项目简介

本项目是基于改进YOLOv8模型开发的瞳孔检测系统，借助深度学习与先进图像处理技术，着重提升复杂环境（不同光照、角度及个体差异）下的瞳孔检测性能，能够精准且快速地定位和识别图像中的瞳孔，为医学诊断、情绪分析、人机交互等领域提供有力工具。

项目的主要特性和功能

1. 高性能的目标检测：采用改进YOLOv8模型，增强瞳孔检测的准确性与实时性。
2. 多尺度训练和测试：支持多尺度输入，提高模型对不同尺寸瞳孔的适应能力。
3. 数据增强技术：运用Mosaic数据增强技术，提升模型泛化能力。
4. Web前端展示：提供Web前端界面，可展示瞳孔检测结果。
5. 70+种YOLOv8创新点：集成多种YOLOv8算法改进源码，实现一键式训练、模型加载和结果展示。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.8或更高版本。
• 安装PyTorch库，推荐使用支持CUDA的版本以加速训练。
• 安装numpy、opencv-python等其他依赖库。

数据集准备

• 下载IRPupils数据集，将其放置在项目目录下的datasets文件夹中。
• 确保数据集的标注文件格式正确，符合YOLOv8的输入要求。

模型训练

• 运行train.py脚本开始模型训练。
• 按需调整训练参数（如批次大小、学习率等）以优化模型性能。

模型验证和展示

• 运行val.py脚本对训练好的模型进行验证。
• 使用ui.py脚本启动Web前端界面，展示瞳孔检测结果。

一键式加载和展示

• 通过提供的创新点源码，实现一键式模型加载和结果展示。
• 运行ui.py脚本，启动Web前端界面，加载训练好的模型并展示检测结果。

下载地址

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