README_cn.md · 鲁永昱/YOLOSHOW

# YOLOSHOW -  YOLOv5 / YOLOv7 / YOLOv8 / YOLOv9 / YOLOv10 / YOLOv11 / RTDETR / SAM / MobileSAM / FastSAM  基于 Pyside6 的图形化界面

## 介绍

***YOLOSHOW*** 是一款集合了 `YOLOv5` `YOLOv7` `YOLOv8` `YOLOv9` `YOLOv10` `YOLOv11`  `RT-DETR` `SAM` `MobileSAM` `FastSAM` 的图形化界面程序

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![YOLOSHOW-Screen](assest/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` `YOLOv10`  `RT-DETR`  `YOLOv11`  `SAM`  `MobileSAM`  `FastSAM`算法
- [x] 支持实例分割 （ `YOLOv5`  `YOLOv8`  `YOLOv11` `SAM`  `MobileSAM`  `FastSAM`）
- [x] 支持姿态估计 （`YOLOv8` `YOLOv11`）
- [x] 支持旋转框 (`YOLOv8` `YOLOv11`)
- [x] `RTSP` 功能 支持 Http 协议 ( Single Mode )
- [x] 支持模型对比模式（VS Mode）
- [x] 支持拖拽文件输入
- [ ] 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）/ 网络摄像头 目标检测

选择左侧菜单栏的图片 / 视频 / 摄像头 / 文件夹（批量）/ 网络摄像头 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` / `YOLOv10` / `YOLOv11` / `RTDETR` / `YOLOv5-seg` / `YOLOv8-seg` `YOLOv11-seg` / `YOLOv8-pose` / `YOLOv11-pose` / `YOLOv8-obb` / `YOLOv11-obb` / `SAM` / `MobileSAM`  / `FastSAM` 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/)  / [YOLOv10 Models](https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/) / [YOLOv11 Models](https://github.com/ultralytics/assets/releases/) / [RT-DETR Models](https://github.com/ultralytics/assets/releases/)  / [SAM Models](https://github.com/ultralytics/assets/releases/) / [MobileSAM Models](https://github.com/ultralytics/assets/releases/) / [FastSAM Models](https://github.com/ultralytics/assets/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` / `yolov10` / `yolo11` / `rtdetr` / `sam` / `samv2` / `mobilesam` / `fastsam` 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` / `yolo11-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` / `yolo11n-pose` 中的任意一个版本.  (如 `yolov8n-pose-test.pt`)
4. 如果是旋转框类型的 `pt` 文件, 命名中应包含 `yolov8n-obb` / `yolo11n-obb` 中的任意一个版本.    (e.g. `yolov8n-obb-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 Mode` . 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 v3.0*** 起 ，支持目标检测、实例分割、姿态估计和旋转框多种任务。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、姿态估计和旋转框模型对比模式

从 ***YOLOSHOW v3.0*** 起，支持目标检测、实例分割、姿态估计和旋转框模型对比模式。

## 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
```

### 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 / YOLOv11 / RT-DETR / SAM / MobileSAM / FastSAM](https://github.com/ultralytics/ultralytics)  [YOLOv9](https://github.com/WongKinYiu/yolov9)  [YOLOv10](https://github.com/THU-MIG/yolov10)

### 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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