【算法介绍】

该系统是一款基于YOLOv8深度学习模型的运动品牌目标检测系统，旨在通过高效的目标检测技术，对各大品牌的运动鞋进行自动化识别与分类。

该系统可以检测的品牌包括adidas、fila、new_balance、nike、puma和under_armour。为了实现这一目标，系统采用了包含这些品牌运动鞋图像的数据集进行训练，并利用YOLOv8模型进行目标检测。在训练过程中，还进行了超参数调优和数据增强，以提升模型的泛化能力和检测准确性。

用户可以通过直观的图形用户界面（GUI）上传运动鞋图片，并得到相应品牌的预测结果。系统还会实时展示检测结果的边框和置信度评分，使用户能够清晰地了解检测效果。

实验结果表明，YOLOv8模型在该任务上表现出较高的精度和实时性，能够在复杂的图片背景和多变的拍摄条件下准确地识别不同品牌的运动鞋。

该系统不仅展示了YOLOv8在目标检测任务中的应用潜力，还为运动鞋品牌自动化识别提供了一种有效的解决方案。它具有广泛的商业应用前景，尤其在电商平台、库存管理和智能零售等领域，能够显著提升品牌识别和管理的效率与准确性。

【效果展示】

【测试环境】

windows10

anaconda3+python3.8

torch==2.3.0

ultralytics==8.3.79

【模型可以检测出类别】

adidas,fila,new_balance,nike,puma,under_armour

【使用步骤】

使用步骤：

（1）首先根据官方框架安装好yolov8环境，并安装好pyqt5

（2）切换到自己安装的yolov8环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可

【提供文件】

python源码

yolov8n.onnx模型(不提供pytorch模型)

训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)

测试图片（在test_img文件夹下面）

注意不提供数据集

【常用评估参数介绍】

在目标检测任务中，评估模型的性能是至关重要的。你提到的几个术语是评估模型性能的常用指标。下面是对这些术语的详细解释：

1. Class：

• 这通常指的是模型被设计用来检测的目标类别。例如，一个模型可能被训练来检测车辆、行人或动物等不同类别的对象。

1. Images：

• 表示验证集中的图片数量。验证集是用来评估模型性能的数据集，与训练集分开，以确保评估结果的公正性。

1. Instances：

• 在所有图片中目标对象的总数。这包括了所有类别对象的总和，例如，如果验证集包含100张图片，每张图片平均有5个目标对象，则Instances为500。

1. P（精确度Precision）：

• 精确度是模型预测为正样本的实例中，真正为正样本的比例。计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)，其中TP表示真正例（True Positives），FP表示假正例（False Positives）。

1. R（召回率Recall）：

• 召回率是所有真正的正样本中被模型正确预测为正样本的比例。计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)，其中FN表示假负例（False Negatives）。

1. mAP50：

• 表示在IoU（交并比）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。IoU是衡量预测框和真实框重叠程度的指标。mAP是一个综合指标，考虑了精确度和召回率，用于评估模型在不同召回率水平上的性能。在IoU=0.5时，如果预测框与真实框的重叠程度达到或超过50%，则认为该预测是正确的。

1. mAP50-95：

• 表示在IoU从0.5到0.95（间隔0.05）的范围内，模型的平均精度。这是一个更严格的评估标准，要求预测框与真实框的重叠程度更高。在目标检测任务中，更高的IoU阈值意味着模型需要更准确地定位目标对象。mAP50-95的计算考虑了从宽松到严格的多个IoU阈值，因此能够更全面地评估模型的性能。

这些指标共同构成了评估目标检测模型性能的重要框架。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。