基于yolov8的篮球计数检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】

基于YOLOv8的篮球计数检测系统是一种高效、精准的目标检测技术,专为篮球比赛中的篮球计数而设计。该系统利用YOLOv8这一先进的深度学习算法,通过实时分析比赛视频或图像,能够迅速且准确地识别并计数篮球的数量。

YOLOv8作为YOLO系列算法的最新版本,具有轻量级、高精度和高实时性的特点。它采用了Cross-Stage Partial Connections(CSP)网络结构,有效减少了计算量,同时保持了模型的精度。此外,YOLOv8还结合了多尺度特征提取和特征金字塔网络(FPN),进一步增强了特征提取和目标检测的能力。

在篮球计数检测系统中,YOLOv8能够实时捕捉比赛画面中的篮球,通过预测不同尺度的目标框,并应用NMS算法对预测结果进行筛选和过滤,从而实现对篮球数量的精准计数。该系统不仅适用于专业比赛场景,还可用于日常训练、教学等多种场合,为篮球爱好者提供便捷、高效的计数解决方案。

总之,基于YOLOv8的篮球计数检测系统凭借其出色的性能和广泛的应用前景,在篮球领域具有重要的应用价值。

【效果展示】

【测试环境】

windows10

anaconda3+python3.8

torch==1.9.0+cu111

ultralytics==8.2.70

【模型可以检测出类别】

basketball

【训练信息】

训练集:630张图片

测试集:75张图片

训练map:89.7%

训练精度:88.0%

训练召回率:81.2%

注意由于训练数据集少可能精度不够建议参考下面相关数据集,进行高精度训练模型,下面提供的数据集图片数量较多,泛化能力强

【相关数据集】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/87848963

【部分实现源码】

class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):
    signal = QtCore.pyqtSignal(str, str)
 
    def setupUi(self):
        self.setObjectName("MainWindow")
        self.resize(1280, 728)
        self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)
        self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
 
        self.weights_dir = './weights'
 
        self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))
        self.picture.setStyleSheet("background:black")
        self.picture.setObjectName("picture")
        self.picture.setScaledContents(True)
        self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))
        self.label_2.setObjectName("label_2")
        self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)
        self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))
        self.cb_weights.setObjectName("cb_weights")
        self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)
 
        self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))
        self.label_3.setObjectName("label_3")
        self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
        self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))
        self.hs_conf.setProperty("value", 25)
        self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
        self.hs_conf.setObjectName("hs_conf")
        self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)
        self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
        self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))
        self.dsb_conf.setMaximum(1.0)
        self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)
        self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25)
        self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf")
        self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)
        self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
        self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))
        self.dsb_iou.setMaximum(1.0)
        self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)
        self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45)
        self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou")
        self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)
        self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
        self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))
        self.hs_iou.setProperty("value", 45)
        self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
        self.hs_iou.setObjectName("hs_iou")
        self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)
        self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))
        self.label_4.setObjectName("label_4")
        self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))
        self.label_5.setObjectName("label_5")
        self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)
        self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))
        self.le_res.setObjectName("le_res")
        self.setCentralWidget(self.centralwidget)
        self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self)
        self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))
        self.menubar.setObjectName("menubar")
        self.setMenuBar(self.menubar)
        self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self)
        self.statusbar.setObjectName("statusbar")
        self.setStatusBar(self.statusbar)
        self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self)
        self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)
        self.toolBar.setObjectName("toolBar")
        self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)
        self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self)
        icon = QtGui.QIcon()
        icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.actionopenpic.setIcon(icon)
        self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic")
        self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)
        self.action = QtWidgets.QAction(self)
        icon1 = QtGui.QIcon()
        icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.action.setIcon(icon1)
        self.action.setObjectName("action")
        self.action.triggered.connect(self.open_video)
        self.action_2 = QtWidgets.QAction(self)
        icon2 = QtGui.QIcon()
        icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.action_2.setIcon(icon2)
        self.action_2.setObjectName("action_2")
        self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)
 
        self.actionexit = QtWidgets.QAction(self)
        icon3 = QtGui.QIcon()
        icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.actionexit.setIcon(icon3)
        self.actionexit.setObjectName("actionexit")
        self.actionexit.triggered.connect(self.exit)
 
        self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)
        self.toolBar.addAction(self.action)
        self.toolBar.addAction(self.action_2)
        self.toolBar.addAction(self.actionexit)
 
        self.retranslateUi()
        QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)
        self.init_all()

【使用步骤】

使用步骤:

(1)首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/ultralytics安装教程安装好yolov8环境,并安装好pyqt5

(2)切换到自己安装的yolov8环境后,并切换到源码目录,执行python main.py即可运行启动界面,进行相应的操作即可

【提供文件】

python源码

yolov8n.onnx模型(不提供pytorch模型)

训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)

测试图片(在test_img文件夹下面)

【源码下载地址】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89699913

相关推荐
API快乐传递者42 分钟前
淘宝反爬虫机制的主要手段有哪些?
爬虫·python
阡之尘埃3 小时前
Python数据分析案例61——信贷风控评分卡模型(A卡)(scorecardpy 全面解析)
人工智能·python·机器学习·数据分析·智能风控·信贷风控
Eric.Lee20215 小时前
yolo v5 开源项目
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉
丕羽6 小时前
【Pytorch】基本语法
人工智能·pytorch·python
bryant_meng6 小时前
【python】Distribution
开发语言·python·分布函数·常用分布
m0_594526307 小时前
Python批量合并多个PDF
java·python·pdf
工业互联网专业8 小时前
Python毕业设计选题:基于Hadoop的租房数据分析系统的设计与实现
vue.js·hadoop·python·flask·毕业设计·源码·课程设计
钱钱钱端8 小时前
【压力测试】如何确定系统最大并发用户数?
自动化测试·软件测试·python·职场和发展·压力测试·postman
慕卿扬8 小时前
基于python的机器学习(二)—— 使用Scikit-learn库
笔记·python·学习·机器学习·scikit-learn
Json____8 小时前
python的安装环境Miniconda(Conda 命令管理依赖配置)
开发语言·python·conda·miniconda