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 项目介绍
YOLOSHOW 是一款革命性的图形化界面程序，它集成了 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，YOLOSHOW 让用户能够轻松地进行图片、视频、摄像头、文件夹（批量）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。
技术架构解析
YOLOSHOW 基于 Pyside6 开发，这是一个强大的跨平台图形用户界面框架，提供了丰富的组件和工具。结合了多种YOLO算法的YOLOSHOW，不仅支持目标检测，还扩展到了实例分割、姿态估计和旋转框检测等多种计算机视觉任务，展现了其强大的技术集成能力和应用潜力。
应用场景探索
YOLOSHOW 的应用场景非常广泛，包括但不限于：
- 安防监控：实时监控视频流，快速识别异常行为或物体
- 工业检测：自动化检测生产线上的产品缺陷，提高生产效率
- 智能交通：车辆和行人的实时检测，优化交通管理
- 医疗影像分析：辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确性
核心功能特色
多模态检测支持
支持图片、视频、摄像头、文件夹批量检测以及网络摄像头等多种输入源的目标检测，满足不同场景下的使用需求。
动态模型切换
在程序运行过程中，用户可以实时切换不同的YOLO模型版本，包括从目标检测任务切换到实例分割、姿态估计等不同任务类型。
智能参数调整
提供直观的界面用于动态调整IOU阈值、置信度、延迟时间、线条粗细等超参数，让用户能够根据实际需求优化检测效果。
自动模型加载
程序能够自动检测 ptfiles 文件夹中的模型文件，简化模型管理流程。用户只需通过导入模型功能，即可将新的模型文件添加到系统中。
结果保存与管理
支持检测结果的保存功能，用户可以方便地将分析结果导出到指定路径，便于后续的数据分析和处理。
多任务并行处理
从 YOLOSHOW v3.0 版本开始，平台支持目标检测、实例分割、姿态估计和旋转框检测等多种计算机视觉任务。
模型对比分析
独特的VS模式允许用户同时运行多个模型进行性能对比，为模型选择和优化提供直观的参考依据。
快速开始指南
环境准备
创建Python 3.9的虚拟环境并激活：
conda create -n yoloshow python=3.9
conda activate yoloshow
安装依赖
安装PyTorch框架和项目依赖包：
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install -r requirements.txt
字体配置
将 fonts 文件夹中的字体文件复制到系统字体目录，确保界面显示效果。
运行程序
在项目根目录下执行：
python main.py
技术栈优势
YOLOSHOW 采用现代化的技术架构，整合了当前最先进的计算机视觉算法。通过图形化界面的方式，让复杂的AI技术变得触手可及，无论是专业的计算机视觉研究人员还是初学者，都能快速上手使用。
该平台的开发理念是让用户专注于视觉分析任务本身，而无需关心底层算法实现细节。无论是进行算法研究、产品开发还是教育培训，YOLOSHOW 都能提供强有力的技术支持。
YOLOSHOW 的出现，将推动目标检测技术在各个行业的落地应用，加速智能化转型进程，为计算机视觉领域的发展注入新的活力。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
