YOLOSHOW：一站式YOLO模型图形化界面平台
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOSHOW YOLOSHOW是一款革命性的图形化界面程序，集成了YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11以及RT-DETR、SAM、MobileSAM、FastSAM等多种先进的计算机视觉算法。通过直观的用户界面，用户可以轻松进行图片、视频、摄像头、文件夹批量处理以及网络摄像头的目标检测，同时支持动态切换模型和调整超参数，极大地提升了操作的灵活性和效率。
技术架构与核心功能
多模型集成支持
YOLOSHOW深度整合了从YOLOv5到YOLOv11的完整YOLO系列算法，同时还包含了RT-DETR、SAM、MobileSAM、FastSAM等前沿视觉技术。这种全方位的算法覆盖确保了用户在不同应用场景下都能找到最适合的解决方案。
动态参数调整能力
在检测过程中，用户可以实时调整IOU阈值、置信度、延迟时间、线条粗细等关键超参数，实现检测效果的即时优化。
智能模型管理
程序能够自动识别并加载指定文件夹中的模型文件，简化了模型部署流程。用户只需点击导入模型按钮即可将新的模型文件添加到系统中。
多任务处理支持
从YOLOSHOW v3.0开始，平台同时支持目标检测、实例分割、姿态估计和旋转框检测等多种计算机视觉任务，并且支持不同版本间的任务无缝切换。
应用场景全面覆盖
智能安防监控
通过实时视频流分析，快速识别异常行为或物体，为安防系统提供智能化支持。
工业自动化检测
在生产线上自动检测产品缺陷，提高质量控制效率，降低人工成本。
智慧交通管理
实现车辆和行人的精准识别，为交通流量统计、违章行为监测提供技术保障。
医疗影像分析
辅助医生进行疾病诊断，提供病灶区域定位和诊断结果可视化功能。
核心特色功能
- 全系列模型兼容 - 支持YOLO系列所有主流版本，满足不同精度与速度需求
- 实时参数调优 - 检测过程中动态调整置信度、IOU阈值等关键参数
- 智能模型管理 - 自动识别加载模型文件，简化部署流程
- 结果数据导出 - 支持检测结果保存与后续分析处理
- 多任务并行处理 - 目标检测、分割、姿态估计一体化解决方案
快速上手指南
环境配置
创建Python 3.9的虚拟环境并激活：
conda create -n yoloshow python=3.9
conda activate yoloshow
安装PyTorch框架：
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
依赖安装
切换到项目目录后安装依赖包：
pip install -r requirements.txt
字体配置
根据不同操作系统进行字体安装：
- Windows用户：复制fonts文件夹中的字体文件到系统字体目录
- Linux用户：使用命令将字体复制到用户字体目录并刷新字体缓存
启动运行
完成以上准备工作后，运行主程序：
python main.py
项目文件结构
项目采用模块化设计，主要包含以下核心模块：
- yoloshow/ - 主程序核心模块
- yolocode/ - 各YOLO算法实现代码
- ui/ - 用户界面相关文件
- config/ - 配置文件目录
- ptfiles/ - 模型文件存储目录
YOLOSHOW以其强大的功能集成和友好的用户体验，为计算机视觉技术的普及应用开辟了全新路径。无论是专业研究者还是技术爱好者，都能在这个平台上找到适合自己的视觉分析解决方案。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
