YOLOSHOW - YOLOv5 / YOLOv7 / YOLOv8 基于 Pyside6 的图形化界面_yoloshow/readme_cn.md at master 路 swimmingliu/yolo

文末有github地址，无偿分享，打破信息壁垒！

介绍

YOLOSHOW 是一款集合了 YOLOv5 YOLOv7 YOLOv8 算法的图形化界面程序.

功能

1. 支持 图片 / 视频 / 摄像头 / 文件夹（批量） 目标检测

选择左侧菜单栏的图片 / 视频 / 摄像头 / 文件夹（批量）进行目标检测

2. 动态切换模型 / 调整超参数

程序开始检测时，支持动态切换模型 / 调整超参数

1. 支持动态切换 YOLOv5 /  YOLOv7 / YOLOv8 模型
2. 支持动态修改 IOU / Confidence / Delay time  / line thickness 超参数

3. 动态加载模型

程序可以自动检测ptfiles 文件夹中包含 YOLOv5 Models / YOLOv7 Models / YOLOv8 Models pt 模型.

如果你需要导入新的 pt 文件, 请点击 Settings 框中的 Import Model 按钮 来选择需要导入的 pt 文件. 然后程序会把该文件复制到 ptfiles 文件夹下.

Notice : 所有的 pt 模型文件命名必须包含 yolov5 / yolov7 / yolov8 中的任意一个版本. (如 yolov8-test.pt)

4. 加载超参数配置

1. 程序启动时, 自动加载最近保存的超参数配置.
2. 程序启动时, 自动保存最近修改的超参数配置.

5. 保存检测结果

如果需要保存检测结果，请在检测前点击 Save MP4/JPG . 然后等待检测完毕，选择需要保存的路径进行结果保存.

运行准备工作

实验环境

OS : Windows 11 
CPU : Intel(R) Core(TM) i7-10750H CPU @2.60GHz 2.59 GHz
GPU : NVIDIA GeForce GTX 1660Ti 6GB

1. 创建虚拟环境

创建内置Python 3.9的conda虚拟环境, 然后激活该环境.

conda create -n yoloshow python=3.9
conda activate yoloshow

2. 安装Pytorch框架

Windows: pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
Linux: pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

安装其他版本的 Pytorch : 

3. 安装依赖包

切换到YOLOSHOW程序所在的路径

cd {YOLOSHOW程序所在的路径}

安装程序所需要的依赖包

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install "PySide6-Fluent-Widgets[full]" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -U Pyside6 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 添加字体

把所有的fonts 文件夹中的字体文件 *.ttf 复制到 C:\Windows\Fonts

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