class Detect(nn.Module): # YOLOv8 Detect head for detection models dynamic = False # force grid reconstruction export = False # export mode shape = None anchors = torch.empty(0) # init strides = torch.empty(0) #
YOLOv8的结构是围绕“三合一”模型设计的,这个模型包含了Backbone(主干网络)、Neck(颈部网络)和Head(头网络)三个部分。Backbone负责提取图像的特征;Neck用于特征融合和重塑,为Head部分的检测任务提供必要的语义信息;Head部分则负责最终的目标检测任务。 在Backbone部分,YOLOv8采用了CSP(Cross Stage Partial networks)设计...
QtFusion.models和ultralytics库分别提供了Detector类和YOLO类,这些是我们构建和运行YOLOv8模型的核心组件。 importcv2importtorchfromQtFusion.modelsimportDetectorfromdatasets.label_nameimportChinese_namefromultralyticsimportYOLOfromultralytics.utils.torch_utilsimportselect_device 在代码中,我们设置了设备类型,并初始...
model = YOLO(path, task='detect') # 检测图片 results = model(img_path) print(results) res = results[0].plot() # res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_LINEAR) cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res) cv2.waitKey(0) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9....
# UltralyticsYOLO🚀,AGPL-3.0license # YOLOv8 object detection modelwithP3-P5outputs.For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect # Parametersnc:80# numberofclassesscales:# model compound scaling constants,i.e.'model=yolov8n.yaml'will call yolov8.yamlwithscale'n'#[dept...
YOLOv8与YOLOv5模型最明显的差异是使用C2F模块替换了原来的C3模块;另外Head 部分变化最大,从原先的耦合头变成了解耦头,并且从 YOLOv5 的 Anchor-Based 变成了 Anchor-Free。 YOLOv8的网络架构包含了多个关键组件,这些组件共同工作以实现快速而准确的目标检测。首先是其创新的特征提取网络(Backbone),YOLOv8的Backbone...
# path = 'models/' path = 'runs/detect/train2/weights/' # 需要检测的图片地址 img_path = "TestFiles/Riped tomato_20.jpeg" # 加载预训练模型 # conf 0.25 object confidence threshold for detection # iou 0.7 intersection over union (IoU) threshold for NMS ...
导出结果(在Detection_UI界面操作) 用户可以导出检测结果到CSV文件,以及保存检测过程中的图像或视频。 结束检测 用户可以随时停止摄像头检测或终止文件处理,系统将释放资源并完成当前的检测任务。 通过上述流程,铁轨缺陷检测系统实现了从输入源选择、模型配置、缺陷检测到结果展示和导出的完整工作流,确保了高效和准确的铁轨...
检测系统类(Detection_UI):作为系统的核心,Detection_UI类负责协调各个组件的交互。它初始化系统参数,设置UI布局,并处理用户输入。该类通过集成多个方法,如setup_page()和setup_sidebar(),来配置页面布局和侧边栏选项,从而提供用户友好的操作界面。 模型加载与预测(YOLOv8v5Detector):YOLOv8v5Detector类是模型管理的核...
首先,脚本引入了各种必需的库,其中OpenCV库处理图像和视频数据,PyTorch库提供深度学习模型的实现,而从QtFusion.models导入的Detector类为我们的模型提供了抽象基类。ultralytics库的YOLO类负责加载和使用YOLO模型进行目标检测,而torch_utils提供的select_device函数则用于智能选择运行模型的设备。