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基于YOLOv8的抄写行为识别检测系统的Python代码包（内附训练完成的模型、评估指标曲线及项目使用指南）.zip

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简介：
这是一个包含基于YOLOv8的抄写行为识别系统源码和预训练模型的Python代码包，内含详细的评估指标图表与项目使用教程。 【资源使用指南】 **环境搭建** 建议在Anaconda环境中创建新的虚拟环境，并导入pycharm工程以确保安装了以下Python包： - python==3.8 - pytorch==1.8.1 - torchvision==0.9.11 可以利用清华源加速下载过程。 **资源内容说明** 训练好的模型、评估指标曲线及数据集可视化图存放在“ultralytics/yolo/v8/detect/runs/detect”文件夹中（注意，此处不包含实际的数据集）。如需获取完整版，请联系博主购买或私下沟通。 **使用步骤** 1. **检测识别** - 修改predict.py中的第34行以指定模型路径。 - 将待检图片或视频放入“ultralytics/assets”文件夹内。 - 运行predict.py，系统会将结果保存在上述提到的runs/detect目录下。 2. **训练自定义模型** a. 准备数据集，并将其分为train和val两部分。标签格式为txt文本。 b. 在yolo/v8/detect/data文件夹内创建.yaml配置文件，参考coco128.yaml进行编写。 c. 修改tarin.py的第238行设置为你自己的yaml路径。 d. 根据GPU或CPU环境选择适当的训练方式：对于GPU，请在train.py中注释掉第241行并指定device为0；若使用CPU，则仅需注释掉第242行即可。 e. 执行train.py以开始模型的训练。当检测到精度不再提升时，程序会自动停止，并将最终模型保存至runs/detect目录。 **注意事项** - 项目代码已通过测试验证，在确保功能正常的情况下才上传，请放心使用！ - 使用此资源的人群包括但不限于计算机相关专业（如计算科学、信息安全等）的在校学生和行业从业者。 - 此项目适合于入门学习者，同时也适用于课程设计或毕业论文项目的演示与开发。 **拓展建议** 对于有一定基础或者热衷研究的朋友来说，在现有代码的基础上进行修改以实现更多功能是完全可行且被鼓励的做法。欢迎下载并交流探讨，共同进步！

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  • 基于YOLOv8的抄写行为识别检测系统的Python代码包（内附训练完成的模型、评估指标曲线及项目使用指南）.zip
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    这是一个包含基于YOLOv8的抄写行为识别系统源码和预训练模型的Python代码包，内含详细的评估指标图表与项目使用教程。 【资源使用指南】 **环境搭建** 建议在Anaconda环境中创建新的虚拟环境，并导入pycharm工程以确保安装了以下Python包： - python==3.8 - pytorch==1.8.1 - torchvision==0.9.11 可以利用清华源加速下载过程。 **资源内容说明** 训练好的模型、评估指标曲线及数据集可视化图存放在“ultralytics/yolo/v8/detect/runs/detect”文件夹中（注意，此处不包含实际的数据集）。如需获取完整版，请联系博主购买或私下沟通。 **使用步骤** 1. **检测识别** - 修改predict.py中的第34行以指定模型路径。 - 将待检图片或视频放入“ultralytics/assets”文件夹内。 - 运行predict.py，系统会将结果保存在上述提到的runs/detect目录下。 2. **训练自定义模型** a. 准备数据集，并将其分为train和val两部分。标签格式为txt文本。 b. 在yolo/v8/detect/data文件夹内创建.yaml配置文件，参考coco128.yaml进行编写。 c. 修改tarin.py的第238行设置为你自己的yaml路径。 d. 根据GPU或CPU环境选择适当的训练方式：对于GPU，请在train.py中注释掉第241行并指定device为0；若使用CPU，则仅需注释掉第242行即可。 e. 执行train.py以开始模型的训练。当检测到精度不再提升时，程序会自动停止，并将最终模型保存至runs/detect目录。 **注意事项** - 项目代码已通过测试验证，在确保功能正常的情况下才上传，请放心使用！ - 使用此资源的人群包括但不限于计算机相关专业（如计算科学、信息安全等）的在校学生和行业从业者。 - 此项目适合于入门学习者，同时也适用于课程设计或毕业论文项目的演示与开发。 **拓展建议** 对于有一定基础或者热衷研究的朋友来说，在现有代码的基础上进行修改以实现更多功能是完全可行且被鼓励的做法。欢迎下载并交流探讨，共同进步！
     
