Metadata-Version: 2.1
Name: gradio-yolov8-det
Version: 2.1.0a3
Summary: 基于 Gradio 的 YOLOv8 通用计算机视觉演示系统
Author: 曾逸夫 Zeng Yifu
Maintainer: 曾逸夫 Zeng Yifu
License: GPL-3.0
Project-URL: Bug Reports, https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/issues
Project-URL: Funding, https://gitee.com/CV_Lab
Project-URL: Source, https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det
Keywords: YOLOv8,Gradio,目标检测,图像分割,图像分类
Requires-Python: >=3.8
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: click>=8.1
Requires-Dist: ultralytics>=8.1.1
Requires-Dist: gradio>=4.14.0
Requires-Dist: gradio-imageslider
Requires-Dist: opencv-python>=4.9.0.80
Requires-Dist: matplotlib
Requires-Dist: numpy>=1.24.4
Requires-Dist: pandas
Requires-Dist: pyyaml
Requires-Dist: pillow>=10.1.0
Requires-Dist: wget>=3.2
Requires-Dist: rich>=12.2.0
Requires-Dist: black
Requires-Dist: mdformat
Requires-Dist: build
Requires-Dist: twine

<p align="center">
<a href="https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det">
<img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/gradio_yolov8_det_logo.png" alt="Simple Icons" >
</a>
<p align="center">
    基于 Gradio 的 YOLOv8 通用计算机视觉演示系统
</p>
<p align="center">
    集成目标检测、图像分割和图像分类于一体，可自定义检测模型
</p>
</p>
<p align="center">
<a href="./CodeCheck.md"><img src="https://img.shields.io/badge/CodeCheck-passing-success" alt="code check" /></a>
<a href="https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/v2.1.0"><img src="https://img.shields.io/badge/Releases-v2.1.0-green" alt="Releases Version" /></a>
<a href="https://pypi.org/project/gradio-yolov8-det/2.0.1/"><img src="https://badge.fury.io/py/gradio-yolov8-det.svg" alt="PyPI" /></a>
<a href="https://www.modelscope.cn/"><img src="https://img.shields.io/badge/ModelScope-v1.10.0%2B-blue?logo=modelscope
" alt="ModelScope" /></a>
<a href="https://huggingface.co/"><img src="https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97-Hugging%20Face-blue" alt="Hugging Face Spaces" /></a>
<a href="https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/blob/master/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-GPL--3.0-blue" alt="License" /></a>
</p>
<p align="center">
<a href="https://github.com/ultralytics/ultralytics"><img src="https://img.shields.io/badge/ultralytics-v8.1.1+-blue" alt="YOLOv8 Version" /></a>
<a href="https://github.com/gradio-app/gradio"><img src="https://img.shields.io/badge/Gradio-4.14.0+-orange" alt="Gradio Version" /></a>
<a href="#"><img src="https://img.shields.io/badge/Python-3.8%2B-blue?logo=python" alt="Python Version" /></a>
<a href="https://pypi.org/project/gradio-yolov8-det"><img src="https://static.pepy.tech/personalized-badge/gradio-yolov8-det?period=total&units=international_system&left_color=grey&right_color=brightgreen&left_text=PyPI%20downloads" alt="PyPI All Downloads"></a>
<a href="https://snyk.io/advisor/python/gradio-yolov8-det"><img src="https://snyk.io/advisor/python/gradio-yolov8-det/badge.svg" alt="PyPI Package Health"></a>
</p>
<p align="center">
<a href='https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/stargazers'><img src='https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/badge/star.svg?theme=dark' alt='star'></img></a>
<a href='https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/members'><img src='https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/badge/fork.svg?theme=dark' alt='fork'></img></a>
</p>

## 🚀 作者简介

曾逸夫，从事人工智能研究与开发；主研领域：计算机视觉；[YOLOv8官方开源项目代码贡献人](https://github.com/ultralytics/ultralytics/graphs/contributors)；[YOLOv5官方开源项目代码贡献人](https://github.com/ultralytics/yolov5/graphs/contributors)；[Gradio官方开源项目代码贡献人](https://github.com/gradio-app/gradio/graphs/contributors)

