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)
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基于yolov8的轮胎缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面.zip
共149个文件
jpg:114个
png:13个
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2024-09-04
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【测试环境】 windows10 anaconda3+python3.8 torch==1.9.0+cu111 ultralytics==8.2.70 【模型可以检测出类别】 debris side_cut ground side 更多信息:https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/141894073
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基于yolov8的轮胎缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面.zip (149个子文件)
results.csv 33KB
.gitignore 50B
yolov8-pyqt5.iml 324B
val_batch0_pred.jpg 639KB
val_batch0_labels.jpg 638KB
train_batch0.jpg 580KB
val_batch1_labels.jpg 579KB
val_batch1_pred.jpg 578KB
val_batch2_pred.jpg 541KB
val_batch2_labels.jpg 526KB
train_batch2.jpg 490KB
train_batch5491.jpg 489KB
train_batch1.jpg 469KB
train_batch5492.jpg 461KB
train_batch5490.jpg 441KB
labels_correlogram.jpg 207KB
labels.jpg 169KB
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53.jpg 99KB
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