基于yolov8和faster-rcnn的电动车戴头盔检测，界面可选择模型，支持图像、视频和摄像实时检测【pytorch框架、python源码】

更多目标检测、图像分类识别、目标追踪、图像分割、图像检索等项目可看我主页其他文章功能演示看shi pin 下面的简介https://www.bilibili.com/video/BV1DWXrBaE3Z/?spm_id_from333.1387.homepage.video_card.clickvd_source23ce57e8cf06ed0fb5cf39f62df5d51b一简介基于yolov8和faster-rcnn的电动车戴头盔检测系统在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界面和各种模型指标精确率、召回率等等。GUI界面由pyqt5设计实现界面简洁、突出功能项目中有两个模型yolov8和faster-rcnn这两个模型可进行对比界面可选择其中一个模型进行预测可用笔记本摄像头或者外接USB摄像头该项目可在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境 或者 vscode和anaconda搭建的虚拟环境 执行的pycharm和anaconda安装和配置可观看教程超详细的pycharmanaconda搭建python虚拟环境_pycharm anaconda环境搭建-CSDN博客vscode和anaconda安装和配置可观看教程保姆级的vscodeanaconda搭建python虚拟环境-CSDN博客二项目介绍1. 数据集​​​​​​部分数据展示​​​​​2.GUI界面技术栈pyqt5pythonopencva.GUI初始界面​​b.图像检测界面​​​c.视频或摄像实时检测界面​​​​3.模型训练和验证的一些指标及效果1yolov8的一些指标​​​​​​​ ​​​​​​2faster-rcnn的指标三项目结构​​四代码由于篇幅有限只展示核心代码def upload_img(self): 上传图片 # 选择录像文件进行读取 self.comboBox.setDisabled(False) self.pushButton_4.setEnabled(False) # 上传图像 fileName, fileType QFileDialog.getOpenFileName(self, Choose file, , *.jpg *.png *.tif *.jpeg) if fileName: self.file_path fileName 检测图片 org_path self.file_path # 目标检测 t1 time.time() # 图像检测 results self.model.predict(sourceorg_path, imgszself.output_size, confself.conf_threshold)[0] names results.names t2 time.time() self.label_6.setText({:.3f} s.format(t2 - t1)) now_img results.plot() # 调整图像大小 self.resize_scale self.output_size / now_img.shape[0] im0 cv2.resize(now_img, (0, 0), fxself.resize_scale, fyself.resize_scale) cv2.imwrite(images/tmp/single_result.jpg, im0) # 自适应图像大小 self.label_3.setScaledContents(True) # 显示图像 self.label_3.setPixmap(QPixmap(images/tmp/single_result.jpg)) # 获取位置信息 location_list results.boxes.xyxy.tolist() location_list [list(map(int, e)) for e in location_list] # 获取类别信息 cls_list results.boxes.cls.tolist() cls_list [int(i) for i in cls_list] # 获取置信度信息 conf_list results.boxes.conf.tolist() conf_list [%.2f %% % (each * 100) for each in conf_list] # 目标总数 total_nums len(location_list) self.label_11.setText(str(total_nums)) choose_list [全部] target_names [names[id] _ str(index) for index, id in enumerate(cls_list)] choose_list choose_list target_names # 复合框信息 self.comboBox.clear() self.comboBox.addItems(choose_list) self.results results self.names names self.cls_list cls_list self.conf_list conf_list self.location_list location_list # 显示目标框 if total_nums 1: # 渲染类别和置信度信息 self.label_16.setText(names[cls_list[0]]) self.label_15.setText(str(conf_list[0])) # 默认显示第一个目标框坐标 # 设置坐标位置值 self.label_13.setText(str(location_list[0][0])) self.label_19.setText(str(location_list[0][1])) self.label_21.setText(str(location_list[0][2])) self.label_23.setText(str(location_list[0][3])) else: # 清空显示框 self.label_16.setText( ) self.label_15.setText( ) self.label_13.setText( ) self.label_19.setText( ) self.label_21.setText( ) self.label_23.setText( )五总结以上即为整个项目的介绍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界面和各种模型指标等整个项目包含全部资料一步到位拿来就用省心省力若项目使用过程中出现问题请及时沟通