输出结果:返回最终的目标检测结果。 总结 构建一个完整的基于YOLOv8的安全锥检测系统,包括数据集准备、环境部署、模型训练、指标可视化展示和PyQt5界面设计。以下是所有相关的代码文件: 训练脚本 (train_yolov8.py) 指标可视化脚本 (visualize_metrics.py) GUI应用代码 (gui_app.py) ...
创建一个data.yaml文件来定义数据集路径和类别: []train:../datasets/exam_cheating_detection/images/train/val:../datasets/exam_cheating_detection/images/val/nc:9# number of classesnames:['Hand-Normalrotation','Hand-Normalrotationtrack-idkeyframe','Hand-Suspiciousrotation','Head-Normalrotation','Head...
我们将使用 YOLOv8 进行训练,并在训练过程中记录各种指标,如 F1 曲线、准确率、召回率、损失曲线和混淆矩阵。 训练脚本train_yolov8.py []fromultralyticsimportYOLOimportos# Define pathsdataset_path='path/to/dataset'weights_path='runs/train/exp/weights/best.pt'# Create dataset.yamlyaml_content=f"""...
通过以上步骤,我们可以构建一个完整的基于 YOLOv8 的龙卷风检测系统,包括数据集准备、环境部署、模型训练、指标可视化展示和 PyQt5 界面设计。以下是所有相关的代码文件: 训练脚本 (train_yolov8.py) 指标可视化脚本 (visualize_metrics.py) GUI应用代码 (gui_app.py) 辅助工具文件 (utils.py) 文档 (README.md...