随着计算机视觉技术的快速发展，行人检测作为智能监控、自动驾驶等领域的关键任务，受到了广泛关注。本文提出了一种基于 YOLOv8s 模型和 SE注意力机制 的高精度行人检测系统，旨在提高复杂场景下行人检测的准确性与鲁棒性。系统采用 YOLOv8s（YOLOv8小型模型）作为基础模型，结合 SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制 来动态调整特征通道的权重，从而有效提升对行人目标的关注度，并增强模型对背景噪声的抑制能力。
项目信息
编号：PDV-170
大小：669M
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.9
需要安装依赖包：
– pip install PyQt5== 5.15.11
– pip install Pillow==9.5.0
– pip install opencv-python==4.10.0.84
– pip install torch==2.4.0
– pip install torchvision==0.19.0
– pip install numpy== 1.26.4
– pip install matplotlib==3.9.2
项目介绍
随着计算机视觉技术的快速发展，行人检测作为智能监控、自动驾驶等领域的关键任务，受到了广泛关注。本文提出了一种基于 YOLOv8s 模型和 SE注意力机制 的高精度行人检测系统，旨在提高复杂场景下行人检测的准确性与鲁棒性。系统采用 YOLOv8s（YOLOv8小型模型）作为基础模型，结合 SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制 来动态调整特征通道的权重，从而有效提升对行人目标的关注度，并增强模型对背景噪声的抑制能力。
在数据集方面，本文使用了包含多种背景与环境条件下的行人图像数据集，经过数据预处理和增强，进一步提升了模型的泛化能力。系统的前端界面基于 PyQt5 开发，用户可以方便地通过图像、视频或实时摄像头输入进行检测，系统实时显示检测结果，包括行人的位置、置信度以及标注框。
通过实验评估，本文所提出的行人检测系统在多个数据集上实现了较高的准确率和较低的误检率，尤其在复杂背景下表现出优越的性能。与传统的YOLO模型相比，加入 SE注意力机制 后，模型能够更加精确地检测出行人目标，尤其在密集人群或背景复杂的场景中，表现出更高的检测精度。
本文还对系统进行了详细的性能分析，包括训练时间、推理速度、模型大小等方面，验证了该方法在实际应用中的可行性和高效性。本研究为基于深度学习的行人检测提供了一种新的思路，并为智能监控及自动驾驶等领域的应用提供了有力的技术支持。。
项目文档
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算法流程
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代码讲解
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1.服务优势
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硬件环境
我们使用的是两种硬件平台配置进行系统调试和训练：
（1）外星人 Alienware M16笔记本电脑：
（2）惠普 HP暗影精灵10 台式机：
上面的硬件环境提供了足够的计算资源，能够支持大规模图像数据的训练和高效计算。GPU 的引入显著缩短了模型训练时间。
使用两种硬件平台进行调试和训练，能够更全面地验证系统的性能、适应性和稳定性。这种方法不仅提升了系统的鲁棒性和泛化能力，还能优化开发成本和效率，为实际应用场景的部署打下良好基础。
模型训练
Tipps：模型的训练、评估与推理
1.YOLOv8的基本原理
YOLOv8是一个SOTA模型，它建立在Yolo系列历史版本的基础上，并引入了新的功能和改进点，以进一步提升性能和灵活性，使其成为实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择。其具体创新点包括一个新的骨干网络、一个新的Ancher-Free检测头和一个新的损失函数，可在CPU到GPU的多种硬件平台上运行。
YOLOv8是Yolo系列模型的最新王者，各种指标全面超越现有对象检测与实例分割模型，借鉴了Yolov5、Yolov6、YoloX等模型的设计优点，在全面提升改进Yolov5模型结构的基础上实现，同时保持了Yolov5工程化简洁易用的优势。
