本项目基于yolov8n模型实现,前端使用gradio框架,用于水果类型检测
├── frontend // 包含前端运行文件代码
│ ├── demo.ipynb // 前端运行后,点击网页链接进入前端测试
├── label_data // 本小组图片标注
│ ├── Annotations // 包含标注的xml文件
│ ├── images // 图片
│ ├── imageSets
│ ├── labelmap.txt
├── test // 测试集
├──Txtojson // 包含项目格式转化文件
│ ├── class.txt
└── best.pt //包含训练好的模型参数
└── data.yaml //模型训练参数设置,"""需要更改"""
└── predict.py //预测文件
└── Readme.md //介绍文档
pip install ultralytics
pip install gradio
将"val: E:\vscode_code\apple_and banana_final\test\images"中的 "E:\vscode_code\apple_and banana_final"改为你电脑上的文件地址
注:iou指标计算基于第一次valid结果,因此如果第一遍没有跑通,后续再跑需要删除文件夹目录中新产生的runs文件夹,这样才可以得到正确的iou指标。其他指标不受影响