YOLOv8模型图像检测与分割系统的Web部署教程

YOLOv8是一种先进的实时对象检测模型，用于图像检测和分割。它属于YOLO（You Only Look Once）系列模型的最新版本，具备高效准确的特点，在多个场景下得到广泛应用。本文档详细介绍了如何将YOLOv8模型部署到Web端，并提供了一系列功能丰富的操作，使得用户能够便捷地进行图像检测和分割。 YOLOv8支持不同版本的检测模型和分割模型，包括N、S、M、L、X等型号，同时也支持用户自定义训练的模型。这意味着用户可以根据实际需求选择合适的模型进行图像处理任务。 在Web端部署YOLOv8模型的主要功能包括： 1. 图片检测功能：支持本地上传图片进行检测，并且可以使用预设的图片进行检测。 2. 图片编辑和检测：用户可以对图片进行编辑，如裁剪、旋转、调整等，编辑后的图片同样可以进行检测。 3. 检测结果预览和保存：系统提供检测后的图片预览功能，并允许用户保存检测分割后的图片。在图片中，还可以对不同大小的目标进行分类，分为大目标、中目标、小目标。 4. 参数调整功能：为了获得最佳检测效果，用户可以调整推理尺寸、置信度阈值、IOU阈值等参数，优化模型性能。 5. 扩展功能：未来版本会支持输出检测结果为json格式或Excel格式，便于进一步的数据分析和处理。 源代码部分包含了从安装环境到运行项目，再到系统使用的详细文档。这些文档对于以下人群特别有帮助： - 学生：希望了解和学习如何将先进的人工智能模型部署到Web端。 - 具备一定编程基础的研发人员：工作1-3年，已经具备一定的编程能力，需要快速学习并实现项目的部署。 - 人工智能爱好者：想入门人工智能，通过实践项目来提高自己的技能。 - 科研人员：需要将最新的人工智能技术应用到自己的研究工作中。 通过阅读源代码和相关文档，用户可以快速出效果，搭建起自己的图像检测和分割系统。文档提供了详细的步骤说明，包括但不限于环境安装、代码编译、系统运行和功能使用等。 为了更深入地了解和学习YOLOv8模型web部署的过程，建议访问文章介绍链接：***。 【压缩包子文件的文件名称列表】中提供的"gradio_yolov8_deploy"文件可能是一个关键的代码包或项目文件夹，包含了实现YOLOv8模型web部署的关键代码和资源。用户需要下载并解压此文件，以获取完整的项目文件，进一步按照文档说明进行项目的安装和运行。