基于YOLOv8的智慧城市道路车辆行人识别与计数系统（附Python源码、训练模型及评估指标）.zip
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简介：
本资源提供基于YOLOv8的智慧城市场景下车辆和行人的识别与计数解决方案，包含完整Python代码、预训练模型以及性能评估标准。
在博主提供的项目基础上可以增加计数功能来统计当前画面中的目标总数或添加追踪功能实现更精准的跟踪计数。
环境搭建建议：
- 使用Python 3.8、PyTorch 1.8.1 和 torchvision 0.9.11。
- 在Anaconda中创建一个新的虚拟环境，然后在PyCharm中打开项目，并导入该虚拟环境中确保正确安装requirements.txt文件中的所有包。推荐使用清华源以加速下载。
资源存放位置：
训练好的模型、评估指标曲线和数据集可视化图存放在“ultralytics/yolo/v8/detect/runs/detect”目录下（注意：此资源不包含实际的数据，如需获取请自行查找并购买或与博主联系）。
开始检测步骤如下：
1. 打开predict.py文件，并在第34行修改模型路径。
2. 将需要进行识别的图片或者视频放置于“ultralytics/assets”目录下。
3. 运行predict.py脚本，系统将自动执行目标检测任务。最终结果会保存到上述提到的runs/detect文件夹内。
训练自己的模型步骤如下：
1. 准备好数据集，并将其拆分为train和val两部分（标签应为txt格式）。
2. 在“ultralytics/yolo/v8/detect/data”目录下创建一个新的.yaml配置文件，参考coco128.yaml的结构进行编写。
3. 修改tarin.py脚本中的第238行以指向新生成的yaml路径。
4. 根据需要选择GPU或CPU训练模式（分别注释掉train.py中对应的代码行）。
5. 执行train.py开始模型训练，当精度不再提升时系统将自动停止。训练完成后的模型同样会被保存至runs/detect目录下。
以上步骤详细介绍了如何在现有项目基础上进行扩展、环境搭建以及数据集的准备和自定义模型的训练流程。
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