【源码】基于Python和YOLOv8的球类目标检测系统

项目简介

随着计算机视觉技术不断发展，目标检测应用愈发广泛。本项目聚焦球类目标检测，以YOLOv8为基础模型，对其进行改进与优化，实现对绿色球、橙色球和黄色球的精准检测。项目提供了从数据集构建、模型训练、验证到预测的完整流程，具备可视化功能与多种创新点，适用于体育赛事分析、智能监控等场景。

项目的主要特性和功能

1. 多模式支持：适配YOLOV8的“目标检测”和“实例分割”模型，支持“图片识别”“视频识别”“摄像头实时识别”三种模式，自动保存导出识别结果。
2. 自定义功能：支持Web前端系统的标题、背景图等自定义修改，可手动调节置信度和IOU阈值，自定义加载权重文件。
3. 全面的训练和验证：提供完整的模型训练和验证流程，包含数据集构建、数据加载、模型属性设置、损失计算和指标评估等功能。
4. 可视化展示：支持训练样本、预测结果和性能指标的可视化，便于用户直观了解模型表现。
5. 创新点丰富：提供70 + 种YOLOV8创新点代码及原理讲解，可一键加载改进模型的配置文件。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装Python和PyTorch，确保版本与项目要求兼容。
2. 创建Python虚拟环境，安装项目所需的依赖库。可参考安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程。

数据准备

获取项目提供的“jrmpssapp”数据集，该数据集包含3400张图像，涵盖绿色球、橙色球和黄色球三类目标。若需自定义数据集，需确保数据标注准确且符合YOLOv8的格式要求。

模型训练

运行train.py脚本进行模型训练，可根据需求调整训练参数。详细训练过程可参考手把手YOLOV8训练视频教程。

模型验证

训练完成后，运行val.py脚本对模型进行验证，计算并输出各类性能指标。

模型预测

加载训练好的权重文件（需自行训练获得），运行code\ultralytics\models\yolo\detect\predict.py脚本进行预测，可选择图片、视频或摄像头作为输入源。

可视化展示

运行ui.py脚本，启动Streamlit应用，可在Web界面查看识别结果和进行相关操作。

创新点应用

若需使用70 + 种YOLOV8创新点，可参考70 + 种全套YOLOV8创新点代码加载调参视频教程和70 + 种全套YOLOV8创新点原理讲解。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】