YOLOSHOW 十分钟跑通YOLO 图形化检测工具新手完整指南含多模型对比【免费下载链接】YOLOSHOWYOLO SHOW - YOLOv11 / YOLOv10 / YOLOv9 / YOLOv8 / YOLOv7 / YOLOv5 / RTDETR / SAM / MobileSAM / FastSAM YOLO GUI based on Pyside6项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOSHOWYOLOSHOW 是一款免费开源的 YOLO 图形化检测工具把 YOLOv5 到 YOLOv11、RT-DETR、SAM 等十多个模型装进同一个窗口丢进图片或摄像头画面就能看到检测结果不用写一行 Python、不用跟命令行打交道。第一次打开 YOLOSHOW界面上的按钮都在哪界面从左到右分三栏。最左侧的图标栏负责切换输入源单张图片、视频文件、本地摄像头、整个文件夹批量、网络摄像头支持 RTSP 和 HTTP 两种流地址。中间是结果区顶部状态条实时显示当前类别、目标数量、帧率 FPS 和正在跑的模型。最右侧的 Settings 面板是主要操作区Model 下拉框从ptfiles文件夹里已有的全部权重中选择要运行的算法IOU / Confidence 滑杆分别是检测框的框重叠阈值和置信阈值置信度调得越低检出的候选框越多、误报也越多Delay (ms)两帧之间插入的等待时间用来控制处理节奏Line Width画检测框的线宽Import Model把新的 .pt 权重文件导入进来Save Mode / Save Result检测前打开前者检测后存档结果不想点菜单选文件的话直接把图片或视频拖进窗口也能开始检测。 YOLOSHOW 环境怎么装四步跑起来先拉取代码git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOSHOW建一个 Python 3.9 的 conda 环境并安装 PyTorch下面示例是 CUDA 11.8 的构建显卡显存或驱动版本不同时把 cu118 后缀换成对应的 cu 版本即可conda create -n yoloshow python3.9 conda activate yoloshow pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118然后进入项目根目录安装其余依赖pip install -r requirements.txt还剩一件容易漏的小事界面字体。把fonts/Shojumaru-Regular.ttf复制进系统字体目录——Windows 是C:\Windows\FontsLinux 放到~/.local/share/fonts/后执行fc-cache -fv刷新一下。最后启动python main.py窗口能正常打开环境就算配好了。 检测第一张图模型文件该怎么放YOLOSHOW 启动时会扫描ptfiles文件夹里面每一个 .pt 文件都会自动出现在 Model 下拉框里不需要任何手动配置。但文件名有讲究——程序靠名字判断模型版本和任务类型任务类型文件名必须包含示例目标检测yolov5 / yolov7 / yolov8 / yolov9 / yolov10 / yolo11 / rtdetr 等版本词yolov8-test.pt实例分割版本词 -segyolov8n-seg-test.pt姿态估计版本词 -poseyolov11n-pose-test.pt旋转框版本词 -obbyolov8n-obb-test.ptSAM 家族sam / samv2 / mobilesam / fastsamfastsam.pt补两个名词旋转框是能倾斜着贴合目标的检测框检测船、飞机这类斜放物体用姿态估计则是在人身上标出骨架关键点。放好模型、选好一张图点运行即可。下面这张示例人物照片就是可以直接拿来试检的素材️ 检测参数怎么调运行中改 IOU 和置信度日常调参基本不用停下来。YOLOSHOW 允许在检测运行过程中切换模型、拖动四个滑杆下一帧就按新参数出结果框叠得太密 → 调高IOU误检太多 → 调高Confidence帧率吃紧、想省点算力 → 加一点Delay框线太细看不清 → 加粗Line Width运行中换模型也支持跨任务比如从 YOLOv5 的检测模型直接切到 YOLOv8 的分割模型不用重启。每次关闭程序时上一次的参数会被自动保存下次打开直接恢复不用重新调。⚖️ 多模型怎么对比YOLOSHOW VS 模式的使用想验证哪个模型效果更好不必来回切换。点界面上的对比按钮进入 VS 模式后画面分左右两栏两边各自独立选模型、各自运行同一帧同时出结果好看不好看一眼就能比出来。目标检测、实例分割、姿态估计、旋转框四类任务都能进对比模式。用 YOLOSHOW 前该知道的几件事存档结果先打开 Save Mode 再检测跑完选一个目录处理过的图片和帧会存进去批量与视频文件夹输入会处理目录内全部图片视频检测用底部进度条拖动定位网络摄像头只有单模型模式可用RTSP 与 HTTP 地址都能填代码结构窗口和界面逻辑在 核心代码目录各版本算法的推理实现按版本拆在 各版本算法目录 下每个 YOLO 版本一个文件夹想加新算法照着改就行Windows 和 Linux 都可以跑。如果你的目标只是放模型、放图、看结果这套 YOLO 检测图形界面能让你跳过写代码的环节直接看到效果。【免费下载链接】YOLOSHOWYOLO SHOW - YOLOv11 / YOLOv10 / YOLOv9 / YOLOv8 / YOLOv7 / YOLOv5 / RTDETR / SAM / MobileSAM / FastSAM YOLO GUI based on Pyside6项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOSHOW创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 YOLOSHOW 十分钟跑通：YOLO 图形化检测工具新手完整指南（含多模型对比）
