yolov8布匹缺陷检测系统：Python源码与GUI界面

资源摘要信息:"该压缩文件包含了基于YOLOv8算法开发的布匹缺陷检测系统，该系统具有一个完整的GUI界面，能够对布匹上的特定缺陷进行分类和识别。系统采用Python语言编写，并且提供了完整的源码。用户需要在Windows 10操作系统环境下，利用Anaconda3和Python 3.8环境来运行这套程序。此外，系统使用了torch==1.9.0+cu111版本的PyTorch深度学习框架，并且集成了ultralytics库中的YOLOv8模型。 布匹缺陷检测系统支持检测的缺陷类别包括：'Hole'（孔洞）、'Knot'（结节）、'Line'（线条类缺陷）、'Stain'（污渍）。这意味着该系统能够识别布匹上常见的几种质量问题，并通过GUI界面直观地展示检测结果。 系统提供的评估指标曲线，使得用户能够对模型的性能进行量化分析，进一步理解模型在实际应用中的准确度、召回率等关键指标的表现。 该系统还包含了onnx格式的模型文件，允许用户在不同的深度学习框架之间进行模型的转换和部署，从而在具有ONNX Runtime支持的环境中运行模型。这大大增加了系统的兼容性和部署的灵活性。 最后，该系统使用了PyQt5库来构建GUI界面。PyQt5是一个跨平台的应用程序和GUI框架，它允许开发者使用Python语言创建具有复杂界面的应用程序。PyQt5结合了Qt库强大的功能和Python语言简洁的语法，非常适合用来开发高性能、跨平台的桌面应用程序。" 关键词: - YOLOv8算法 - 布匹缺陷检测 - Python编程语言 - PyTorch深度学习框架 - ultralytics库 - onnx模型文件 - GUI界面设计 - PyQt5库 - Windows 10操作系统 - Anaconda3环境 - Python 3.8版本 - 模型评估指标曲线