# 说明
为了防止安装失败,建议先翻墙,再运行以下命令。
# 1、pytorch
自行参照官网安装:https://pytorch.org/get-started/locally
# 2、安装依赖
```bash
pip install -r requirements.txt
```
# 3、打开界面
```bash
python gui.py
```
# 4、联系方式
QQ:884001583
安装问题免费答疑,可付费指导,付费添加程序功能。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
基于yolov8的花卉分类系统,包含使用yolov8训练好的模型权重,使用pyqt开发的显示界面,支持图片、视频、摄像头输入 相关说明: 1、本资源包含yolov8在花卉分类数据集上的训练权重,包含best.pt和last.pt两个权重; 2、本资源包含yolov8的花卉分类推理代码,可以根据推理代码快速实现花卉分类; 4、本资源包含GUI界面,该GUI界面支持图片检测、视频检测、摄像头检测; 5、该GUI支持导出检测结果到指定的文件目录下; 6、该代码使用pyqt、ultralystic开发,需要安装相关依赖,建议使用conda虚拟环境; 7、代码采用模块化设计,各个功能解耦,可以很轻松的进行二次开发、修改; 8、yolov8模型可以轻松替换为其他版本的yolo模型,轻松训练自己的模型并替换。
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flower.zip (37个子文件)
gui.py 10KB
13920113_f03e867ea7_m.jpg 26KB
303858799_942b9c09e7_m.jpg 23KB
gui.png 177KB
val
val_batch0_pred.jpg 536KB
val_batch2_labels.jpg 546KB
val_batch0_labels.jpg 536KB
val_batch2_pred.jpg 546KB
confusion_matrix_normalized.png 131KB
val_batch1_pred.jpg 517KB
val_batch1_labels.jpg 517KB
confusion_matrix.png 117KB
train
val_batch0_pred.jpg 525KB
weights
best.pt 2.83MB
last.pt 2.83MB
val_batch2_labels.jpg 512KB
results.csv 2KB
train_batch0.jpg 488KB
val_batch0_labels.jpg 525KB
train_batch1.jpg 465KB
val_batch2_pred.jpg 512KB
results.png 114KB
train_batch2.jpg 483KB
confusion_matrix_normalized.png 131KB
val_batch1_pred.jpg 581KB
args.yaml 2KB
val_batch1_labels.jpg 581KB
confusion_matrix.png 117KB
2588234269_c4bfd0d8b9_n.jpg 70KB
5547758_eea9edfd54_n.jpg 28KB
118974357_0faa23cce9_n.jpg 52KB
readme.md 399B
model.py 873B
requirements.txt 18B
__pycache__
model.cpython-39.pyc 1KB
outputs
13920113_f03e867ea7_m.jpg 30KB
2588234269_c4bfd0d8b9_n.jpg 62KB
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justld
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