❤️  Github：https://github.com/Zengyf-CVer

<h2 align="center">🚀更新走势</h2>

|    日期    |                             版本                             |
| :--------: | :----------------------------------------------------------: |
| 2024-01-15 | [Gradio YOLOv8 Det v2.1.0](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/tag/v2.1.0) |
| 2024-01-05 | [Gradio YOLOv8 Det v2.0.1](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/tag/v2.0.1) |
| 2024-01-04 | [Gradio YOLOv8 Det v2.0.0](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/tag/v2.0.0) |
| 2024-01-03 | [Gradio YOLOv8 Det v1.3.1](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/tag/v1.3.1) |
| 2023-12-15 | [Gradio YOLOv8 Det v1.3.0](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/tag/v1.3.0) |
| 2023-12-07 | [Gradio YOLOv8 Det v1.2.1](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/tag/v1.2.1) |
| 2023-11-16 | [Gradio YOLOv8 Det v1.2.0](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/tag/v1.2.0) |
| 2023-11-04 | [Gradio YOLOv8 Det v1.1.0](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/tag/v1.1.0) |
| 2023-11-01 | [Gradio YOLOv8 Det v1.0.0](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/tag/v1.0.0) |
| 2023-10-21 | [Gradio YOLOv8 Det v0.2.5](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/tag/v0.2.5) |
| 2023-08-14 | [Gradio YOLOv8 Det v0.2.4](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/tag/v0.2.4) |
| 2023-04-14 | [Gradio YOLOv8 Det v0.2.3](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/v0.2.3) |
| 2023-01-23 | [Gradio YOLOv8 Det v0.2.2](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/v0.2.2) |
| 2023-01-22 | [Gradio YOLOv8 Det v0.2](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/v0.2) |
| 2023-01-15 | [Gradio YOLOv8 Det v0.1](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/releases/v0.1) |

<h2 align="center">🤗在线Demo</h2>

### ❤️ 快速体验

📌 本项目提供了**Gradio YOLOv8 Det v1.3.1**版本的**在线demo**，点击下面对应的logo，进入**达摩院 ModelScope（魔搭社区） 或者 Hugging Face Spaces**中快速体验。

📌 如果体验**Gradio YOLOv8 Det v2.x** 以上版本 请使用`pip install gradio-yolov8-det` 安装。

<div align="center">
<a href="https://www.modelscope.cn/studios/ZengyfCVer/gradio-yolov8-det/summary">
<img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/modelscope.gif" width="50%"/>
</a>
<a href="https://huggingface.co/spaces/Zengyf-CVer/Gradio-YOLOv8-Det">
<img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/huggingface_logo.png" width=""/>
</a>
</div>

<h2 align="center">💎项目流程与用途</h2>

### 📌 项目整体流程

<div align="center" >
<img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/gradio_yolov8_det_v1_1_workflow.png">
</div>

### 📌 项目示例

#### ❤️ Gradio YOLOv8 Det v2.1.0 界面与检测效果（目标检测）

<div align="center" >
<img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/gyd_v2_det.png">
</div>

#### ❤️ Gradio YOLOv8 Det v2.1.0 界面与检测效果（图像分割）

<div align="center" >
<img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/gyd_v2_seg.png">
</div>

#### ❤️ Gradio YOLOv8 Det v2.1.0 界面与检测效果（图像分类）

<div align="center" >
<img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/gyd_v2_clas.png">
</div>

#### ❤️ 快速体验

本项目提供了6个**目标检测和图像分割的图片示例**，用户可以快速体验检测与分割效果：

<div align="center" >
<img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/gyd_v2_det_examples.png">
</div>
<div align="center" >
示例界面
</div>

本项目提供了6个**图像分类的图片示例**，用户可以快速体验检测与分割效果：

<div align="center" >
<img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/gyd_v2_clas_examples.png">
</div>
<div align="center" >
示例界面
</div>

本项目提供了**在线版的安装教程和使用教程**，用户可以快速查看安装和使用教程：

<div align="center" >
<img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/gyd_v2_tutorials.png">
</div>
<div align="center" >
示例界面
</div>

