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[python]基于yolov11实现热力图可视化支持图像视频和摄像头检测

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用户11735160
发布2025-07-16 11:06:55
发布2025-07-16 11:06:55
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YOLOv11 Grad-CAM 可视化工具

本工具基于YOLOv11模型,结合Grad-CAM技术实现目标检测的可视化分析,支持图像、视频和实时摄像头处理。

功能特性

  • 支持多种Grad-CAM方法
  • 实时摄像头处理
  • 视频文件处理
  • 图像文件处理

环境要求

  • Python 3.8+
  • 需要电脑带有nvidia显卡,且有cuda环境支持

安装步骤

  1. 克隆仓库
代码语言:javascript
复制
git clone code
cd yolov11-gradcam
  1. 创建虚拟环境(推荐)
代码语言:javascript
复制
conda create -n yolov11-gradcam python=3.8
conda activate yolov11-gradcam
  1. 安装依赖
代码语言:javascript
复制
pip install torch==2.1.1+cu118 torchvision==0.16.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install -r requirements.txt

快速开始

1. 图像处理
代码语言:javascript
复制
from Yolov11Heatmap import *

model = Yolov11Heatmap(weight='yolo11n.pt')
result = model('test.jpg')
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)

2. 视频处理
代码语言:javascript
复制
from Yolov11Heatmap import *

model = Yolov11Heatmap(weight='yolo11n.pt')
model.start_video('test.mp4')

3. 实时摄像头
代码语言:javascript
复制
from Yolov11Heatmap import *

model = Yolov11Heatmap(weight='yolo11n.pt')
model.start_camera(0)  # 0表示默认摄像头

参数配置

更多参数调节需要读懂Yolov11Heatmap.py文件代码进行修改

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原始发表:2025-07-15,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • YOLOv11 Grad-CAM 可视化工具
    • 功能特性
    • 环境要求
    • 安装步骤
    • 快速开始
      • 1. 图像处理
      • 2. 视频处理
      • 3. 实时摄像头
    • 参数配置
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