Yolov8模型网络结构图如下图所示：
2.YOLOv8算法改进
注意力机制是深度学习常用的一个小技巧，它有多种多样的实现形式，尽管实现方式多样，但是每一种注意力机制的实现的核心都是类似的，就是注意力。
注意力机制的核心重点就是让网络关注到它更需要关注的地方。
当我们使用卷积神经网络去处理图片的时候，我们会更希望卷积神经网络去注意应该注意的地方，而不是什么都关注，我们不可能手动去调节需要注意的地方，这个时候，如何让卷积神经网络去自适应的注意重要的物体变得极为重要。
注意力机制就是实现网络自适应注意的一个方式。
一般而言，注意力机制可以分为通道注意力机制，空间注意力机制，以及二者的结合。
（1）SENet的实现
SE注意力模块是一种通道注意力模块，SE模块能对输入特征图进行通道特征加强，且不改变输入特征图的大小。
SE模块的S(Squeeze):对输入特征图的空间信息进行压缩
SE模块的E(Excitation):学习到的通道注意力信息，与输入特征图进行结合，最终得到具有通道注意力的特征图
SE模块的作用是在保留原始特征的基础上，通过学习不同通道之间的关系，提高模型的表现能力。在卷积神经网络中，通过引入SE模块，可以动态地调整不同通道的权重，从而提高模型的表现能力。
实现方式：
A、对输入进来的特征层进行全局平均池化。
B、然后进行两次全连接，第一次全连接神经元个数较少，第二次全连接神经元个数和输入特征层相同。
C、在完成两次全连接后，我们再取一次Sigmoid将值固定到0-1之间，此时我们获得了输入特征层每一个通道的权值（0-1之间）。
D、在获得这个权值后，我们将这个权值乘上原输入特征层即可。
SE模块是一个即插即用的模块，在上图中左边是在一个卷积模块之后直接插入SE模块，右边是在ResNet结构中添加了SE模块。
（2）CBAM的实现
CBAM将通道注意力机制和空间注意力机制进行一个结合，相比于SENet只关注通道的注意力机制可以取得更好的效果。其实现示意图如下所示，CBAM会对输入进来的特征层，分别进行通道注意力机制的处理和空间注意力机制的处理。
下图是通道注意力机制和空间注意力机制的具体实现方式：
图像的上半部分为通道注意力机制，通道注意力机制的实现可以分为两个部分，我们会对输入进来的单个特征层，分别进行全局平均池化和全局最大池化。之后对平均池化和最大池化的结果，利用共享的全连接层进行处理，我们会对处理后的两个结果进行相加，然后取一个sigmoid，此时我们获得了输入特征层每一个通道的权值（0-1之间）。在获得这个权值后，我们将这个权值乘上原输入特征层即可。
图像的下半部分为空间注意力机制，我们会对输入进来的特征层，在每一个特征点的通道上取最大值和平均值。之后将这两个结果进行一个堆叠，利用一次通道数为1的卷积调整通道数，然后取一个sigmoid，此时我们获得了输入特征层每一个特征点的权值（0-1之间）。在获得这个权值后，我们将这个权值乘上原输入特征层即可。
(3）ECA的实现
ECANet是也是通道注意力机制的一种实现形式。ECANet可以看作是SENet的改进版。
ECANet的作者认为SENet对通道注意力机制的预测带来了副作用，捕获所有通道的依赖关系是低效并且是不必要的。
在ECANet的论文中，作者认为卷积具有良好的跨通道信息获取能力。
ECA模块的思想是非常简单的，它去除了原来SE模块中的全连接层，直接在全局平均池化之后的特征上通过一个1D卷积进行学习。
既然使用到了1D卷积，那么1D卷积的卷积核大小的选择就变得非常重要了，了解过卷积原理的同学很快就可以明白，1D卷积的卷积核大小会影响注意力机制每个权重的计算要考虑的通道数量。用更专业的名词就是跨通道交互的覆盖率。
如下图所示，左图是常规的SE模块，右图是ECA模块。ECA模块用1D卷积替换两次全连接。
（4）CA的实现
该文章的作者认为现有的注意力机制（如CBAM、SE）在求取通道注意力的时候，通道的处理一般是采用全局最大池化或平均池化，这样会损失掉物体的空间信息。作者期望在引入通道注意力机制的同时，引入空间注意力机制，作者提出的注意力机制将位置信息嵌入到了通道注意力中。
CA注意力的实现如图所示，可以认为分为两个并行阶段：
将输入特征图分别在为宽度和高度两个方向分别进行全局平均池化，分别获得在宽度和高度两个方向的特征图。假设输入进来的特征层的形状为[C, H, W]，在经过宽方向的平均池化后，获得的特征层shape为[C, H, 1]，此时我们将特征映射到了高维度上；在经过高方向的平均池化后，获得的特征层shape为[C, 1, W]，此时我们将特征映射到了宽维度上。
