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
yolov8n.onnx模型（不提供pytorch模型）
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）
基于yolov8的课堂行为检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面.zip （104个子文件） 
.gitignore 50B yolov8-pyqt5.iml 324B
80.jpg 91KB 79.jpg 91KB 76.jpg 91KB 78.jpg 91KB 77.jpg 91KB 73.jpg 91KB 53.jpg 91KB 61.jpg 90KB 54.jpg 90KB 74.jpg 90KB 72.jpg 90KB 71.jpg 90KB 75.jpg 90KB 60.jpg 90KB 68.jpg 90KB 69.jpg 90KB 70.jpg 90KB 55.jpg 90KB 66.jpg 90KB 67.jpg 90KB 58.jpg 90KB 57.jpg 90KB 59.jpg 90KB 62.jpg 90KB 56.jpg 90KB 64.jpg 90KB 63.jpg 90KB 65.jpg 90KB 10.jpg 54KB 5.jpg 54KB 14.jpg 54KB 11.jpg 54KB 13.jpg 54KB 3.jpg 54KB 2.jpg 54KB 1.jpg 54KB 4.jpg 54KB 12.jpg 54KB 6.jpg 54KB 16.jpg 54KB 15.jpg 54KB 20.jpg 54KB 8.jpg 54KB 17.jpg 54KB 7.jpg 54KB 23.jpg 53KB 28.jpg 53KB 29.jpg 53KB 26.jpg 53KB 25.jpg 53KB 21.jpg 53KB 24.jpg 53KB 9.jpg 53KB 19.jpg 53KB 22.jpg 53KB 27.jpg 53KB 18.jpg 53KB 52.jpg 45KB 51.jpg 45KB 49.jpg 45KB 50.jpg 45KB 44.jpg 45KB 36.jpg 45KB 37.jpg 45KB 38.jpg 45KB 39.jpg 45KB 30.jpg 45KB 32.jpg 45KB 33.jpg 45KB 35.jpg 44KB 34.jpg 44KB 31.jpg 44KB 47.jpg 43KB 40.jpg 43KB 46.jpg 43KB 45.jpg 43KB 48.jpg 43KB 42.jpg 43KB 43.jpg 43KB 41.jpg 43KB yolov8n.onnx 11.68MB
results.png 263KB 2.png 27KB 3.png 22KB 5.png 16KB 1.png 5KB 4.png 2KB image_rc.py 306KB main.py 14KB Yolov8Detector.py 4KB image_rc.cpython-38.pyc 74KB Yolov8Detector.cpython-38.pyc 3KB image.qrc 213B
mytxt.txt 580B class_names.txt 111B 模型说明.txt 59B workspace.xml 7KB Project_Default.xml 880B共 104 条
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