# 🔍 YOLO目标检测训练与测试工具

## 📋 功能概览

YOLO目标检测训练与测试工具是一个基于PyQt5的现代化图形用户界面应用程序，提供了使用YOLOv8、YOLOv5和YOLO11系列模型进行目标检测的完整解决方案。
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### 🎯 核心特性

- 🔄 支持多种YOLO模型系列（YOLOv8/v5/11/12）
- 💻 现代化图形界面，支持多主题切换
- 🚄 GPU加速支持，实时训练监控
- 📊 实时可视化检测结果
- 🛠️ 灵活的数据集格式转换工具

## 🌟 主要功能

### 1. 🎓 模型训练

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- **数据集管理**：支持YOLO格式的数据集，包括训练和验证数据集的设置
- **模型选择**：支持多种YOLO模型（YOLOv8、YOLOv5、YOLO11、YOLO12系列）
- **初始化选项**：- ✨ 使用预训练权重
	- 🆕 从头开始训练
	- 📥 使用自定义权重
- **微调模式**：支持冻结骨干网络，仅训练检测头
- **超参数设置**：- 📦 批次大小
	- 🔄 训练轮数
	- 📐 图像尺寸
	- 📈 学习率
- **训练进度监控**：实时进度条和日志输出
	![0b9ede1b7c841c778ba8e8ebdc6d302](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12519487/1dd761632691bd6bc9b30408a026770c.png)


### 2. 📊 模型测试

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- **模型评估**：对训练好的模型进行精度评估
- **测试数据设置**：指定测试图像和标签目录
- **参数配置**：- 🎯 置信度阈值
	- 🔍 IoU阈值
	- 📏 图像尺寸
- **实时结果预览**：显示检测结果图像
- **结果保存**：将测试结果保存到指定目录
- **终端日志**：实时输出测试进度和结果
	![fc5320e28d3f4f9cb10ad9da6a910b4](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12519487/e6f281ca0d805661ddd87a2ae59e2425.png)


### 3. 🔍 模型推理

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- **推理模式**：- 📸 单张图片推理
	- 📁 文件夹批量推理
- **参数设置**：- 🎯 置信度阈值
	- 🔍 IoU阈值
	- 📏 图像尺寸
- **结果展示**：实时预览检测结果
- **图像浏览器**：查看和浏览所有生成的结果图像
- **结果保存**：将推理结果保存到指定目录
	![89871482286e06f07fecea0ed8a4773](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12519487/7b06afa6518eb68974dcf887a4d2972e.png)


### 4. 🔄 数据集转换

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- **支持格式**：COCO和VOC格式转换为YOLO格式
- **转换模式**：- 🔄 整体划分：自动划分训练集和验证集
	- ✂️ 指定训练/验证集：手动指定训练和验证数据
- **验证集比例**：可自定义设置验证集占比
- **输出**：生成符合YOLO标准的数据集，包括images、labels和dataset.yaml
	![1a956e0736850c6f17fdf5cb9170c05](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12519487/497e9ac88669bc4ff8ed7a93c530c7b5.png)

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## 🛠️ 安装要求

展开查看依赖库
```
# 核心依赖
PyQt5==5.15.6
PyQt5-sip>=12.9.0
PyQt5-Qt5>=5.15.2

# 深度学习框架
torch>=1.10.0
torchvision>=0.11.0
ultralytics>=8.0.0

# 图像处理和工具库
opencv-python>=4.5.5
numpy>=1.21.0
matplotlib>=3.5.1
pycocotools>=2.0.4
PyYAML>=6.0
tqdm>=4.64.0
```

## 📚 使用指南

### 🚀 快速开始

```
# 标准启动
python main.py

# 科技感主题启动
python start_with_tech_theme.py
```
### 💡 详细教程

1. 训练模型
1. 切换到"训练"标签页
2. 设置训练和验证数据集路径
3. 选择YOLO模型类型和初始化模式
4. 配置训练参数（批次大小、轮数、图像尺寸、学习率）
5. 设置输出目录和项目名称
6. 点击"验证数据"确保数据集格式正确
7. 点击"开始训练"启动训练过程
8. 训练日志和进度将实时显示
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2. 测试模型
1. 切换到"测试"标签页
2. 选择要测试的模型文件
3. 设置测试参数（置信度阈值、IoU阈值、图像尺寸）
4. 指定测试图像和标签目录
5. 设置输出目录
6. 点击"开始测试"进行模型评估
7. 测试结果将显示在右侧预览区域和日志中
	![fc5320e28d3f4f9cb10ad9da6a910b4](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12519487/1c1d1b721d86739960575aa79967b086.png)


3. 推理应用
1. 切换到"推理"标签页
2. 选择推理模式（图片或文件夹）
3. 选择模型文件和配置参数
4. 指定输入图片或文件夹
5. 设置输出目录
6. 点击"开始推理"进行目标检测
7. 结果图像将显示在预览区域
8. 使用图像浏览器查看所有结果
	![89871482286e06f07fecea0ed8a4773](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12519487/f1ac910b2baf7d2e55c3dbf758d75cf9.png)


4. 数据集转换
1. 切换到"数据集转换"标签页
2. 选择源数据集格式（COCO或VOC）
3. 选择转换模式
4. 设置输入和输出路径
5. 点击"开始转换"将数据集转换为YOLO格式
	![1a956e0736850c6f17fdf5cb9170c05](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12519487/50ff1e5037006cef87ff8ed8694c2d1c.png)


## ⚠️ 注意事项

- 💻 确保安装了所有依赖库
- 🚀 推荐使用GPU进行训练和推理以获得更佳性能
- 💾 对于大型数据集，请确保有足够的磁盘空间和内存

YOLO目标检测训练与测试工具是一个基于PyQt5的现代化图形用户界面应用程序，提供了使用YOLOv8、YOLOv5和YOLO11系列模型进行目标检测的完整解决方案。

一站式YOLO目标检测解决方案  可视化训练 yolo测试推理 数据集转换一体化工具

人工智能

客户端

开发工具

YOLO目标检测训练与测试工具提供基于PyQt5的图形界面，完整支持YOLOv8/v5/11/12系列模型。核心功能包括模型训练、精度测试、图像/批量推理及COCO/VOC数据集转换。支持GPU加速、实时监控与结果可视化，是高效便捷的目标检测一体化解决方案。

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