Package: gradio-yolov8-det
基于 Gradio 的 YOLOv8 通用计算机视觉演示系统集成目标检测、图像分割和图像分类于一体，可自定义检测模型🚀 作者简介曾逸夫，从事人工智能研究与开发；主研领域：计算机视觉；YOLOv8官方开源项目代码贡献人；YOLOv5官方开源项目代码贡献人；Gradio官方开源项目代码贡献人❤️  Github：https://github.com/Zengyf-CVer🚀更新走势日期版本2024-01-15Gradio YOLOv8 Det v2.1.02024-01-05Gradio YOLOv8 Det v2.0.12024-01-04Gradio YOLOv8 Det v2.0.02024-01-03Gradio YOLOv8 Det v1.3.12023-12-15Gradio YOLOv8 Det v1.3.02023-12-07Gradio YOLOv8 Det v1.2.12023-11-16Gradio YOLOv8 Det v1.2.02023-11-04Gradio YOLOv8 Det v1.1.02023-11-01Gradio YOLOv8 Det v1.0.02023-10-21Gradio YOLOv8 Det v0.2.52023-08-14Gradio YOLOv8 Det v0.2.42023-04-14Gradio YOLOv8 Det v0.2.32023-01-23Gradio YOLOv8 Det v0.2.22023-01-22Gradio YOLOv8 Det v0.22023-01-15Gradio YOLOv8 Det v0.1🤗在线Demo❤️ 快速体验📌 本项目提供了Gradio YOLOv8 Det v1.3.1版本的在线demo，点击下面对应的logo，进入达摩院 ModelScope（魔搭社区） 或者 Hugging Face Spaces中快速体验。📌 如果体验Gradio YOLOv8 Det v2.x以上版本 请使用pip install gradio-yolov8-det安装。💎项目流程与用途📌 项目整体流程📌 项目示例❤️ Gradio YOLOv8 Det v2.1.0 界面与检测效果（目标检测）❤️ Gradio YOLOv8 Det v2.1.0 界面与检测效果（图像分割）❤️ Gradio YOLOv8 Det v2.1.0 界面与检测效果（图像分类）❤️ 快速体验本项目提供了6个目标检测和图像分割的图片示例，用户可以快速体验检测与分割效果：示例界面本项目提供了6个图像分类的图片示例，用户可以快速体验检测与分割效果：示例界面本项目提供了在线版的安装教程和使用教程，用户可以快速查看安装和使用教程：示例界面💡项目结构.
├──  gradio-yolov8-det											# 项目名称
│    ├── gradio_yolov8_det										# 项目核心文件
│    │   ├── model_config										# 模型配置
│    │   │   ├── model_name_all.yaml							# YOLOv8 模型名称（yaml版）
│    │   │   └── model_name_custom.yaml							# 自定义模型名称（yaml版）
│    │   ├── cls_name											# 类别名称
│    │   │   ├── cls_name_zh.yaml								# 类别名称文件（yaml版-中文）
│    │   │   ├── cls_imagenet_name_zh.yaml						# ImageNet类别名称文件（yaml版-中文）
│    │   │   ├── cls_name_en.yaml								# 类别名称文件（yaml版-英文）
│    │   │   ├── cls_name_ru.yaml								# 类别名称文件（yaml版-俄语）
│    │   │   ├── cls_name_es.yaml								# 类别名称文件（yaml版-西班牙语）
│    │   │   ├── cls_name_ar.yaml								# 类别名称文件（yaml版-阿拉伯语）
│    │   │   ├── cls_name_ko.yaml								# 类别名称文件（yaml版-韩语）
│    │   │   ├── cls_name.yaml									# 类别名称文件（yaml版-中文-v0.1）
│    │   │   └── cls_name.csv									# 类别名称文件（csv版-中文）
│    │   ├── gyd_utils											# 工具包
│    │   │   ├── __init__.py									# 工具包初始化文件
│    │   │   └── fonts_opt.py									# 字体管理
│    │   ├── img_examples										# 示例图片
│    │   ├── __init__.py										# 初始化文件
│    │   ├── gradio_yolov8_det_v2.py							# v2.0.0主运行文件
│    │   └── gyd_style.css										# CSS样式文件
│    ├── setup.cfg												# pre-commit CI检查源配置文件
│    ├── .pre-commit-config.yaml								# pre-commit配置文件
│    ├── LICENSE												# 项目许可
│    ├── .gitignore												# git忽略文件
│    ├── README.md												# 项目说明
│    ├── pyproject.toml											# Python Package构建文件
│    ├── Dockerfile												# Docker构建工具
│    └── .dockerignore											# Docker忽略文件🔥安装教程✅ 第一步：创建conda环境condacreate-nyolopython=3.8# 安装python3.8最新版本✅ 第二步：激活conda环境condaactivateyolo✅ 第三步：通过 pip 安装 Gradio YOLOv8 Detpipinstallgradio-yolov8-det⚡使用教程💡 运行Gradio YOLOv8 Det📌 运行gradio-yolov8-det# 在浏览器中输入：http://127.0.0.1:7860/或者http://127.0.0.1:7861/ 等等（具体观察shell提示）💡 脚本指令操作❤️ 本项目提供了一些脚本指令，旨在扩展项目的功能。❗ 注：其中的一些功能是界面组件（按钮、文本框等）无法实现的，需要通过脚本指令完成：# 共享模式gradio-yolov8-det-is# 在浏览器中以共享模式打开，https://**.gradio.app/# 自定义模型配置gradio-yolov8-det-mc./model_config/model_name_all.yaml# 自定义下拉框默认模型名称gradio-yolov8-det-mnyolov8m# 自定义类别名称gradio-yolov8-det-cls./cls_name/cls_name_zh.yaml（目标检测与图像分割）
gradio-yolov8-det-cin./cls_name/cls_imgnet_name_zh.yaml（图像分类）# 自定义NMS置信度阈值gradio-yolov8-det-conf0.8# 自定义NMS IoU阈值gradio-yolov8-det-iou0.5# 设置推理尺寸，默认为640gradio-yolov8-det-isz320# 设置最大检测数，默认为50gradio-yolov8-det-mdn100# 设置滑块步长，默认为0.05gradio-yolov8-det-ss0.01📝 项目引用指南📌 如需引用Gradio YOLOv8 Det v2.1.0，请在相关文章的参考文献中加入下面文字：曾逸夫, (2024) Gradio YOLOv8 Det (Version 2.1.0).https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det.git.💬 技术交流如果你发现任何Gradio YOLOv8 Det存在的问题或者是建议, 欢迎通过Gitee Issues给我提issues。欢迎加入CV Lab技术交流群