tset和yolov8

TSET并不是一个特定的技术或软件，可能是个别场合下的简称或者是拼写错误。如果你是在问关于YOLOv8的话，它是一个开源目标检测算法模型，全称为You Only Look Once version 8。YOLO（You Only Look Once）系列是由pjreddie团队开发的一种实时物体检测算法。YOLOv8是YOLOv7的后续版本，它继续改进了速度与准确性的权衡，并且支持更多的数据集和更大的输入尺寸，适用于工业级应用和边缘计算场景。YOLOv8采用了一种单阶段检测架构，能够在一张图片上同时预测出多个物体的位置和类别。

相关问题

基于yolov8的垃圾检测系统的Python代码

很抱歉，YOLOv8并不是一个官方的模型版本，可能是一些开发者或研究者根据YOLOv5或其他YOLO系列模型进行的修改和优化。因此，我无法提供YOLOv8的Python代码。

不过，YOLOv5是一个非常流行的目标检测模型，并且有很多现成的代码和教程可供参考。以下是一个基于YOLOv5的垃圾检测系统的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
import argparse
import os

# 构建命令行参数解析器
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--input", required=True, help="输入图片路径")
ap.add_argument("-o", "--output", required=True, help="输出图片路径")
ap.add_argument("-c", "--confidence", type=float, default=0.5, help="置信度阈值")
ap.add_argument("-t", "--threshold", type=float, default=0.3, help="非极大值抑制阈值")
args = vars(ap.parse_args())

# 加载YOLOv5预训练模型
weights_path = "yolov5s.pt"
cfg_path = "yolov5s.yaml"
net = cv2.dnn.readNet(weights_path, cfg_path)

# 加载类别标签
labels_path = "coco.names"
with open(labels_path, "r") as f:
    labels = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 加载输入图片，进行预处理
image = cv2.imread(args["input"])
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# 设置输入层和输出层
net.setInput(blob)
layer_names = net.getLayerNames()
output_names = [layer_names[i[0]-1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

# 前向传播
outputs = net.forward(output_names)

# 解析输出，筛选出垃圾类别
boxes = []
confidences = []
class_ids = []
for output in outputs:
    for detection in output:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > args["confidence"] and labels[class_id] == "garbage":
            center_x = int(detection[0] * image.shape[1])
            center_y = int(detection[1] * image.shape[0])
            width = int(detection[2] * image.shape[1])
            height = int(detection[3] * image.shape[0])
            x = center_x - width // 2
            y = center_y - height // 2
            boxes.append([x, y, width, height])
            confidences.append(float(confidence))
            class_ids.append(class_id)

# 非极大值抑制，去除重复的检测框
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, args["confidence"], args["threshold"])
if len(indices) > 0:
    for i in indices.flatten():
        x, y, w, h = boxes[i]
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        text = "{}: {:.4f}".format(labels[class_ids[i]], confidences[i])
        cv2.putText(image, text, (x, y-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 保存输出图片
cv2.imwrite(args["output"], image)

这段代码使用了YOLOv5作为目标检测模型，对输入图片进行物体检测，并筛选出类别为“garbage”的检测框，最终输出带有标注的图片。需要注意的是，该代码并没有考虑垃圾分类的问题，只是在原有的分类体系中筛选出了垃圾类别。如果需要实现垃圾分类功能，需要使用更加复杂的模型和算法，以及更加丰富的数据集。

YOLOv3-SPP

YOLOv3-SPP是YOLO系列目标检测算法的一个变种，它在YOLOv2的基础上加入了SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块。SPP模块通过将第一个预测特征图经过的Convolution Set拆开，插入SPP模块，以实现更好的检测效果。

YOLOv3-SPP相对于YOLOv2的提升主要体现在以下几个方面：
1. 网络结构解析：YOLOv3-SPP采用了更深、更复杂的网络结构，包括多个残差块和跳跃连接，使得网络更加强大。
2. t r i c k trick trick方法：YOLOv3-SPP引入了一系列技巧和改进，如特征金字塔网络（FPN）、Focal-Loss损失函数、Soft-NMS非极大值抑制等，以提高检测的准确性和召回率。
3. 源码解析：通过对YOLOv3-SPP的源码解析，可以更深入地了解算法的实现细节和各个模块的具体功能。