然后将两个并行阶段合并，将宽和高转置到同一个维度，然后进行堆叠，将宽高特征合并在一起，此时我们获得的特征层为：[C, 1, H+W]，利用卷积+标准化+激活函数获得特征。
之后再次分开为两个并行阶段，再将宽高分开成为：[C, 1, H]和[C, 1, W]，之后进行转置。获得两个特征层[C, H, 1]和[C, 1, W]。
然后利用1×1卷积调整通道数后取sigmoid获得宽高维度上的注意力情况。乘上原有的特征就是CA注意力机制。
2.数据集准备与训练
本研究使用了包含行人检测的数据集，并通过 Labelimg 标注工具对每张图像中的目标边界框（Bounding Box）及其类别进行标注。基于此数据集，采用 YOLOv8n 模型进行训练。训练完成后，对模型在验证集上的表现进行了全面的性能评估与对比分析。整个模型训练与评估流程包括以下步骤：数据集准备、模型训练、模型评估。本次标注的目标类别主要集中于行人检测。数据集总计包含 9998 张图像，具体分布如下：
训练集：6998 张图像，用于模型学习和优化。
验证集：2000 张图像，用于评估模型在未见过数据上的表现，防止过拟合。
测试集：1000 张图像，用于最终评估模型的泛化能力。
数据集分布直方图
以下柱状图展示了训练集、验证集和测试集的图像数量分布：
部分数据集图像如下图所示：
部分标注如下图所示：
这种数据分布方式保证了数据在模型训练、验证和测试阶段的均衡性，为 YOLOv8n 模型的开发与性能评估奠定了坚实基础。
图片数据的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将检测的图片分为训练集与验证集放入datasets目录下。
接着需要新建一个data.yaml文件，用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时，会读取该文件的信息，用于进行模型的训练与验证。
data.yaml的具体内容如下：
这个文件定义了用于模型训练和验证的数据集路径，以及模型将要检测的目标类别。
数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小(根据内存大小调整，最小为1)。
CPU/GPU训练代码如下：
加载名为 yolov8n.pt 的预训练YOLOv8模型，yolov8n.pt是预先训练好的模型文件。
使用YOLO模型进行训练，主要参数说明如下：
（1）data=data_yaml_path: 指定了用于训练的数据集配置文件。
（2）epochs=150: 设定训练的轮数为150轮。
（3）batch=4: 指定了每个批次的样本数量为4。
（4）optimizer=’SGD’):SGD 优化器。
（7）name=’train_v8′: 指定了此次训练的命名标签，用于区分不同的训练实验。
3.YOLOv8模型训练结果与性能评估
在深度学习的过程中，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来了解模型的训练情况。对于 YOLOv8 模型的训练，主要涉及三类损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）以及动态特征损失（dfl_loss）。这些损失的优化是提升目标检测性能的关键。
损失函数作用说明：
（1）定位损失 (box_loss)：表示预测框与标定框之间的误差（GIoU），越小表示定位越准确。
（2）分类损失 (cls_loss)：用于衡量锚框与对应的标定分类是否正确，越小表示分类越准确。
（3）动态特征损失 (dfl_loss)：DFLLoss用于回归预测框与目标框之间的距离，并结合特征图尺度进行调整，最终提高目标检测的定位准确性。
训练和验证结果文件存储：
训练完成后，相关的训练过程和结果文件会保存在 runs/ 目录下，包括：
（1）损失曲线图（Loss Curves）
（2）性能指标曲线图（mAP、精确率、召回率）
（3）混淆矩阵（Confusion Matrix）
（4）Precision-Recall (P-R) 曲线
损失曲线(Loss Curve)和性能指标分析：
训练指标：
train/box_loss：
含义：边界框回归的损失函数值，表示预测的目标边界框与真实边界框的差异。
趋势：随训练轮次增加，损失逐渐下降，说明模型在学习更准确的目标位置。
train/cls_loss：
含义：分类损失，表示预测类别和真实类别之间的差异。
趋势：逐渐下降，说明模型在类别分类任务上逐步优化。
train/dfl_loss：
含义：分布聚合损失（Distribution Focal Loss），用于优化边界框的预测分布。
