 431B
.gitignore 50B
image_rc.py 306KB
images
3.png 22KB
1.png 5KB
5.png 16KB
4.png 2KB
2.png 27KB
__pycache__
Yolov8Detector.cpython-38.pyc 3KB
image_rc.cpython-38.pyc 74KB
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