使用预训练模型（yolov8、MobileNetV2、ResNet50）与Gradio构建图像目标检测Web应用

简介：

   利用gradio设计一个web运用，实现图片主体物的识别。

   1）用户可以通过网页提交一张图片。

   2）web应用将输出这张图片中主体物的名称（中英文都可以）。

   3）可以使用预训练的模型。

利用预训练实现对物体识别

准备工作

在开始之前，请确保你的环境中已安装了以下依赖：

• Python 3.7+
• OpenCV
• Numpy
• Ultralytics（包含YOLOv8模型）
• Gradio

一、gradio

1、简介

Gradio 是一个开源的 Python 库，它允许数据科学家、机器学习工程师和研究人员快速创建交互式的 UI（用户界面），以便于测试和演示机器学习模型。Gradio 提供了一种简单直观的方式来可视化模型的输入和输出，而无需深入学习前端开发或 Web 开发技术。

特点：

1. 易用性：Gradio 的 API 设计简洁，只需几行代码即可创建功能完备的 Web 界面。
2. 灵活性：支持多种输入类型（如文本、图像、音频、视频、数字等）和输出类型（如文本、图像、表格、分类标签等）。
3. 实时反馈：模型的输入变化会立即反映在输出上，非常适合调试和模型迭代。
4. 兼容性：可以与各种机器学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn 等）无缝集成。
5. 部署选项：可以本地运行，也可以通过 Gradio Cloud 免费在线分享或部署应用。
6. 文档和社区：拥有详尽的文档和活跃的社区支持，便于学习和解决问题。

使用场景：

• 模型测试：在模型训练过程中快速测试不同输入的效果。
• 演示和教育：向非技术背景的观众展示模型的工作原理。
• 客户反馈：收集最终用户对模型预测的反馈。

2、安装

2.1打开终端

2.2 安装

pip install gradio

二、算法描述