<h2 align="center">💡项目结构</h2>

```
.
├──  gradio-yolov8-det											# 项目名称
│    ├── gradio_yolov8_det										# 项目核心文件
│    │   ├── model_config										# 模型配置
│    │   │   ├── model_name_all.yaml							# YOLOv8 模型名称（yaml版）
│    │   │   └── model_name_custom.yaml							# 自定义模型名称（yaml版）
│    │   ├── cls_name											# 类别名称
│    │   │   ├── cls_name_zh.yaml								# 类别名称文件（yaml版-中文）
│    │   │   ├── cls_imagenet_name_zh.yaml						# ImageNet类别名称文件（yaml版-中文）
│    │   │   ├── cls_name_en.yaml								# 类别名称文件（yaml版-英文）
│    │   │   ├── cls_name_ru.yaml								# 类别名称文件（yaml版-俄语）
│    │   │   ├── cls_name_es.yaml								# 类别名称文件（yaml版-西班牙语）
│    │   │   ├── cls_name_ar.yaml								# 类别名称文件（yaml版-阿拉伯语）
│    │   │   ├── cls_name_ko.yaml								# 类别名称文件（yaml版-韩语）
│    │   │   ├── cls_name.yaml									# 类别名称文件（yaml版-中文-v0.1）
│    │   │   └── cls_name.csv									# 类别名称文件（csv版-中文）
│    │   ├── gyd_utils											# 工具包
│    │   │   ├── __init__.py									# 工具包初始化文件
│    │   │   └── fonts_opt.py									# 字体管理
│    │   ├── img_examples										# 示例图片
│    │   ├── __init__.py										# 初始化文件
│    │   ├── gradio_yolov8_det_v2.py							# v2.0.0主运行文件
│    │   └── gyd_style.css										# CSS样式文件
│    ├── setup.cfg												# pre-commit CI检查源配置文件
│    ├── .pre-commit-config.yaml								# pre-commit配置文件
│    ├── LICENSE												# 项目许可
│    ├── .gitignore												# git忽略文件
│    ├── README.md												# 项目说明
│    ├── pyproject.toml											# Python Package构建文件
│    ├── Dockerfile												# Docker构建工具
│    └── .dockerignore											# Docker忽略文件
```

<h2 align="center">🔥安装教程</h2>

### ✅ 第一步：创建conda环境

```shell
conda create -n yolo python=3.8  # 安装python3.8最新版本
```

### ✅ 第二步：激活conda环境

```shell
conda activate yolo
```

### ✅ 第三步：通过 pip 安装 Gradio YOLOv8 Det

```shell
pip install gradio-yolov8-det
```

<h2 align="center">⚡使用教程</h2>

### 💡 运行Gradio YOLOv8 Det

📌 运行

```shell
gradio-yolov8-det
# 在浏览器中输入：http://127.0.0.1:7860/或者http://127.0.0.1:7861/ 等等（具体观察shell提示）
```

### 💡 脚本指令操作

❤️ 本项目提供了一些脚本指令，旨在扩展项目的功能。

❗ 注：其中的一些功能是界面组件（按钮、文本框等）无法实现的，需要通过脚本指令完成：

```shell
# 共享模式
gradio-yolov8-det -is # 在浏览器中以共享模式打开，https://**.gradio.app/

# 自定义模型配置
gradio-yolov8-det -mc ./model_config/model_name_all.yaml

# 自定义下拉框默认模型名称
gradio-yolov8-det -mn yolov8m

# 自定义类别名称
gradio-yolov8-det -cls ./cls_name/cls_name_zh.yaml  （目标检测与图像分割）
gradio-yolov8-det -cin ./cls_name/cls_imgnet_name_zh.yaml  （图像分类）

# 自定义NMS置信度阈值
gradio-yolov8-det -conf 0.8

# 自定义NMS IoU阈值
gradio-yolov8-det -iou 0.5

# 设置推理尺寸，默认为640
gradio-yolov8-det -isz 320

# 设置最大检测数，默认为50
gradio-yolov8-det -mdn 100

# 设置滑块步长，默认为0.05
gradio-yolov8-det -ss 0.01
```

### 📝 项目引用指南

📌 如需引用Gradio YOLOv8 Det v2.1.0，请在相关文章的**参考文献**中加入下面文字：

```
曾逸夫, (2024) Gradio YOLOv8 Det (Version 2.1.0).https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det.git.
```

### 💬 技术交流

- 如果你发现任何Gradio YOLOv8 Det存在的问题或者是建议, 欢迎通过[Gitee Issues](https://gitee.com/CV_Lab/gradio-yolov8-det/issues)给我提issues。
- 欢迎加入CV Lab技术交流群

<div align="center" >
<img src="https://pycver.gitee.io/ows-pics/imgs/qq_group.jpg" width="20%">
</div>
