YOLOSHOW终极指南：轻松掌握多版本YOLO目标检测工具
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOSHOW 想要快速上手目标检测却不知从何开始？🚀 YOLOSHOW作为一款基于PySide6的多版本YOLO图形化界面工具，集成了YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11、RT-DETR、SAM、MobileSAM和FastSAM等主流算法，让目标检测变得简单高效。
✨ 核心功能亮点
YOLOSHOW提供了丰富的功能特性，满足不同场景下的目标检测需求：
🖼️ 多源输入支持
- 图片文件：支持常见格式如JPG、PNG等
- 视频文件：MP4、AVI等主流格式
- 实时摄像头：本地摄像头实时检测
- 批量处理：文件夹批量检测
- 网络摄像头：远程摄像头接入
🔄 动态模型切换
在检测过程中，您可以随时切换不同的YOLO版本：
- 目标检测模型：yolocode/yolov5/ yolocode/yolov7/ yolocode/yolov8/ yolocode/yolov9/ yolocode/yolov10/ yolocode/yolov11/ yolocode/rtdetr/ yolocode/sam/ yolocode/fastsam/
⚙️ 超参数实时调整
支持在检测过程中动态调整：
- IOU阈值
- 置信度阈值
- 延迟时间
- 线条粗细
📚 快速上手教程
环境配置步骤
- 创建虚拟环境
conda create -n yoloshow python=3.9
conda activate yoloshow
-
安装PyTorch框架 根据您的系统选择合适的版本进行安装。
-
安装项目依赖
pip install -r requirements.txt
模型文件管理
YOLOSHOW会自动检测ptfiles文件夹中的预训练模型。如果需要导入新模型：
| 模型类型 | 命名规范 | 示例 |
|---|---|---|
| 目标检测 | 包含版本号 | yolov8n.pt |
| 实例分割 | 包含-seg后缀 | yolov8n-seg.pt |
| 姿态估计 | 包含-pose后缀 | yolov8n-pose.pt |
| 旋转框检测 | 包含-obb后缀 | yolov8n-obb.pt |
检测结果保存
如需保存检测结果，只需在开始检测前点击Save Mode按钮，检测完成后选择保存路径即可。
🎯 高级功能探索
模型对比模式
YOLOSHOW支持同时运行两个不同的模型进行对比分析，帮助您选择最适合的算法。
多任务支持
- 目标检测
- 实例分割
- 姿态估计
- 旋转框检测
💡 使用技巧与建议
-
模型选择策略
- 速度优先：YOLOv5n、YOLOv8n
- 精度优先：YOLOv8x、YOLOv9-e
- 平衡选择：YOLOv8s、YOLOv10-s
-
参数调优指南
- IOU阈值：建议0.45-0.65
- 置信度阈值：根据场景调整
- 批量处理：建议使用文件夹模式
🔧 故障排除
常见问题解决方案：
- 字体显示异常：检查字体文件是否正确安装
- 模型加载失败：确认模型文件命名规范
- 检测速度慢：尝试降低分辨率或选择轻量模型
YOLOSHOW通过直观的图形界面和强大的功能集成，让目标检测技术变得更加亲民和实用。无论您是初学者还是专业人士，都能快速上手并发挥其最大价值。✨
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
