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項目介紹

本項目基于 PyQt5 構建了簡潔易用的圖形用戶界面，支持用戶選擇本地圖片或視頻進行目標檢測。系統界面美觀，交互流暢，具備良好的用戶體驗。

項目附帶完整的 Python 源碼和詳細的使用說明，適合學生進行學習或有一定 Python 基礎的開發者，參考與二次開發。您可以在文末獲取完整的代碼資源文件。

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? 項目亮點

• 🔧 完整系統級項目： 包括pyqt5界面、后臺檢測邏輯、模型加載等模塊

• 🧠 支持深度學習模型擴展： 源代碼，支持個人添加改進、模型修改等

• 🚀 可用于畢（she）/課（she）/個人項目展示： 結構清晰，邏輯完整，便于演示

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🎯 功能展示

本系統具備多個核心功能，支持圖像、視頻、攝像頭等多種輸入源的目標檢測需求：

• 🎴功能1：支持單張圖片識別
  加載本地圖片進行目標識別，支持多種圖片格式（如 .jpg、.png 等）。

• 📁功能2：支持遍歷文件夾識別
  可批量讀取指定文件夾中的所有圖像，并依次完成目標檢測任務。

• 🎫功能3：支持識別視頻文件
  支持導入本地視頻文件，逐幀分析，實時顯示檢測效果。

• 📷功能4：支持攝像頭識別
  直接調用筆記本/外接USB攝像頭進行實時目標檢測。（此功能識別不準，僅僅是為了有這個功能。）

• 📤功能5：支持結果文件導出（.xls 格式）
  自動保存檢測結果為表格文件，包含類別、位置、置信度等信息，方便后續統計與分析。

• 🔄功能6：支持切換檢測目標進行查看
  可自定義選擇或切換需要檢測的目標種類，僅顯示感興趣的目標。

🎥 更多功能細節、代碼演示效果獲取請參考下方視頻演示。此視頻是必看的，里面的信息比文章要豐富，很多內容無法通過博客文字表達出來。

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🌟 一、環境安裝

🎆 環境配置說明

本項目已準備好 完整的環境安裝資源包，包含：

• Python、PyCharm
• CUDA、PyTorch
• 其他依賴庫（版本已適配）

所有依賴版本均已過驗證，確保彼此兼容，可直接參考配套文檔或視頻教程一步步安裝，無需手動調試。

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📘 安裝指南說明

本項目附帶的環境配置文檔及配套視頻，文檔是我在輔導上千名同學安裝環境過程中，持續整理總結而成的經驗合集，內容覆蓋：

• GPU 與 CPU 兩種版本的詳細安裝流程
• 安裝過程中常見問題匯總
• 每個問題對應的解決方案
• 實測可行的安裝順序建議與注意事項

🧩 無論你是新手還是有經驗的開發者，相信這份文檔都能為你省下大量踩坑時間！

🎥 環境安裝教學視頻

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🌟 二、數據集介紹

使用數據集一部分個人標注，一部分來源網絡，已統一標注格式并完成預處理，可直接用于訓練與測試。
數據集樣式如下：

訓練樣例1	訓練樣例2

數據集制作流程
標注數據： 使用標注工具（LabelImg）對圖像中的目標進行標注。每個目標需要標出邊界框，并且標注類別。

轉換格式： 將標注的數據轉換為YOLO格式。YOLO標注格式為每行： <x_center> <y_center> ，這些坐標是相對于圖像尺寸的比例。

分割數據集： 將數據集分為訓練集、驗證集和測試集，通常的比例是80%訓練集、10%驗證集和10%測試集。

準備標簽文件： 為每張圖片生成一個對應的標簽文件，確保標簽文件與圖片的命名一致。

調整圖像尺寸： 根據YOLO網絡要求，統一調整所有圖像的尺寸（如416x416或608x608）。

這里只是簡單大概介紹，我實際的文檔里，內容更要比這里豐富很多，保姆級的教程。這里放太多鏈接，大家容易看不到😂😂😂。

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🌟 三、系統環境（框架/依賴庫）說明

以下內容是簡單的介紹，方便大家寫文章，可直接套用。

🧱 系統環境與依賴配置說明

本項目采用 Python 3.8.10 作為開發語言，整個后臺邏輯均由 Python 編寫，主要依賴環境如下：

🎡 圖形界面框架：

• PyQt5 5.15.9：用于搭建系統圖形用戶界面，實現窗口交互與組件布局。

🧠 深度學習框架：

• torch 1.9.0+cu111：PyTorch 深度學習框架，支持 CUDA 11.1 加速，用于模型構建與推理。
• torchvision 0.10.0+cu111：用于圖像處理、數據增強及模型組件輔助。

