【博主环境】*可以在此检测项目基础上增加计数功能，统计当前画面目标总数，或者增加追踪功能，实现追踪计数！python==3.8 pytorch==1.8.1 torchvision==0.9.11、搭建环境 建议在anaconda中新建虚拟环境配置，然后在pycharm打开工程，再导入anaconda环境确保正确安装requirements.txt中的包，可用清华源，下载块！2、训练好的模型+评估指标曲线+数据集可视化图存放在“ultralyticsyolov8detect unsdetect”文件夹(资源内不含数据，需要数据请查找博主资源付费下载，或私信博主)3、开始检测识别a.打开predict.py修改34行模型路径，照葫芦画瓢修改；b.需要检测的图片或视频预先存放在“ultralyticsassets”文件夹c.运行predict.py，开始检测。检测结果会保存在ultralytics/yolo/v8/detect/runs/detect文件夹下4、训练自己的模型a.准备数据集，可参考YOLOv5，拆分为train、val即可，标签为txtb.在yolov8detectdata文件夹下新建.yaml文件，照葫芦画瓢，仿照coco128.yamlc.修改tarin.py中的238行，改成自己新建yaml的路径d.GPU训练(注释掉241行，修改device参数为0)，若CPU训练(注释掉242行即可)e.运行train.py开始训练，当精度不在增加时，会自动停止训练。模型保存在ultralyticsyolov8detect unsdetect文件夹
深度学习基于YOLOv8的机场飞鸟识别检测计数系统Python源码(含训练好的模型+评估指标曲线+项目使用说明).zip
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至lizi9903@foxmail.com举报，一经查实，本站将立刻删除。