YOLOSHOW 十分钟跑通YOLO 图形化检测工具新手完整指南含多模型对比【免费下载链接】YOLOSHOWYOLO SHOW - YOLOv11 / YOLOv10 / YOLOv9 / YOLOv8 / YOLOv7 / YOLOv5 / RTDETR / SAM / MobileSAM / FastSAM YOLO GUI based on Pyside6项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOSHOWYOLOSHOW 是一款免费开源的 YOLO 图形化检测工具把 YOLOv5 到 YOLOv11、RT-DETR、SAM 等十多个模型装进同一个窗口丢进图片或摄像头画面就能看到检测结果不用写一行 Python、不用跟命令行打交道。第一次打开 YOLOSHOW界面上的按钮都在哪界面从左到右分三栏。最左侧的图标栏负责切换输入源单张图片、视频文件、本地摄像头、整个文件夹批量、网络摄像头支持 RTSP 和 HTTP 两种流地址。中间是结果区顶部状态条实时显示当前类别、目标数量、帧率 FPS 和正在跑的模型。最右侧的 Settings 面板是主要操作区Model 下拉框从ptfiles文件夹里已有的全部权重中选择要运行的算法IOU / Confidence 滑杆分别是检测框的框重叠阈值和置信阈值置信度调得越低检出的候选框越多、误报也越多Delay (ms)两帧之间插入的等待时间用来控制处理节奏Line Width画检测框的线宽Import Model把新的 .pt 权重文件导入进来Save Mode / Save Result检测前打开前者检测后存档结果不想点菜单选文件的话直接把图片或视频拖进窗口也能开始检测。 YOLOSHOW 环境怎么装四步跑起来先拉取代码git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOSHOW建一个 Python 3.9 的 conda 环境并安装 PyTorch下面示例是 CUDA 11.8 的构建显卡显存或驱动版本不同时把 cu118 后缀换成对应的 cu 版本即可conda create -n yoloshow python3.9 conda activate yoloshow pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118然后进入项目根目录安装其余依赖pip install -r requirements.txt还剩一件容易漏的小事界面字体。把fonts/Shojumaru-Regular.ttf复制进系统字体目录——Windows 是C:\Windows\FontsLinux 放到~/.local/share/fonts/后执行fc-cache -fv刷新一下。最后启动python main.py窗口能正常打开环境就算配好了。 检测第一张图模型文件该怎么放YOLOSHOW 启动时会扫描ptfiles文件夹里面每一个 .pt 文件都会自动出现在 Model 下拉框里不需要任何手动配置。但文件名有讲究——程序靠名字判断模型版本和任务类型任务类型文件名必须包含示例目标检测yolov5 / yolov7 / yolov8 / yolov9 / yolov10 / yolo11 / rtdetr 等版本词yolov8-test.pt实例分割版本词 -segyolov8n-seg-test.pt姿态估计版本词 -poseyolov11n-pose-test.pt旋转框版本词 -obbyolov8n-obb-test.ptSAM 家族sam / samv2 / mobilesam / fastsamfastsam.pt补两个名词旋转框是能倾斜着贴合目标的检测框检测船、飞机这类斜放物体用姿态估计则是在人身上标出骨架关键点。放好模型、选好一张图点运行即可。下面这张示例人物照片就是可以直接拿来试检的素材️ 检测参数怎么调运行中改 IOU 和置信度日常调参基本不用停下来。YOLOSHOW 允许在检测运行过程中切换模型、拖动四个滑杆下一帧就按新参数出结果框叠得太密 → 调高IOU误检太多 → 调高Confidence帧率吃紧、想省点算力 → 加一点Delay框线太细看不清 → 加粗Line Width运行中换模型也支持跨任务比如从 YOLOv5 的检测模型直接切到 YOLOv8 的分割模型不用重启。每次关闭程序时上一次的参数会被自动保存下次打开直接恢复不用重新调。⚖️ 多模型怎么对比YOLOSHOW VS 模式的使用想验证哪个模型效果更好不必来回切换。点界面上的对比按钮进入 VS 模式后画面分左右两栏两边各自独立选模型、各自运行同一帧同时出结果好看不好看一眼就能比出来。目标检测、实例分割、姿态估计、旋转框四类任务都能进对比模式。用 YOLOSHOW 前该知道的几件事存档结果先打开 Save Mode 再检测跑完选一个目录处理过的图片和帧会存进去批量与视频文件夹输入会处理目录内全部图片视频检测用底部进度条拖动定位网络摄像头只有单模型模式可用RTSP 与 HTTP 地址都能填代码结构窗口和界面逻辑在 核心代码目录各版本算法的推理实现按版本拆在 各版本算法目录 下每个 YOLO 版本一个文件夹想加新算法照着改就行Windows 和 Linux 都可以跑。如果你的目标只是放模型、放图、看结果这套 YOLO 检测图形界面能让你跳过写代码的环节直接看到效果。【免费下载链接】YOLOSHOWYOLO SHOW - YOLOv11 / YOLOv10 / YOLOv9 / YOLOv8 / YOLOv7 / YOLOv5 / RTDETR / SAM / MobileSAM / FastSAM YOLO GUI based on Pyside6项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOSHOW创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考