基于深度学习的车型检测系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）_基于深度学习yolo的车辆检测与颜色识别

项目介绍

项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：

算法模型：
    yolov8

    yolov8主要包含以下几种创新：
        1. 添加注意力机制（SE、CBAM等）
        2. 修改可变形卷积（DySnake-主干c3替换、DySnake-所有c3替换）

数据集：
    网上下载的数据集，大约10000张左右，详细介绍见数据集介绍部分。

以上是本套代码的整体算法架构和对目标检测模型的修改说明，这些模型修改可以为您的 毕设、作业等提供创新点和增强模型性能的功能 。

如果要是需要更换其他的检测模型，请私信。

注：本项目提供所用到的所有资源，包含 环境安装包、训练代码、测试代码、数据集、视频文件、 界面UI文件等。

本人承诺：所有的系统，都是本人自己编写代码，我不是二次售卖的二手贩子，我是有售后的，本人亲自语音或者远程解决问题。最近发现有一些专门做毕设的购买系统后，进行二次售卖，而且价格贵很多，大家注意辨别。我敢保证说，外面见到的有这种美观界面的，都是从我这购买后，要么稍微改了一丢丢布局，要么，一点都没改，就直接卖的，都是打着有售后的旗子，最后啥也不是。希望大家不要被骗。

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项目简介

本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv8算法实现对车型的检测，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的yolov8模型，进行自己数据的检测。

该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。

本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。以下是本博文的目录：