YOLOv8行人车辆检测系统及部署教程

资源摘要信息:"智慧交通基于YOLOv8的行人车辆检测计数系统源码(部署教程+训练好的模型+各项评估指标曲线).zip" 是一个综合性的AI项目资源包，包含了深度学习、目标检测以及智慧交通相关的软件源码、部署教程、训练好的模型和评估指标曲线等。 该系统源码主要基于YOLOv8深度学习架构，实现了在智慧交通场景下的行人、车辆以及交通信号灯等物体的检测和计数功能。YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）系列中最新的目标检测模型，以其实时性和准确性著称。在这个项目中，YOLOv8被用于识别和分类类别包括person（行人）、truck（卡车）、car（小汽车）、bus（公交车）、traffic light（交通信号灯）等。 资源介绍中提到了几个核心组件和步骤： 1. ultralytics-main 该组件是YOLOv8的源代码仓库，包含了目标检测（detect）相关的代码。源码中还涉及分类、姿态估计、图像分割等其他功能，但本项目主要使用目标检测部分。 2. 搭建环境 智慧交通系统对计算资源要求较高，因此需要搭建相应的开发环境。项目建议安装Anaconda以创建独立的Python环境（虚拟环境），并使用PyCharm作为开发IDE。具体的环境配置包括安装Python 3.8版本，并在Anaconda中创建名为YOLOv8的新环境，随后激活该环境并安装所有必需的依赖项。 3. 训练模型过程 本项目提供了详细的模型训练步骤，包括准备数据集、配置数据集参数、选择预训练模型、利用多GPU进行训练（如项目作者拥有四张显卡）。训练过程通过执行train.py脚本进行，训练完成后，会在runs/detect/目录下生成训练日志和训练好的模型文件。 4. 推理测试 在模型训练完成后，系统会进行测试。开发者需要修改predict.py中的代码以加载训练好的模型，并指定待测试的图片或视频。最终的检测结果将保存在runs/detect/train目录下。 在使用这些资源之前，开发者需要具备一定的深度学习、计算机视觉以及编程基础知识。项目的部署和使用应遵循相应的文档说明。另外，由于系统会涉及到视频或图像的读取、处理和保存，还需要确保系统有足够的存储空间和处理能力。 总结来说，这个资源包提供了一个从环境搭建到模型训练再到推理测试的全流程操作指南，适合有一定深度学习和计算机视觉背景的开发者使用。资源包中的项目源码、部署教程、训练好的模型和评估指标曲线等都是实现智慧交通检测系统的宝贵资料。