基于yolov8与pyqt5的火焰烟雾实时检测系统设计

news/2024/7/10 22:48:46 标签: YOLO

界面

权重:可以选择自己训练的yolov8模型,也可以用一些改进的yolov8模型作为系统的权重。

功能:单张图片的检测,视频文件的检测,多张图片同时检测,以及摄像头实时检测。

调整:可以调整置信度,IOU以适应更好的输出。

保存结果:可以选择是否保存预测结果到本地。

GPU预测:可以将预测调到gpu上进行预测,这样实时检测更加的顺畅。在cpu上预测,延时将近110ms左右,对比在gpu上进行预测,延时只有14ms。

改进:本项目在yolov8官网的代码上对网络进行了众多的改进,包括卷积块,注意力机制,检测头,网络主干等。改进后,模型的Mpa50值等其他评价指标均有提升,效果也更好。

图为摄影头实时检测效果图。

对图片的检测

对视频的检测


http://www.niftyadmin.cn/n/5405204.html

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