# YOLOv8_Object_detection_v1.0_app



Ultralytics CI Open In Colab

## Введение / Introduction ### RUS: - Этот репозиторий предоставляет удобный интерактивный интерфейс для [YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralytics), и этот интерфейс создан на базе [Streamlit](https://github.com/streamlit/streamlit).
- В таблицу ниже, помимо стандартных моделей, включены модели, обученные на основе датасетов с [Roboflow](https://universe.roboflow.com/): - Определение автомобильных номеров - [Car plate detection Computer Vision Project](https://universe.roboflow.com/plate-detection-8sa0a/car-plate-detection-vbivf) - Определение транспортных средств при разном времени суток и погодных условиях - [Smart city cars detection Computer Vision Project](https://universe.roboflow.com/simone-bernabe/smart-city-cars-detection) ### ENG: - This repository supply a user-friendly interactive interface for [YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralytics) and the interface is powered by [Streamlit](https://github.com/streamlit/streamlit) - The table below, in addition to standard models, includes models trained based on datasets from [Roboflow](https://universe.roboflow.com/): - Determination of license plates - [Car plate detection Computer Vision Project](https://universe.roboflow.com/plate-detection-8sa0a/car-plate-detection-vbivf) - Identification vehicles under different times of day and weather conditions - [Smart city cars detection Computer Vision Project](https://universe.roboflow.com/simone-bernabe/smart-city-cars-detection) ## Функции / Features ### RUS: - Доступные типы задачи: Обнаружение транспорта, обнаружение гос.номера автомобиля, сегментация, обнаружения объектов - Доступные модели обнаружения/сегментации: `DetlicPl_s` `DetlicPl_l` `Veh_Det` `yolov8n`, `yolov8s`, `yolov8m`, `yolov8l`, `yolov8x` `yolov8n-seg`, `yolov8s-seg`, `yolov8m-seg`, `yolov8l-seg`, `yolov8x-seg` - Несколько входных форматов: `Изображение`, `Видео`, `Вебкамера` ### ENG: - Available task types: Vehicle detection, license plate detection, segmentation, object detection. - Available detection/segmentation models: `DetlicPl_s` `DetlicPl_l` `Veh_Det` `yolov8n`, `yolov8s`, `yolov8m`, `yolov8l`, `yolov8x` `yolov8n-seg`, `yolov8s-seg`, `yolov8m-seg`, `yolov8l-seg`, `yolov8x-seg` - Multiple input formats: Multiple input formats. `Image`, `Video`, `Webcam` ## Интерактивный интерфейс / Interactive Interface ### Интерфейс ввода изображения / Image Input Interface ![image_input_demo](https://github.com/yaroslavski88/Yolov8_Object_detection_v1.0_app/blob/main/imgs/image_input_demo.png)
![image_input_demo](https://github.com/yaroslavski88/Yolov8_Object_detection_v1.0_app/blob/main/imgs/image_input_demo_1.png) ### Интерфейс ввода видео / Video Input Interface ![video_input_demo](https://github.com/yaroslavski88/Yolov8_Object_detection_v1.0_app/blob/main/imgs/video_input_demo.png) ### Интерфейс ввода веб-камеры / Webcam Input Interface ![webcam_input_demo](https://github.com/yaroslavski88/Yolov8_Object_detection_v1.0_app/blob/main/imgs/webcam_input_demo.png) ## Установка / Installation ### Скачать и распаковать репозиторий / Download and unzip repository ```commandline https://github.com/yaroslavski88/Yolov8_Object_detection_v1.0_app ``` ### Открыть Терминал/ Open Terminal ```commandline https://github.com/yaroslavski88/Yolov8_Object_detection_v1.0_app ### Установить пакеты / Install packages ```commandline # yolov8 dependencies pip install ultralytics # Streamlit dependencies pip install streamlit ``` ### Загрузите предварительно обученные веса обнаружения YOLOv8 / Download Pre-trained YOLOv8 Detection Weights - RUS: Создайте каталог с именем `weights`, создайте подкаталог с именем `detection` и сохраните загруженные веса обнаружения объектов YOLOv8 внутри этого каталога. Файлы весов можно скачать из таблиц ниже.
- ENG: Create a directory named `weights` and create a subdirectory named `detection` and save the downloaded YOLOv8 object detection weights inside this directory. The weight files can be downloaded from the tables below. | Обнаружение транспорта, обнаружение гос.номера автомобиля / Vehicle detection, license plate detection models| | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | [DetlicPl_s](https://drive.google.com/drive/folders/1rxSLLwHc9jeHqOM5EAUcq3JxwpczEm5Z?usp=sharing) | | [DetlicPl_l](https://drive.google.com/drive/folders/1rxSLLwHc9jeHqOM5EAUcq3JxwpczEm5Z?usp=sharing) | | [Veh_Det](https://drive.google.com/drive/folders/1rxSLLwHc9jeHqOM5EAUcq3JxwpczEm5Z?usp=sharing) | | Модели Yolov8 (Обнаружение) / Models Yolov8 (Detection) | | [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt) | | [YOLOv8s](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s.pt) | | [YOLOv8m](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m.pt) | | [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l.pt) | | [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x.pt) | | Модели Yolov8 (Сегментация) / Models Yolov8 (Segmentation) | | [YOLOv8n](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-seg.pt) | | [YOLOv8s](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-seg.pt) | | [YOLOv8m](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-seg.pt) | | [YOLOv8l](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-seg.pt) | | [YOLOv8x](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-seg.pt) | ## Запуск / Run ```commandline streamlit run app.py ``` - RUS: Затем запустится сервер Streamlit и автоматически откроется в веб-браузере страница Streamlit по умолчанию.
- ENG: Then will start the Streamlit server and open your web browser to the default Streamlit page automatically.