YOLOSHOW实战指南：一站式目标检测可视化平台
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOSHOW YOLOSHOW是一款功能强大的目标检测可视化工具，集成了YOLOv5到YOLOv11全系列模型以及RT-DETR、SAM等先进算法。无论你是计算机视觉初学者还是专业开发者，都能通过这个基于PySide6的图形界面轻松实现图像、视频、摄像头等多种输入源的目标检测任务。
🎯 核心功能亮点
多模型集成支持
YOLOSHOW支持从YOLOv5到YOLOv11的所有版本，同时包含RT-DETR实时检测模型和SAM、FastSAM等分割算法。你可以根据实际需求灵活选择最适合的模型。
多样化输入源处理
- 图像检测：支持常见格式图片的目标识别
- 视频分析：对视频文件进行逐帧检测处理
- 实时摄像头：连接本地或网络摄像头进行实时检测
- 批量处理：支持文件夹批量检测，提高工作效率
动态参数调整
在检测过程中，你可以实时调整IOU阈值、置信度、延迟时间等关键参数，无需重启程序即可看到效果变化。
多任务模式切换
YOLOSHOW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，满足不同应用场景的需求。
🚀 快速上手步骤
环境配置
首先创建Python虚拟环境：
conda create -n yoloshow python=3.9
conda activate yoloshow
依赖安装
安装PyTorch框架和项目依赖：
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install -r requirements.txt
模型准备
程序会自动扫描ptfiles文件夹中的预训练模型。如果需要添加自定义模型，只需点击设置中的"Import Model"按钮即可。
字体配置
为保证界面显示效果，请将fonts文件夹中的字体文件安装到系统字体目录。
💡 实用技巧分享
模型对比功能
YOLOSHOW的VS模式允许你同时运行多个模型进行性能对比，这在模型选型时特别有用。
实时参数调优
在检测过程中，你可以：
- 动态切换不同版本的YOLO模型
- 实时调整检测阈值和IOU参数
- 修改线条粗细和显示效果
结果保存策略
开启保存模式后，所有检测结果都可以导出到指定路径，支持图像标注和检测数据保存。
📊 应用场景推荐
学术研究
对于正在学习目标检测算法的学生和研究人员，YOLOSHOW提供了直观的模型效果展示，便于理解不同算法的差异。
工业应用
在安防监控、质量检测等工业场景中，YOLOSHOW的实时检测和批量处理能力能够显著提升工作效率。
算法开发
对于算法工程师，YOLOSHOW提供了便捷的模型测试和对比平台，加速模型迭代优化过程。
🔧 故障排除指南
如果遇到模型加载失败问题，请检查：
- 模型文件命名是否符合规范
- 模型文件是否放置在正确的
ptfiles目录 - 依赖包版本是否兼容
YOLOSHOW以其友好的用户界面和强大的功能集成，成为了目标检测领域不可或缺的辅助工具。无论是教学演示还是实际项目开发，都能为你提供可靠的技术支持。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
