基于Gradio的YOLOv8通用目标检测与图像分割演示系统

<p align="center"> <a href="https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det"> <img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/gradio_yolov8_det_logo.png" alt="Simple Icons" > </a> <p align="center"> 基于Gradio的YOLOv8通用目标检测与图像分割演示系统 </p> <p align="center"> 可自定义检测模型、演示便捷、安装简单 </p> </p> <p align="center"> <a href="./CodeCheck.md"><img src="https://img.shields.io/badge/CodeCheck-passing-success" alt="code check" /></a> <a href="https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/v0.2.3"><img src="https://img.shields.io/badge/Releases-v0.2.3-green" alt="Releases Version" /></a> <a href="https://huggingface.co/"><img src="https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97-Hugging%20Face-blue" alt="Hugging Face Spaces" /></a> <a href="https://huggingface.co/spaces"><img src="https://img.shields.io/badge/🤗%20Hugging%20Face-Spaces-blue" alt="Hugging Face Spaces" /></a> <a href="https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/blob/master/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-GPL--3.0-blue" alt="License" /></a> </p> <p align="center"> <a href="https://github.com/ultralytics/ultralytics"><img src="https://img.shields.io/badge/ultralytics-v8.0.73+-blue" alt="YOLOv8 Version" /></a> <a href="https://github.com/gradio-app/gradio"><img src="https://img.shields.io/badge/Gradio-3.24.1+-orange" alt="Gradio Version" /></a> <a href="#"><img src="https://img.shields.io/badge/Python-3.8%2B-blue?logo=python" alt="Python Version" /></a> <a href="https://pypi.org/project/torch/"><img src="https://img.shields.io/badge/torch-1.12.0%2B-important?logo=pytorch" alt="Torch Version" /></a> <a href="https://pypi.org/project/torchvision/"><img src="https://img.shields.io/badge/torchvision-0.13.0%2B-green?logo=pytorch" alt="TorchVision Version" /></a> <a href="https://github.com/pre-commit/pre-commit"><img src="https://img.shields.io/badge/checks-pre--commit-brightgreen" alt="pre-commit"></a> </p> ## 🚀 作者简介 曾逸夫，从事人工智能研究与开发；主研领域：计算机视觉；[YOLOv8官方开源项目代码贡献人](https://github.com/ultralytics/ultralytics/graphs/contributors)；[YOLOv5官方开源项目代码贡献人](https://github.com/ultralytics/yolov5/graphs/contributors) ❤️ Github：https://github.com/Zengyf-CVer <h2 align="center">🚀更新走势</h2> - `2023-04-14` **⚡ [Gradio YOLOv8 Det v0.2.3](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/v0.2.3)正式上线** - `2023-01-23` **⚡ [Gradio YOLOv8 Det v0.2.2](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/v0.2.2)正式上线** - `2023-01-22` **⚡ [Gradio YOLOv8 Det v0.2](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/v0.2)正式上线** - `2023-01-15` **⚡ [Gradio YOLOv8 Det v0.1](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/v0.1)正式上线** <h2 align="center">🤗在线Demo</h2> ### ❤️ 快速体验 本项目提供了**在线demo**，点击下面的logo，进入**Hugging Face Spaces**中快速体验： <div align="center" > <a href="https://huggingface.co/spaces/Zengyf-CVer/Gradio-YOLOv8-Det"> <img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/huggingface_logo.png"> </a> </div> <h2 align="center">💎项目流程与用途</h2> ### 