? CUDA 與 cuDNN（GPU 加速支持）：

• CUDA 11.1.1（版本號：cuda_11.1.1_456.81）：用于 GPU 加速深度學習運算。
• cuDNN 8.0.5.39（適用于 CUDA 11.1）：NVIDIA 深度神經網絡庫，用于加速模型訓練與推理過程。

🧪 圖像處理與科學計算：

• opencv-python 4.7.0.72：實現圖像讀取、顯示、處理等功能。
• numpy 1.24.4：用于高效數組計算及矩陣操作。
• PIL (pillow) 9.5.0：圖像文件讀寫與基本圖像處理庫。
• matplotlib 3.7.1（可選）：用于結果圖形化展示與可視化調試。

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📈 模型訓練參數說明

本項目中提供了兩個訓練好的模型，均基于如下參數完成訓練。具體訓練時的設置需根據您自己的硬件配置靈活調整：

🎯 基本訓練參數

• batch size：16
• epoch：200
• imgsz（輸入尺寸）：640
• 優化器：SGD
• 學習率：初始學習率 0.01，最終學習率 0.0001
• 學習率衰減策略：余弦退火（Cosine Annealing）
• 激活函數：SiLU
• 損失函數：CIOU（Complete IOU）

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🔁 實時數據增強策略

訓練過程中使用了多種 在線增強 方法，包括：

• HSV 色域變換
• 上下翻轉、左右翻轉
• 圖像旋轉
• Mosaic 圖像拼接增強

?? 特別說明：
以上所有增強操作均為 實時數據增強，只在訓練過程中動態生成，用作模型輸入，不會將增強后的圖像保存到本地。

這種策略具有以下優勢：

• 節省磁盤空間
• 提高訓練樣本的多樣性
• 增強模型的泛化能力

若需要可視化增強效果，可自行編寫腳本或借助工具（如 Photoshop、美圖秀秀等）生成示例圖像進行展示。

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🌟 四、YOLO相關介紹

🎀 yolov5相關介紹

YOLOV5有YOLOv5n，YOLOv5s，YOLOv5m，YOLOV5l、YOLO5x五個版本。這個模型的結構基本一樣，不同的是deth_multiole模型深度和width_multiole模型寬度這兩個參數。就和我們買衣服的尺碼大小排序一樣，YOLOV5n網絡是YOLOV5系列中深度最小，特征圖的寬度最小的網絡。其他的三種都是在此基礎上不斷加深，不斷加寬。不過最常用的一般都是yolov5s模型。

??本系統采用了基于深度學習的目標檢測算法YOLOv5，該算法是YOLO系列算法的較新版本，相比于YOLOv3和YOLOv4，YOLOv5在檢測精度和速度上都有很大的提升。YOLOv5算法的核心思想是將目標檢測問題轉化為一個回歸問題。此外，YOLOv5還引入了一種稱為SPP(Spatial Pyramid Pooling)的特征提取方法，這種方法可以在不增加計算量的情況下，有效地提取多尺度特征，提高檢測性能。

??在YOLOv5中，首先將輸入圖像通過骨干網絡進行特征提取，得到一系列特征圖。然后，通過對這些特征圖進行處理，將其轉化為一組檢測框和相應的類別概率分數，即每個檢測框所屬的物體類別以及該物體的置信度。YOLOv5中的特征提取網絡使用CSPNet(Cross Stage Partial Network)結構，它將輸入特征圖分為兩部分，一部分通過一系列卷積層進行處理，另一部分直接進行下采樣，最后將這兩部分特征圖進行融合。這種設計使得網絡具有更強的非線性表達能力，可以更好地處理目標檢測任務中的復雜背景和多樣化物體。

