基于yolov8的马路坑洼检测分割系统,支持图像、视频和摄像实时检测【pytorch框架、python源码】
基于yolov8的马路坑洼检测分割系统是在pytorch框架下实现的,这是一个完整的项目,包括代码,数据集,训练好的模型权重,模型训练记录,GUI界面等。GUI界面由pyqt5设计实现,项目可外接USB摄像头或者直接使用笔记本摄像头。
更多目标检测、图像分类识别、目标检测,图像分割等其他项目可看我主页其他文章
功能演示:
基于yolov8的马路坑洼检测分割系统,支持图像、视频和摄像实时检测分割【python源码、pytorch框架】_哔哩哔哩_bilibili
(一)简介
基于yolov8的马路坑洼检测分割系统是在pytorch框架下实现的,这是一个完整的项目,包括代码,数据集,训练好的模型权重,模型训练记录,GUI界面等。
GUI界面由pyqt5设计实现,项目可外接USB摄像头或者直接使用笔记本摄像头。
该项目是可在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境 或者 vscode和anaconda搭建的虚拟环境中 执行
pycharm和anaconda安装和配置可观看教程:
超详细的pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_pycharm配置anaconda虚拟环境-CSDN博客
pycharm+anaconda搭建python虚拟环境_哔哩哔哩_bilibili
vscode和anaconda安装和配置可观看教程:
超详细的vscode+anaconda搭建python虚拟环境_vscode anaconda-CSDN博客
(二)项目介绍
1. 项目结构
该项目可以使用已经训练好的模型权重,也可以自己重新训练,自己训练也比较简单:
第一步:打开data/data.yaml, 修改train和val的路径为自己数据集的路径
第二步:模型训练,即运行train.py文件
第三步:修改val.py文件中模型权重路径,运行val.py文件,验证模型效果
第四步:打开gui.py文件,修改此文件最下面的模型权重路径,并运行此文件即可使用训练好的模型
2. 数据集
部分数据展示:
3.GUI界面(技术栈:pyqt5+python+opencv)
a.GUI初始界面
b.图像检测界面
c.视频或摄像实时检测界面
4.模型训练和验证的一些指标及效果





(三)总结
以上即为整个项目的介绍,整个项目主要包括以下内容:完整的程序代码文件、训练好的模型、数据集、UI界面和各种模型指标图表等。
项目包含整套资料,一步到位,省心省力
项目运行过程如出现问题,请及时沟通!
魔乐社区(Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区,提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务,为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作,由全产业链共同建设、共同运营、共同享有,推动国产AI生态繁荣发展。
更多推荐



所有评论(0)