功能介绍

1. 默认提供官方模型，后期可以替换成自己的模型（需要是官方源码训练的；如需改进，请在本套源码下进行改进，然后训练模型，这样就保持网络一致了）
2. 支持同时显示检测结果图和原图，方便对比
3. 提供了暂停/终止检测功能
4. 提供检测进度条显示，掌控检测进度
5. 实时统计当前帧检测到的数量
6. 实时统计当前帧检测所消耗的时间（毫秒为单位）
7. 支持动态调整conf（置信度）、iou的值，以及是否保存检测结果（结果默认生成在runs文件夹）
8. 对检测到的类别，会进行分类统计，实时显示在右下角

检测类型：

• 图片（单图检测）
• 视频（mp4等离线视频）
• 电脑摄像头（例如USB或者笔记本自带摄像头）
• 文件夹（图片批量检测）

运行指南：

1、在anaconda中，创建独立环境

2、在pycharm或者vscode中，添加刚刚创建的解释器，然后在终端安装依赖

3、安装完环境依赖后，运行Main.py启动程序

温馨提示：上述第2步中，直接pip安装依赖是安装CPU版的pytorch。如果希望安装GPU版的pytorch，需要先注释或者删除requestments.txt里面的torch和torchversion，然后再执行pip install 命令。安装完毕后，再安装GPU版的pytorch：pip install torch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 --index-url  https://download.pytorch.org/whl/cu118

界面样式修改：

详细方法，查看另一篇文章： https://blog.51cto.com/wzqgzs/9845010

在实际应用中，很多同学为了避免重样，会选择修改样式，这当然是允许的，我们提供了UI源文件，只需要在Qt编辑器中打开它，并修改对应的CSS样式即可。

如果只是希望修改图片或者图片，可以直接在根目录下，替换同名的图片，然后重新运行。

本界面长宽尺寸分别为1338x659像素固定尺寸，部分笔记本会进行界面放大，导致显示不全，在系统显示设置，调整合适倍率，大部分支持125%以下。

主代码中，提供了大量的注释，方便同学们理解。

源码下载：

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