??在YOLOv5中，每個檢測框由其左上角坐標(x,y)、寬度(w)、高度(h)和置信度(confidence)組成。同時，每個檢測框還會預測C個類別的概率得分，即分類得分(ci)，每個類別的得分之和等于1。因此，每個檢測框最終被表示為一個(C+5)維的向量。在訓練階段，YOLOv5使用交叉熵損失函數來優化模型。損失函數由定位損失、置信度損失和分類損失三部分組成，其中定位損失和置信度損失采用了Focal Loss和IoU Loss等優化方法，能夠有效地緩解正負樣本不平衡和目標尺寸變化等問題。

??YOLOv5網絡結構是由Input、Backbone、Neck、Prediction組成。Yolov5的Input部分是網絡的輸入端，采用Mosaic數據增強方式，對輸入數據隨機裁剪，然后進行拼接。Backbone是Yolov5提取特征的網絡部分，特征提取能力直接影響整個網絡性能。YOLOv5的Backbone相比于之前Yolov4提出了新的Focus結構。Focus結構是將圖片進行切片操作，將W（寬）、H（高）信息轉移到了通道空間中，使得在沒有丟失任何信息的情況下，進行了2倍下采樣操作。

🎑 yolov8相關介紹

YOLOv8 是一個 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基礎上，并引入了新的功能和改進，以進一步提升性能和靈活性。具體創新包括一個新的骨干網絡、一個新的 Ancher-Free 檢測頭和一個新的損失函數，可以在從 CPU 到 GPU 的各種硬件平臺上運行。

不過 ultralytics 并沒有直接將開源庫命名為 YOLOv8，而是直接使用 ultralytics 這個詞，原因是 ultralytics 將這個庫定位為算法框架，而非某一個特定算法，一個主要特點是可擴展性。其希望這個庫不僅僅能夠用于 YOLO 系列模型，而是能夠支持非 YOLO 模型以及分類分割姿態估計等各類任務。
總而言之，ultralytics 開源庫的兩個主要優點是：

• 融合眾多當前 SOTA 技術于一體

• 未來將支持其他 YOLO 系列以及 YOLO 之外的更多算法

網絡結構如下：

🎐 yolo11相關介紹

YOLO11 是Ultralytics YOLO 系列實時物體檢測器的最新版本，以尖端的精度、速度和效率重新定義了可能性。基于先前 YOLO 版本的令人印象深刻的進步，YOLO11 在架構和訓練方法方面引入了重大改進，使其成為各種計算機視覺任務的多功能選擇。

Key Features 主要特點：

• 增強的特征提取：YOLO11采用改進的主干和頸部架構，增強了特征提取能力，以實現更精確的目標檢測和復雜任務性能。
• 針對效率和速度進行優化：YOLO11 引入了精致的架構設計和優化的訓練管道，提供更快的處理速度并保持準確性和性能之間的最佳平衡。
• 使用更少的參數獲得更高的精度：隨著模型設計的進步，YOLO11m 在 COCO 數據集上實現了更高的平均精度(mAP)，同時使用的參數比 YOLOv8m 少 22%，從而在不影響精度的情況下提高計算效率。
• 跨環境適應性：YOLO11可以無縫部署在各種環境中，包括邊緣設備、云平臺以及支持NVIDIA GPU的系統，確保最大的靈活性。
• 支持的任務范圍廣泛：無論是對象檢測、實例分割、圖像分類、姿態估計還是定向對象檢測 (OBB)，YOLO11 旨在應對各種計算機視覺挑戰。
  

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🌟 五、模型訓練步驟

以下操作步驟，每年我都會更新，所以下方操作步驟可跳過，可以去我文檔里查看最新的操作步驟。

1. 使用pycharm打開代碼，找到train.py打開，示例截圖如下：
   

2. 修改 model_yaml 的值，根據自己的實際情況修改，想要訓練 yolov5s模型 就 修改為 model_yaml = yaml_yolov5s， 訓練 添加SE注意力機制的模型就修改為 model_yaml = yaml_yolov5_SE

