ultralytics-yolo-webui 项目介绍及使用演示
项目概述
ultralytics-yolo-webui 是一个基于 Ultralytics YOLO 框架的 WebUI 工具（由 DataBall 开发），旨在提供可视化界面简化 YOLO 目标检测模型的训练、推理及数据预处理流程，降低目标检测任务的使用门槛。
项目地址：XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui: ultralytics-yolo-webui
核心功能
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数据预处理：支持将 XML 格式的标注文件转换为 YOLO 所需的 TXT 格式，并能自动划分训练集、验证集和测试集，生成符合 YOLO 要求的数据集结构及配置文件（data.yaml）。
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模型训练：通过 Web 界面配置训练参数（如数据集路径、优化器、epochs、图像尺寸、批量大小等），基于 Ultralytics YOLO 框架进行模型训练，支持指定预训练模型进行微调。
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模型推理：加载训练好的模型权重，对输入图像进行目标检测，可视化展示检测结果（包含边界框、类别及置信度）。
快速开始
安装依赖：
bash
pip install -r requirements.txt启动 WebUI：
bash
python webui_det.py使用流程：
- 步骤 1：数据预处理（XML 转 TXT 标签 → 划分数据集并生成配置文件）
- 步骤 2：模型训练（配置参数 → 启动训练）
- 步骤 3：模型推理（加载权重 → 输入图像 → 查看检测结果）
依赖库：
- 前端框架：Gradio（用于构建 Web 交互界面）
- 核心框架：Ultralytics（YOLO 模型实现）
- 其他工具：OpenCV（图像处理）、Supervision（检测结果可视化）等。
视频使用演示：