1.资源介绍
简介：YOLOv8的多目标检测与自动标注软件是基于YOLOv8的基础模型实现了80种类别的目标检测，；支持检测类别选择，可以对图片进行批量自动标注，并将检测结果保存为YOLO格式便于后续进行其他任务训练。本资源包含完整的Python实现代码，并且通过PyQT5实现了UI界面，更方便进行功能的展示，而且提供了可执行的exe文件。该软件支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果；支持图片自动标注保存。
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该软件的功能及代码详细介绍见本人在CSDN上分享的博文：【基于YOLOv8的多目标检测与自动标注软件】
资源详情如下：
本资源包括完整的python源码、UI界面文件、测试文件、可执行的exe文件等。
【pycharm打开项目界面如下】
注意：该代码基于Python3.9开发，运行界面的主程序为MainProgram.py，MainProgram.exe为可执行文件，其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行，请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。
软件基本界面如下图所示：
一、软件核心功能介绍及效果演示
软件主要核心功能
- 支持
80个类别的目标检测，详细目标类别见下方说明； - 支持
图片、视频及摄像头进行检测，并显示目标位置、目标总数，保存检测结果; - 支持图片
批量检测与自动标注，并将结果保存为YOLO格式文件，用于后续模型训练； 支持单个类别的目标选择与检测，并保存检测结果与YOLO标签文件。
80个目标检测类别说明
本文是基于YOLOv8的基础训练模型进行开发的，模型使用的是COCO数据集。支持80个类别的目标检测，具体目标类别名称如下：
[ '人','自行车', '汽车', '摩托车', '飞机', '公共汽车', '火车',
'卡车', '船', '交通灯', '消防栓', '停车标志', '停车收费表',
'长凳', '鸟', '猫', '狗', '马', '羊', '牛', '大象', '熊',
'斑马', '长颈鹿', '背包', '雨伞','手袋', '领带', '手提箱',
'飞盘', '雪橇', '滑雪板', '运动球', '风筝', '棒球棒',
'棒球手套', '滑板', '冲浪板', '网球拍', '瓶子', '酒杯', '杯子',
'叉子', '刀', '汤匙', '碗', '香蕉', '苹果', '三明治', '橙子',
'西兰花', '胡萝卜', '热狗', '披萨', '甜甜圈', '蛋糕', '椅子',
'沙发', '盆栽植物', '床', '餐桌', '马桶', '电视', '笔记本电脑',
'鼠标', '遥控器', '键盘', '手机', '微波炉', '烤箱', '烤面包机',
'水槽', '冰箱', '书', '时钟', '花瓶', '剪刀', '泰迪熊', '吹风机', '牙刷']
包含了常见的人、汽车、公共汽车、交通灯等。
（1）图片检测演示
点击图片图标，选择需要检测的图片，或者点击文件夹图标，选择需要批量检测图片所在的文件夹，操作演示如下：
1. 点击选择类别下拉框后，会只对图片指定类别进行检测【默认检测全部类别】。
- 点击保存按钮，会同时保存指定类别检测结果图片与其对应的YOLO标签文件。**
（2）视频检测演示
点击视频图标，选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果。也可以通过下拉框选择指定类别进行检测。点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
（3）摄像头检测演示
点击摄像头图标，可以打开摄像头进行检测，同样可以通过下拉框选择指定类别进行检测。
（4）保存检测结果与自动标注标签文件
点击保存按钮后，对于图片，会同时保存指定类别检测结果图片与其对应的YOLO标签文件；对于视频，只会保存指定类别检测结果视频。
检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下:
对于图片，会将指定检测目标的结果存储为目标检测中YOLO格式，方便后续进行模型进行训练使用，存储路径为：save_data/yolo_labels。结果如下图所示：
自动标注的存储格式为YOLO目标检测格式说明如下：【保存的文件名与图片名称相同】
注意事项:
(1) 注意:虚拟产品一经售出概不退款!
(2) 本套系统已经经过本人长时间的调试修改，只需按照要求配置好运行环境，都可以完美运行。
(3) 版权所有，未经许可禁止转载及用于商业化用途;
(4) 该代码基于Python3.9+pyqt5开发，程序运行的主程序为MainProgram.py，MainProgram.exe为可执行文件。为确保程序顺利运行，请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。