趋势：下降趋势，表明模型在细化边界框定位方面逐步优化。
验证指标：
val/box_loss：
含义：验证集上的边界框回归损失，与训练集的 box_loss 类似，但用于验证模型的泛化能力。
趋势：随着训练进行，损失下降并趋于稳定，表明模型泛化能力增强。
val/cls_loss：
含义：验证集上的分类损失，与训练集的 cls_loss 类似。
趋势：下降趋势，表明模型在未见数据上的分类效果逐步提升。
val/dfl_loss：
含义：验证集上的分布聚合损失。
趋势：开始下降，但中后期略有波动，可能表明模型在边界框定位上仍有优化空间。
性能指标：
metrics/precision(B)：
含义：训练过程中的精确率，表示预测为目标的样本中实际为目标的比例。
趋势：随着训练进行，精确率逐步上升并趋于稳定，表明误检率减少。
metrics/recall(B)：
含义：训练过程中的召回率，表示所有真实目标中被正确检测到的比例。
趋势：最初较低，然后迅速上升并稳定，说明模型在减少漏检方面有所提升。
metrics/mAP50(B)：
含义：验证集上的 mAP@0.5，表示 IoU 阈值为 0.5 时的平均精度。
趋势：初始较低，然后迅速上升并趋于稳定，表明模型检测能力明显提高。
metrics/mAP50-95(B)：
含义：验证集上的 mAP@0.5-0.95，表示多个 IoU 阈值下的平均精度。
趋势：整体上升并趋于稳定，说明模型在不同 IoU 标准下的检测能力逐渐增强。
总结：
（1）损失函数（box_loss, cls_loss, dfl_loss）逐渐下降，说明模型正在学习有效特征。
（2） 精确率（precision）和召回率（recall）上升并稳定，表明模型在分类和检测方面效果良好。
（3）mAP50 和 mAP50-95 上升并收敛，说明模型检测效果在多个 IoU 阈值下表现良好。
Precision-Recall(P-R)曲线分析：
曲线说明：
浅蓝色曲线（Person 0.870）
（1）代表类别 “Person” 的 PR 曲线，展示在不同召回率下的精确率变化。
（2）该类别的精确率整体较高，说明模型对 “Person” 目标的检测效果较好。
深蓝色粗线（all classes 0.870 mAP@0.5）
（1）代表所有类别的平均 PR 曲线（在 IOU 阈值 0.5 下计算的 mAP）。
（2）该曲线显示模型在所有类别上的整体性能。
总结：
整体来看，该模型在召回率较高的情况下，精确率仍能保持较高水平，说明检测性能较好，但在极高召回率时可能存在一定误检。
混淆矩阵 (Confusion Matrix) 分析
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的重要工具，它显示了模型在每一类别上的预测结果与实际情况的对比。
结论：
模型在行人检测中表现良好，但仍存在一定的漏检和误检情况，可以通过调整检测阈值、增强数据、多尺度特征提取等方法进一步优化识别效果。
4.检测结果识别
模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/train/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
imgTest.py 图片检测代码如下：
加载所需库：
（1）from ultralytics import YOLO：导入YOLO模型类，用于进行目标检测。
（2）import cv2：导入OpenCV库，用于图像处理和显示。
加载模型路径和图片路径：
（1）path = ‘models/best.pt’：指定预训练模型的路径，这个模型将用于目标检测任务。
（2）img_path = “TestFiles/imagetest.jpg”：指定需要进行检测的图片文件的路径。
加载预训练模型：
（1）model = YOLO(path, task=’detect’)：使用指定路径加载YOLO模型，并指定检测任务为目标检测 (detect)。
（2）通过 conf 参数设置目标检测的置信度阈值，通过 iou 参数设置非极大值抑制（NMS）的交并比（IoU）阈值。
检测图片：
（1）results = model(img_path)：对指定的图片执行目标检测，results 包含检测结果。
显示检测结果：
（1）res = results[0].plot()：将检测到的结果绘制在图片上。
（2）cv2.imshow(“YOLOv8 Detection”, res)：使用OpenCV显示检测后的图片，窗口标题为“YOLOv8 Detection”。
