如何在PyTorch框架下利用YOLOV8模型进行行人检测，并通过PyQt界面展示检测结果？请提供具体的实现步骤和代码示例。

要实现在PyTorch框架下使用YOLOV8模型进行行人检测，并通过PyQt界面展示结果，你需要先确保你的开发环境已经配置好了YOLOV8的依赖库和PyQt库。接下来，你可以参考《YOLOV8行人检测实战教程及pyqt界面应用》中的步骤和代码示例来进行操作。具体步骤如下：

参考资源链接：[YOLOV8行人检测实战教程及pyqt界面应用](https://wenku.csdn.net/doc/6av5vpg6ae?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 环境配置：根据提供的教程文档，安装YOLOV8所需的依赖环境以及PyQt。可以通过创建一个虚拟环境来避免依赖冲突，并使用pip安装必要的Python包。

2. 加载模型权重：使用PyTorch加载YOLOV8模型权重文件，确保模型已经预训练好，并准备好进行推理。

3. 图像预处理：在进行行人检测前，需要对输入图像进行预处理，包括缩放到模型的输入尺寸，转换颜色通道顺序等。

4. 检测执行：使用加载好的模型对预处理后的图像进行行人检测，获取检测结果，包括行人位置的边界框坐标和类别标签。

5. PyQt界面设计：设计一个简单的PyQt界面，用于加载图片并展示检测结果。界面中需要有图像显示区域和操作按钮。可以使用PyQt的QImage类来显示图像，并用QPainter在图像上绘制边界框和标签。

6. 结果展示：将检测结果的边界框和类别标签等信息添加到PyQt界面的图像显示区域中，以便用户可以直观地看到检测结果。

在实现这些步骤时，你会用到PyTorch的torchvision.transforms进行图像预处理，用到YOLOV8模型的forward方法进行前向推理，以及利用PyQt的QGraphicsScene和QGraphicsView等组件来展示结果。

通过上述步骤，你不仅能够实现YOLOV8行人检测的功能，还能够在图形用户界面中直观地展示检测结果。这将对你的项目带来极大的实用价值，并加深你对PyTorch和PyQt在深度学习应用中使用方法的理解。

参考资源链接：[YOLOV8行人检测实战教程及pyqt界面应用](https://wenku.csdn.net/doc/6av5vpg6ae?spm=1055.2569.3001.10343)