基于YOLOv8深度学习的水下目标检测系统：UI界面 + YOLOv8 + 数据集全流程详解

引言

随着科技的不断进步和深海探测技术的发展，水下目标检测技术在海洋资源开发、环境监测及水下机器人等领域变得越来越重要。传统的水下目标检测方法往往依赖于人工识别，效率低且准确率不足。而基于深度学习的方法，特别是YOLO（You Only Look Once）系列模型，提供了实时、高效的目标检测方案。

本博客将详细介绍如何构建一个基于YOLOv8的水下目标检测系统，涵盖数据集准备、模型训练、UI界面设计及系统实现等内容。文章将提供完整的代码示例和data.yaml配置文件，确保您能够轻松实现自己的水下目标检测系统。

目录

引言

一、项目概述

二、数据集准备

2.1 数据集来源

2.2 数据标注

2.3 目录结构

2.4 data.yaml 文件

三、YOLOv8模型训练

3.1 安装YOLOv8

3.2 模型训练代码

3.3 训练后的模型保存

四、构建UI界面

4.1 安装Streamlit

4.2 UI界面代码

4.3 运行Streamlit

五、完整代码及配置文件

requirements.txt

train.py (模型训练代码)

app.py (UI代码)

六、系统优化与未来工作

6.1 模型优化

6.2 UI界面优化

6.3 拓展功能

七、总结

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一、项目概述

本项目的主要目标是开发一个能够实时检测水下目标的系统，具体步骤如下：

1. 数据集准备：收集并标注水下图像数据。
2. 模型训练：使用YOLOv8进行模型训练。
3. UI界面设计：构建用户友好的界面。
4. 实现水下目标检测功能。
5. 提供完整代码和配置文件。

二、数据集准备