yolo系列文章目录
摘要：基于YOLOV5模型的火灾检测系统用于日常生活中检测与定位火灾目标，包括建筑火灾、森林火灾等。利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的火灾目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv5目标检测算法训练数据集，使用Pyqt5库来搭建前端页面展示系统。另外本系统支持的功能还包括训练模型的导入、初始化；检测置信分与检测后处理IOU阈值的调节；图像的上传、检测、可视化结果展示与检测结果导出；视频的上传、检测、可视化结果展示与检测结果导出；摄像头的图像输入、检测与可视化结果展示；已检测目标个数与列表、位置信息；前向推理用时等功能。
文章目录
- yolo系列文章目录
- 一、基本介绍
- 二、环境搭建
- 1.打开项目目录，在搜索框内输入cmd打开终端
- 2.新建一个虚拟环境（conda create -n yolo8 python=3.8）
- 3.激活环境，安装ultralytics库（yolov8官方库），pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 4.注意到这种安装方式只会安装cpu版torch，如需安装gpu版torch，
- 5.安装图形化界面库pyqt5：pip install pyqt5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 总结
一、基本介绍
近年来，机器学习和深度学习领域取得了巨大的进展，特别是深度学习方法在检测精度和速度方面相较传统方法表现更为优秀。YOLOv8（You Only Look One）是Ultralytics公司在YOLOv5算法基础上开发的一代新算法模型，支持图像分类、物体检测和实例分割等任务。YOLOv8作为当前领先水平的模型，在YOLO系列算法的成功基础上引入了多项创新和改进。其中包括全新的骨干网络、Anchor-Free检测头以及独特的损失函数，这些创新使得YOLOv8能够在各种硬件平台上高效运行，从CPU到GPU都表现出色。
二、环境搭建
1.打开项目目录，在搜索框内输入cmd打开终端
2.新建一个虚拟环境（conda create -n yolo8 python=3.8）
3.激活环境，安装ultralytics库（yolov8官方库），pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
4.注意到这种安装方式只会安装cpu版torch，如需安装gpu版torch，
需在安装包之前先安装torch：pip install torch2.0.1+cu118 torchvision0.15.2+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html；
再，pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
5.安装图形化界面库pyqt5：pip install pyqt5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
整体界面简洁大方，大体功能包括训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；已检测目标列表、位置信息；前向推理用时。
总结
具体效果可以参照b站：bilibili