📌 项目整体流程 <div align="center" > <img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/gyd_8_2_workflow.png"> </div> ### 📌 项目示例 #### ❤️ Gradio YOLOv8 Det v0.2.3 界面与检测效果（目标检测） <div align="center" > <img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/gyd_02_det.png"> </div> #### ❤️ Gradio YOLOv8 Det v0.2.3 界面与检测效果（图像分割） <div align="center" > <img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/gyd_02_2_seg.png"> </div> #### ❤️ 快速体验 本项目提供了6个**图片示例**，用户可以快速体验检测与分割效果： <div align="center" > <img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/gyd_02_examples.png"> </div> <div align="center" > 示例界面 </div> <h2 align="center">💡项目结构</h2> ``` . ├── gradio-yolov8-det # 项目名称 │ ├── model_config # 模型配置 │ │ ├── model_name_all.yaml # YOLOv8 模型名称（yaml版） │ │ └── model_name_custom.yaml # 自定义模型名称（yaml版） │ ├── cls_name # 类别名称 │ │ ├── cls_name_zh.yaml # 类别名称文件（yaml版-中文） │ │ ├── cls_name_en.yaml # 类别名称文件（yaml版-英文） │ │ ├── cls_name_ru.yaml # 类别名称文件（yaml版-俄语） │ │ ├── cls_name_es.yaml # 类别名称文件（yaml版-西班牙语） │ │ ├── cls_name_ar.yaml # 类别名称文件（yaml版-阿拉伯语） │ │ ├── cls_name_ko.yaml # 类别名称文件（yaml版-韩语） │ │ ├── cls_name.yaml # 类别名称文件（yaml版-中文-v0.1） │ │ └── cls_name.csv # 类别名称文件（csv版-中文） │ ├── util # 工具包 │ │ ├── fonts_opt.py # 字体管理 │ │ └── pdf_opt.py # PDF管理 │ ├── img_examples # 示例图片 │ ├── __init__.py # 初始化文件 │ ├── gradio_yolov8_det.py # v0.2.3主运行文件 │ ├── gyd_fastapi_server.py # Gradio FastAPI运行文件 │ ├── setup.cfg # pre-commit CI检查源配置文件 │ ├── .pre-commit-config.yaml # pre-commit配置文件 │ ├── LICENSE # 项目许可 │ ├── CodeCheck.md # 代码检查 │ ├── .gitignore # git忽略文件 │ ├── README.md # 项目说明 │ └── requirements.txt # 脚本依赖包 ``` <h2 align="center">🔥安装教程</h2> ### ✅ 第一步：创建conda环境 ```shell conda create -n yolo python==3.8 conda activate yolo # 进入环境 ``` ### ✅ 第二步：克隆 ```shell git clone https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det.git ``` ### ✅ 第三步：安装Gradio YOLOv8 Det依赖 ```shell cd gradio-yolov8-det pip install -r ./requirements.txt -U ``` <h2 align="center">⚡使用教程</h2> ### 💡 运行Gradio YOLOv8 Det 📌 运行 ```shell python gradio_yolov8_det.py # 在浏览器中输入：http://127.0.0.1:7860/或者http://127.0.0.1:7861/ 等等（具体观察shell提示） ``` ❗ 注：默认类别文件[cls_name_zh.yaml](./cls_name/cls_name_zh.yaml)|[cls_name.csv](./cls_name/cls_name.csv) ### 💡 脚本指令操作 ❤️ 本项目提供了一些脚本指令，旨在扩展项目的功能。 ❗ 注：其中的一些功能是界面组件（按钮、文本框等）无法实现的，需要通过脚本指令完成： ```shell # 共享模式 python gradio_yolov8_det.py -is # 在浏览器中以共享模式打开，https://**.gradio.app/ # 图片输入源切换，默认为图片上传 python gradio_yolov8_det.py -src upload # 图片上传 python gradio_yolov8_det.py -src webcam # webcam拍照 # 输入图片操作模式，默认为图片编辑器 python gradio_yolov8_det.py -it editor # 图片编辑器 python gradio_yolov8_det.py -it select # 区域选择 # 自定义下拉框默认模型名称 python gradio_yolov8_det.py -mn yolov8m # 自定义NMS置信度阈值 python gradio_yolov8_det.py -conf 0.8 # 自定义NMS IoU阈值 python gradio_yolov8_det.py -iou 0.5 # 设置推理尺寸，默认为640 python gradio_yolov8_det.py -isz 320 # 设置滑块步长，默认为0.05 python gradio_yolov8_det.py -ss 0.01 ``` ### 💡 FastAPI 操作 ❤️ 本项目可以内嵌于FastAPI框架 ```shell python gyd_fastapi_server.py ``` ### 📝 项目引用指南 📌 如需引用Gradio YOLOv8 Det v0.2.