  • 基于Yolov8的课堂行为检测系统Python代码及ONNX模型+评估指标曲线+美观GUI界面.zip
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    本资源提供基于Yolov8的课堂行为检测系统的完整解决方案，包含Python实现、ONNX格式模型和性能评估图表。附带用户友好的图形化界面，便于操作与展示结果。 【测试环境】 操作系统：Windows 10 开发工具及版本：Anaconda3+Python3.8 库的版本：torch==1.9.0+cu111, ultralytics==8.2.70 模型可以检测出以下类别： Using_phone、bend、book、bow_head、hand-raising、phone、raise_head、reading、sleep、turn_head、upright、writing 训练数据集可以从指定位置下载。 参考的博文地址提供了详细的说明和指导。
     
  • 基于Yolov8的打架行为检测系统Python代码及ONNX模型+评估指标曲线+美观GUI界面.zip
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    本资源提供一个基于YOLOv8的打架行为检测系统的完整解决方案，包含Python实现、ONNX模型、性能评估图表和用户友好界面。 基于YOLOv8的打架行为检测系统是一个集成了最新版本的目标检测算法——YOLOv8的智能视频分析解决方案。该系统不仅能够准确地识别画面中的打架行为，还能区分“打架”与“非打架”两种类别，确保监控环境的安全性和稳定性。 后端开发使用Python语言编写，通过简洁明了的语法和强大的社区支持来处理算法逻辑、数据处理以及模型训练等任务。此外，该系统还采用了ONNX格式表示深度学习模型，在不同框架之间转换推理时表现出色，并提高了系统的通用性和可移植性。 为了更好地评估性能，系统附带了一系列评估指标曲线，这些图表展示了准确性、召回率和F1分数等关键参数的表现情况。通过分析这些数据，开发者可以优化并调整模型以获得最佳效果。 此外，该系统还配备了一个用户友好的图形界面（GUI），使得非专业人员也能轻松地使用它来启动检测任务查看实时视频流以及获取结果。这样的设计大大降低了系统的操作难度，并促进了其在各种场景下的应用可能性。 测试环境需要Windows 10操作系统、Anaconda3作为Python的包管理工具，以及特定版本的PyTorch和ultralytics库等条件才能确保系统运行正常并达到预期性能标准。 该打架行为检测系统的成功离不开强大的技术支撑与全面的支持文档。提供源代码、模型文件及评估曲线等功能有助于用户深入理解其特性，并推动智能视频监控领域的发展趋势。 更多关于此项目的详细信息和技术指南可以在相关文章中找到，这些资料为使用者提供了宝贵的参考和学习资源。
     
  • 基于YOLOv8的布匹缺陷识别系统源码（含部署教程、训练模型及评估指标曲线）.zip
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    该压缩包提供了一个基于YOLOv8的布匹缺陷识别系统的完整源代码，包括详细的部署教程、预训练模型和性能评估图表。 基于YOLOv8的布匹缺陷识别检测系统源码（部署教程+训练好的模型+各项评估指标曲线）.zip 平均识别率：0.97 类别：污渍、破洞 ### 资源介绍： 1、ultralytics-main 是 YOLOv8 的源代码，包括分类、目标检测、姿态估计和图像分割四部分的代码。我们使用的是 detect 部分的目标检测代码。 2、搭建环境 - 安装 Anaconda 和 PyCharm（适用于 Windows 系统、macOS 系统及 Linux 系统） - 在 Anaconda 中创建一个新的虚拟空间，命令如下： ``` conda create -n YOLOv8 python==3.8 source activate YOLOv8 pip install -r requirements.txt # 使用清华源安装更快 3、训练模型过程 进入到 \ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect 文件夹下，datasets 是需要准备好的数据集文件夹。data 文件夹下的 bicycle.yaml 文件是数据集配置文件（用于自行车检测），其他模型训练时可以自行创建。 - 修改 train.py 中的 238 行为： ``` data = cfg.data or ./bicycle.yaml ``` - 修改 237 行，使用自己拥有的预训练模型 - 如果有显卡，修改 239 行如：我有四张显卡，则设置为 `args = dict(model=model, data=data, device=”0,1,2,3“)` 以上配置完成后运行 train.py 开始训练模型。训练完毕后会在 runs/detect/ 文件夹下生成 train* 文件夹，包含模型和评估指标等。 4、推理测试 - 训练好模型后打开 predict.py 修改 87 行为： ``` model = cfg.model or yolov8n.pt ``` 将 yolov8n.pt 替换为你刚才训练完的模型路径（在 \ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect\runs\detect 文件夹下）。 - 待测试图片或视频存放于 ultralytics\assets 文件夹，运行 predict.py 即可。检测结果会在 runs/detect/train文件夹生成。
     
