YOLOv8+PyQt5+GUI界面-脑肿瘤检测（yolov8模型，从图像、视频和摄像头三种路径识别检测，包含检测页面、训练结果、权重文件）

目录

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一、使用数据集介绍

二、训练结果以及检测结果

三、GUI界面展示

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YOLOv8 是由 Ultralytics 公司推出的一种先进的目标检测算法：

1. 发展背景：
   • 在计算机视觉领域，目标检测是一项关键任务。YOLO（You Only Look Once）系列算法一直以来都备受关注，自从 2015 年 Joseph Redmon 等人提出初代 YOLO 模型后，该系列不断迭代更新。YOLOv8 是在这一基础上发展而来的，是 YOLOv5 的下一个重大更新版本。
2. 主要特点：
   • 多任务支持：能够执行目标检测、实例分割、图像分类等多种计算机视觉任务，具有很强的通用性和实用性。
   • 友好的接口：为用户提供了友好的 API，包括命令行和 Python 两种使用方式，方便用户进行模型的训练、验证和推理等操作。
   • 无锚检测：采用无锚（anchor-free）检测方式，直接预测对象的中心，减少了 box 预测的数量，加速了非极大值抑制（NMS）这一复杂的推理步骤，提高了检测效率。
   • 高效灵活：可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行，并且高效灵活地支持多种导出格式，便于在不同的设备和场景中应用。
   • 高准确性和速度：相比之前的 YOLO 版