README_cn.md · one1369/YOLOSHOW

# YOLOSHOW -  YOLOv5 / YOLOv7 / YOLOv8 / YOLOv9 / RTDETR  基于 Pyside6 的图形化界面

## 介绍

***YOLOSHOW*** 是一款集合了 `YOLOv5` `YOLOv7` `YOLOv8` `YOLOv9`  `RT-DETR`

<p align="center"> 
  <a href="https://github.com/SwimmingLiu/YOLOSHOW/blob/master/README.md"> English</a> &nbsp; | &nbsp; 简体中文</a>
 </p>

![YOLOSHOW-Screen](https://oss.swimmingliu.cn/YOLOSHOW-SCREEN.png)

## 演示视频

`YOLOSHOW v1.x` : [YOLOSHOW-YOLOv9/YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/RTDETR GUI](https://www.bilibili.com/video/BV1BC411x7fW)

`YOLOSHOW v2.x` : [YOLOSHOWv2.0-YOLOv9/YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/RTDETR GUI](https://www.bilibili.com/video/BV1ZD421E7m3)

## 待做清单

- [x] 加入 `YOLOv9` 算法
- [x] 调整UI (菜单栏)
- [x] 完成Rtsp功能
- [x] 支持实例分割 （ `YOLOv5` & `YOLOv8` ）
- [x] 加入 `RT-DETR` 算法 ( `Ultralytics` 仓库)
- [x] 加入模型对比模式（VS Mode）
- [x] 支持姿态估计 （ `YOLOv8` ）
- [x] 支持 Http 协议 ( Single Mode )
- [ ] 追踪和计数模型 ( `工业化` )

## 功能

### 1. 支持 图片 / 视频 / 摄像头 / 文件夹（批量） 目标检测

选择左侧菜单栏的图片 / 视频 / 摄像头 / 文件夹（批量）进行目标检测

### 2. 动态切换模型 / 调整超参数

程序开始检测时，支持动态切换模型 / 调整超参数

1. 支持动态切换  `YOLOv5` / ` YOLOv7` / `YOLOv8` / `YOLOv9` / `RTDETR` / `YOLOv5-seg` / `YOLOv8-seg` 模型
2. 支持动态修改 `IOU` / `Confidence` / `Delay time ` / `line thickness` 超参数

### 3. 动态加载模型

程序可以自动检测`ptfiles` 文件夹中包含 [YOLOv5 Models](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases) /  [YOLOv7 Models](https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/)  /  [YOLOv8 Models](https://github.com/ultralytics/assets/releases/)  / [YOLOv9 Models](https://github.com/WongKinYiu/yolov9/releases/)  `pt`  模型.

如果你需要导入新的 `pt` 文件, 请点击 `Settings` 框中的 `Import Model` 按钮 来选择需要导入的 `pt` 文件. 然后程序会把该文件复制到  `ptfiles` 文件夹下.

**Notice :**

1. 所有的 `pt` 模型文件命名必须包含 `yolov5` / `yolov7` / `yolov8` / `yolov9` / `rtdetr` 中的任意一个版本.  (如 `yolov8-test.pt`)
2. 如果是分割类型的 `pt` 文件, 命名中应包含 `yolov5n-seg` / `yolov8s-seg` 中的任意一个版本.  (如 `yolov8n-seg-test.pt`)
3. 如果是姿态检测类型的 `pt` 文件, 命名中应包含`yolov8n-pose` 中的任意一个版本.  (如 `yolov8n-pose-test.pt`)

### 4. 加载超参数配置

1.  程序启动后, 自动加载最近保存的超参数配置.
2.  程序关闭后, 自动保存最近修改的超参数配置.

### 5. 保存检测结果

如果需要保存检测结果，请在检测前点击 `Save MP4/JPG` . 然后等待检测完毕，选择需要保存的路径进行结果保存.

### 6. 同时支持目标检测、实例分割和姿态估计

从 ***YOLOSHOW v2.2*** 起 ，支持目标检测、实例分割和姿态估计多任务。同时支持不同版本的任务切换，如从`YOLOv5` 目标检测任务 切换到 `YOLOv8` 实例分割任务。

### 7. 支持目标检测、实例分割和姿态估计模型对比模式

从 ***YOLOSHOW v2.0*** 起，支持目标检测、实例分割和姿态估计模型对比模式。

## 运行准备工作

### 实验环境

```Shell
OS : Windows 11 
CPU : Intel(R) Core(TM) i7-10750H CPU @2.60GHz 2.59 GHz
GPU : NVIDIA GeForce GTX 1660Ti 6GB
```

### 1. 创建虚拟环境

创建内置Python 3.9的conda虚拟环境, 然后激活该环境.

```shell
conda create -n yoloshow python=3.9
conda activate yoloshow
```

### 2. 安装Pytorch框架

```shell
Windows: pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
Linux: pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```

安装其他版本的 Pytorch :   [![Pytorch](https://img.shields.io/badge/PYtorch-test?style=flat&logo=pytorch&logoColor=white&color=orange)](https://pytorch.org/)

### 3. 安装依赖包

切换到YOLOSHOW程序所在的路径

```shell
cd {YOLOSHOW程序所在的路径}
```

安装程序所需要的依赖包

```shell
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install "PySide6-Fluent-Widgets[full]" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -U Pyside6 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

### 4. 添加字体

#### Windows 用户

把所有的`fonts` 文件夹中的字体文件 `*.ttf` 复制到 `C:\Windows\Fonts`

#### Linux 用户

```shell
mkdir -p ~/.local/share/fonts
sudo cp fonts/Shojumaru-Regular.ttf ~/.local/share/fonts/
sudo fc-cache -fv
```

#### MacOS 用户

MacBook实在太贵了，我买不起。你们自己想办法安装吧~😂

### 5. 运行程序

```shell 
python main.py
```

## 使用框架

[![Python](https://img.shields.io/badge/python-3776ab?style=for-the-badge&logo=python&logoColor=ffd343)](https://www.python.org/)[![Pytorch](https://img.shields.io/badge/PYtorch-test?style=for-the-badge&logo=pytorch&logoColor=white&color=orange)](https://pytorch.org/)[![Static Badge](https://img.shields.io/badge/Pyside6-test?style=for-the-badge&logo=qt&logoColor=white)](https://doc.qt.io/qtforpython-6/PySide6/QtWidgets/index.html)

## 参考文献

### YOLO 算法

[YOLOv5](https://github.com/ultralytics/yolov5)   [YOLOv7](https://github.com/WongKinYiu/yolov7) 	[YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralytics)	[YOLOv9](https://github.com/WongKinYiu/yolov9)

### YOLO 图形化界面

[YOLOSIDE](https://github.com/Jai-wei/YOLOv8-PySide6-GUI)	[PyQt-Fluent-Widgets](https://github.com/zhiyiYo/PyQt-Fluent-Widgets)

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