1、项目介绍
技术栈：Python语言、YOLOv8模型、PyQt5界面、OpenCV、PyTorch

研究背景：从工业质检到医疗影像，多目标检测需求日益增长。YOLOv8在保持高帧率的同时显著提升精度，配合PyQt5轻量化界面，可在本地完成“图片-视频-摄像头”三通道检测，为边缘端实时识别提供低成本方案。

研究意义：系统自带已划分训练/验证/测试集及YOLO格式标注，开箱即用；模块化设计支持替换类别或接入新数据集，适合作为“深度学习”“计算机视觉”课程与毕业设计模板，推动YOLOv8在教学与产业中的快速落地。

2、项目界面
（1）检测识别

（2）检测识别

（3）检测识别

（4）检测识别

（5）检测识别

（6）检测识别

（7）检测识别

3、项目说明

3、项目说明
基于YOLOv8的多目标检测系统提供“开箱即用”完整流程：含已划分训练/验证/测试集及YOLO格式标注文件，用户无需额外处理即可直接训练。项目采用PyTorch框架加载YOLOv8权重，通过OpenCV完成图像与视频解码，PyQt5构建图形化操作界面，支持“单张图片-批量文件夹-摄像头实时”三通道输入，检测结果实时显示类别、置信度与边界框，并可将结果一键导出CSV。

数据集涵盖多类目标，已提前划分好train/val/test文件夹，标注文件同步转换为YOLO格式，省去繁琐预处理环节。训练脚本集成自动混合精度（AMP）与早停策略，可自动保存最优权重；预测脚本支持动态调节NMS阈值与置信度门槛，界面右侧提供滑块实时生效，方便用户根据场景灵活微调。

PyQt5前端采用Model-View模式，检测线程与界面线程通过信号槽解耦，保障摄像头模式下30 FPS流畅体验。注册登录模块使用SQLite轻量级数据库，支持多用户权限隔离，个人中心可查看历史检测记录、下载截图与统计报表，适合教学机房多人实验。系统全程本地运行，不依赖云端，既保护数据隐私，又降低部署成本；代码注释详尽，配套环境配置教程与模型转换脚本，学生可在一小时内完成复现，显著降低毕业设计难度。

在应用层面，该框架不仅适用于自带数据集，也可快速迁移至工业缺陷、交通标志、医学细胞等场景，仅需替换对应图片文件夹并重新训练即可；其轻量化结构与完整工具链为科研工作者提供Baseline，为产业开发者提供原型验证平台，推动YOLOv8在多目标检测领域的持续普及与落地。

4、核心代码

5、源码获取方式

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