YOLOSHOW：一站式多算法目标检测平台完整指南
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等多种先进的目标检测算法。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。
核心功能特性
多模型支持
YOLOSHOW支持从YOLOv5到最新YOLOv11全系列算法，涵盖目标检测、实例分割、姿态估计和旋转框检测等多种计算机视觉任务。
动态参数调整
在检测过程中，用户可以实时调整IOU阈值、置信度、延迟时间和线条粗细等超参数，以优化检测结果。
智能模型加载
程序能够自动识别并加载指定文件夹中的模型文件。所有模型文件需要按照特定命名规范：
- 目标检测模型：包含yolov5、yolov7、yolov8、yolov9、yolov10、yolo11、rtdetr等关键词
- 实例分割模型：包含yolov5n-seg、yolov8s-seg、yolo11-seg等关键词
- 姿态估计模型：包含yolov8n-pose、yolo11n-pose等关键词
- 旋转框检测模型：包含yolov8n-obb、yolo11n-obb等关键词
配置管理
程序启动后自动加载最近保存的超参数配置，关闭时自动保存修改后的配置参数，提供无缝的使用体验。
结果保存功能
用户可以在检测前启用保存模式，检测完成后选择路径保存检测结果。
安装配置指南
环境准备
# 创建虚拟环境
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
# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt
字体配置
根据操作系统不同，需要将fonts文件夹中的Shojumaru-Regular.ttf字体文件复制到系统字体目录。
项目结构
YOLOSHOW项目结构清晰，主要包含以下核心目录：
- 核心启动文件：main.py
- 用户界面：ui/目录包含所有GUI相关文件
- 模型文件：ptfiles/目录存放所有预训练模型
- 工具函数：utils/目录提供辅助功能
- 算法实现：yolocode/目录包含各版本YOLO算法的具体实现
应用场景
安防监控
实时监控视频流，快速识别异常行为或物体，提升安防响应效率。
工业检测
自动化检测生产线上的产品缺陷，提高生产质量和效率。
智能交通
车辆和行人的实时检测统计，优化交通管理和道路安全。
医疗影像分析
辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确性和效率。
YOLOSHOW将复杂的计算机视觉算法封装成简单易用的图形化工具，无论是专业的计算机视觉研究人员还是初学者，都能从中受益，轻松实现各种目标检测任务。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
