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。

为了解决如何在PyTorch框架下利用YOLOV8模型进行行人检测，并通过PyQt界面展示检测结果的问题，我建议您先阅读《YOLOV8行人检测实战教程及pyqt界面应用》这本书。这本书不仅涵盖了YOLOV8行人检测的深入知识，还包括了PyTorch框架和PyQt界面设计的应用，能够为你提供一个完整的解决方案。

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)

首先，要进行行人检测，你需要准备好YOLOV8的权重文件，这通常可以通过训练好的模型获得。在PyTorch框架下，你可以使用torchvision库加载预训练的YOLOV8模型。以下是一个基本的步骤和代码示例，展示如何加载模型并进行预测：
（代码示例和解释，此处略）

接下来，为了在PyQt界面中展示检测结果，你需要使用PyQt框架来构建GUI。这个过程涉及创建窗口、布局和控件，并将YOLOV8模型的预测结果显示在界面上。这里是一段简化的代码示例，描述了如何将检测结果集成到PyQt界面中：
（代码示例和解释，此处略）

通过以上步骤，你可以在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。为了更深入理解整个过程，我强烈推荐您阅读《YOLOV8行人检测实战教程及pyqt界面应用》。此资源详细介绍了YOLOV8模型的训练、权重文件的使用、PyTorch框架的代码实现以及PyQt界面的设计，这将帮助你从理论到实践全面掌握行人检测任务的实现。

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)