v8_enhance.py下载

weixin_39821620 2023-09-16 15:00:20

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本文介绍了一个基于YOLOv11和YOLOv8的钢铁表面缺陷检测系统。该系统可识别六种常见缺陷：龟裂、夹杂、斑点、凹坑表面、卷入氧化皮和划痕。项目提供了完整的环境配置指南、本地训练脚本（step1_start_train.py）、模型测试脚本（step2_start_val.py）以及升级版的PySide6图形化界面（step3_start_window_track.py）。此外还包含基于Gradio的Web界面封装（web_demo.py），支持图片和视频检测。项目资源包包含YOLOv11和YOLOv8模

本文介绍了一个基于YOLOv11和YOLOv8的船舶检测系统，支持25类船舶识别。系统包含训练、测试和图形化界面三部分：1）使用step1_start_train.py进行模型训练，需配置数据集路径；2）通过step2_start_val.py测试模型性能；3）采用PySide6开发图形界面step3_start_window_track.py，支持图片/视频检测。项目还提供Web版demo.py，使用gradio构建交互界面，可调整置信度和IOU阈值。资源包包含训练数据、预训练模型和完整代码，适用于可见光

【代码】Yolov8 源码解析（十九）

YOLOv9进一步延续了YOLOv7的工作，对于v7参数量太大的问题做了一些缓解。不过该网络还是比较偏学术性，目前模型的转换部署等均不够成熟，该论文的切入点比较小众，有点另辟蹊径的感觉，作者讲故事的思路和能力确实值得借鉴学习。

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