3. 修改data_path 數據集路徑，我這里默認指定的是traindata.yaml 文件，如果訓練我提供的數據，可以不用改

4. 修改 model.train()中的參數，按照自己的需求和電腦硬件的情況更改

   # 文檔中對參數有詳細的說明
   model.train(data=data_path,             # 數據集imgsz=640,                  # 訓練圖片大小epochs=200,                 # 訓練的輪次batch=2,                    # 訓練batchworkers=0,                  # 加載數據線程數device='0',                 # 使用顯卡optimizer='SGD',            # 優化器project='runs/train',       # 模型保存路徑name=name,                  # 模型保存命名)
   

5. 修改traindata.yaml文件， 打開 traindata.yaml 文件，如下所示：
   
   在這里，只需修改 path 的值，其他的都不用改動（仔細看上面的黃色字體），我提供的數據集默認都是到 yolo 文件夾，設置到 yolo 這一級即可，修改完后，返回 train.py 中，執行train.py。

6. 打開 train.py ，右鍵執行。
   

7. 出現如下類似的界面代表開始訓練了
   

8. 訓練完后的模型保存在runs/train文件夾下
   

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🌟 六、模型評估步驟

以下操作步驟，每年我都會更新，，所以下方操作步驟可跳過，可以去我文檔里查看最新的操作步驟。

1. 打開val.py文件，如下圖所示：
   

2. 修改 model_pt 的值，是自己想要評估的模型路徑

3. 修改 data_path ，根據自己的實際情況修改，具體如何修改，查看上方模型訓練中的修改步驟

4. 修改 model.val()中的參數，按照自己的需求和電腦硬件的情況更改

   model.val(data=data_path,           # 數據集路徑imgsz=300,                # 圖片大小，要和訓練時一樣batch=4,                  # batchworkers=0,                # 加載數據線程數conf=0.001,               # 設置檢測的最小置信度閾值。置信度低于此閾值的檢測將被丟棄。iou=0.6,                  # 設置非最大抑制 (NMS) 的交叉重疊 (IoU) 閾值。有助于減少重復檢測。device='0',               # 使用顯卡project='runs/val',       # 保存路徑name='exp',               # 保存命名)
   

5. 修改完后，即可執行程序，出現如下截圖，代表成功（下圖是示例，具體輸出結果以自己的實際項目為準。）
   

6. 評估后的文件全部保存在在 runs/val/exp... 文件夾下
   

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🌟 七、訓練結果

模型訓練完成后，所有相關文件（包括權重文件、訓練日志、評估結果等）均統一保存在代碼工程的weights文件夾下，便于后續模型部署與復用。文件夾內包含訓練過程中生成的所有最優權重（best.pt）及最終權重（last.pt），整體結構清晰，可直接用于推理或二次訓練。

訓練的曲線圖：
訓練過程中，模型的關鍵指標（如損失值、精度、召回率等）變化曲線已自動記錄并可視化。從曲線中可以清晰觀察到：

• 訓練集與驗證集的損失值（Loss）隨迭代次數增加逐步下降并趨于穩定，表明模型有效學習到數據特征；
• 核心評估指標（如 mAP@0.5、準確率）在訓練后期逐步收斂，驗證集性能與訓練集保持一致，無明顯過擬合現象；
• 通過對比不同階段的指標變化，可直觀判斷模型收斂速度與穩定性，為參數調優提供參考。

評估的結果示例圖：
為更直觀展示模型性能，選取val中具有代表性的樣本進行可視化評估，涵蓋不同場景、不同目標密度及復雜背景下的檢測 / 分類效果：

評估示例圖1	評估示例圖2

🌟 獲取方式說明

這是一套完整的資源，經過往屆學長學姐檢驗過，是OK的項目，我這里就不做過多的介紹了，說的太多了，大家容易看不到。如果想要獲取源碼進行學習，可觀看一下前面 功能展示 章節的視頻演示。如有疑問，也可通過下方的名片或者留言進行交流，一起學習、進步。

💡 溫馨提示：資源僅用于學習交流，請勿用于商業用途，感謝理解與支持！