  • 基于Yolov7的打电话行为识别检测源码及训练模型配置文件与评估指标曲线合集.zip
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    本资源包含基于Yolov7框架优化的打电话行为识别系统源代码、预训练模型配置文件以及性能评估曲线，适用于智能监控和安全领域。 基于yolov7实现打电话行为识别检测源码+训练好模型+配置文件+评估指标曲线.zip - 模型识别检测类别为1类[打电话] 【模型介绍】 1. 模型使用的是yolov7-tiny.yaml和hyp.scratch.custom.yam进行训练。 2. 该模型在高性能显卡上，通过高质量数据集进行了200次迭代的训练，具有良好的识别检测效果及评估指标曲线，在实际项目中可以直接应用而无需二次训练或微调。适用于课程实验作业、模型效果对比、毕业设计和课程设计等场景，请放心下载使用！
     
  • 基于YOLO5的Python 3D目标检测系统，附带预训练模型与源码及使用指南.zip
    优质
    本资源提供了一个基于YOLO5框架的Python实现的3D目标检测系统，内含预训练模型、完整源代码以及详细的使用指南，便于快速上手和深入研究。 Python 基于 YOLO5 的实战系统包含完整教程、使用说明以及部署指南，并提供预训练模型和源码。下载后根据提供的指导进行部署即可。该项目经过一些小的改动，可以用于毕业设计或课程项目，并已获得导师的好评。 该系统的检测模块被解耦为不同的组件，用户可以通过自定义组合这些组件来便捷高效地搭建自己的检测模型。系统具有以下特点： 1. **丰富的模型库**：PaddleDetection 支持大量最新的主流算法基准和预训练模型，涵盖2D/3D目标检测、实例分割、人脸检测、关键点检测、多目标跟踪以及半监督学习等方向。 2. **产业特色模型及工具**：打造了多个针对特定行业的深度优化解决方案和高度集成的分析工具（如 PP-YOLOE+、PP-PicoDet、PP-TinyPose 等），适用于通用场景与高频垂类应用场景，帮助开发者快速落地业务应用。
     
  • 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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    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。
     
  • 基于Yolov7的摔倒识别检测源码及训练模型配置文件与评估指标曲线合集.zip
    优质
    本资源包提供基于Yolov7框架的摔倒识别系统全套代码、训练配置文件以及性能评估图表，适用于科研和实际应用开发。 基于YOLOv7实现的摔倒识别检测源码、训练好的模型（包含13850张数据训练）、配置文件及评估指标曲线已打包为.zip格式提供下载。该模型仅识别一类目标，即“person fall”。具体介绍如下： 1. 模型使用了yolov7-tiny.yaml和hyp.scratch.custom.yam进行训练。 2. 通过高性能显卡与高质量数据集的组合，在迭代200次后完成训练，取得了良好的检测效果及评估指标曲线。此模型可以直接应用于实际项目、课程实验作业、模型效果对比研究等场景中，无需二次训练或微调。 请放心下载使用！
     
  • 基于Yolov8的直肠息肉检测系统Python代码及ONNX模型+评估指标曲线+美观GUI界面.zip
    优质
    本资源提供基于Yolov8的直肠息肉检测系统的完整解决方案，包括Python代码、ONNX模型以及性能评估曲线。附带美观用户界面，便于使用和展示。 测试环境： - 操作系统：Windows 10 - 开发工具及版本：Anaconda3 + Python 3.8、torch==1.9.0+cu111、ultralytics==8.2.70 模型可以检测出的类别包括： - Polyp
     
  • 基于Yolov5的行人检测与计数源码（含GUI）及预训练模型（40万+人形数据训练）+评估曲线+使用指南.zip
    优质
    本资源提供基于Yolov5的行人检测与计数完整解决方案，包含GUI界面、超过40万人形数据训练的预训练模型及详细评估曲线和使用指南。 基于Yolov5算法的行人检测计数源码（带GUI界面）+模型（使用40多万个人形数据训练）+评估指标曲线+操作使用说明.zip主要适用于正在进行毕业设计的同学以及需要进行项目实战的深度学习、计算机视觉图像识别和模式识别方向的学习者。该项目同样适合课程设计或期末大作业的需求，包含项目源码、经过充分训练的模型及详细的使用指南等资料。整个项目可以直接用于毕业设计，并且可以作为学习参考或者借鉴的基础材料；如果有一定的基础，在此代码基础上进行修改后还可以用来训练其他相关模型。