（3）cv2.waitKey(0)：等待用户按键关闭显示窗口
此代码的功能是加载一个预训练的YOLOv8模型，对指定的图片进行目标检测，并将检测结果显示出来。
执行imgTest.py代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，结果如下：
这段输出是基于YOLOv8模型对图片“imagetest.jpg”进行检测的结果，具体内容如下：
图像信息：
（1）处理的图像路径为：TestFiles/imagetest.jpg。
（2）图像尺寸为 640×480 像素。
检测结果：
（1）目标类别: 仅检测到 “Person”（没有其他类别）
（2）检测到的个体数: 5
处理速度：
（1）预处理时间: 2.3 毫秒
（2）推理时间: 43.1 毫秒
（3）后处理时间: 48.1 毫秒
YOLOv8 在图片中成功检测到 5 个人，推理时间 43.1ms，结果已保存在 runs\detect\predict 目录，可进一步提取边界框坐标和置信度以优化分析。
运行效果
– 运行 MainProgram.py
1.主要功能：
（1）可用于实时检测目标图片中的行人检测；
（2）支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；
（3）界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;
（4）支持图片或者视频的检测结果保存。
2.检测参数设置：
（1）置信度阈值：当前设置为0.25，表示检测系统只会考虑置信度高于25%的目标进行输出，置信度越高表示模型对检测结果的确信度越高。
（2）交并比阈值：当前设置为0.70，表示系统只会认为交并比（IoU）超过70%的检测框为有效结果。交并比是检测框与真实框重叠区域的比值，用于衡量两个框的相似程度，值越高表明重叠程度越高。
这两个参数通常用于目标检测系统中，调整后可以影响模型的检测精度和误检率。
这张图表显示了基于YOLOv8模型的目标检测系统的检测结果界面。以下是各个字段的含义解释：
用时（Time taken）:
（1）这表示模型完成检测所用的时间为0.124秒。
（2）这显示了模型的实时性，检测速度非常快。
目标数目（Number of objects detected）:
（1）检测到的目标数目为11，表示这是当前检测到的第1个目标。
目标选择(下拉菜单)：全部:
（1）这里有一个下拉菜单，用户可以选择要查看的目标类型。
（2）在当前情况下，选择的是“全部”，意味着显示所有检测到的目标信息。
目标位置（Object location）:
（1）xmin: 226, ymin: 319：目标的左上角的坐标(xmin, ymin)，表示目标区域在图像中的位置。
（2）xmax: 599, ymax: 331：目标的右下角的坐标(xmax, ymax)，表示目标区域的边界。
这些坐标表示在图像中的目标区域范围，框定了检测到的“行人”的位置。
3.检测结果说明：
这张图表显示了基于YOLOv8模型的目标检测系统的检测结果界面。以下是各个字段的含义解释：
目标选择：
（1）提供选择检测目标的选项，这里显示为全部，说明当前显示的是所有检测到的目标。
结果（Result）:“军事人员”，表示系统正在高亮显示检测到的“person”。
置信度（Confidence）:
（1）这表示模型对检测到的目标属于“行人”类别的置信度为95.64%。
（2）置信度反映了模型的信心，置信度越高，模型对这个检测结果越有信心。
这张图显示了一个检测系统的具体结果，包括检测到的目标类型、置信度以及目标在图像中的位置坐标。这类界面通常用于显示模型在图像中定位和识别到的目标，并提供相关的位置信息和置信度评分。
3.图片检测说明
点击打开图片按钮，选择需要检测的图片，或者点击打开文件夹按钮，选择需要批量检测图片所在的文件夹。
操作演示如下：
（1）点击目标下拉框后，可以选定指定目标的结果信息进行显示。
（2）点击保存按钮，会对检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
检测结果：系统识别出图片中的行人检测，并显示检测结果，包括总目标数、用时、目标类型、置信度、以及目标的位置坐标信息。
4.视频检测说明
点击视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果，再次点击可以关闭视频。
点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
检测结果：系统对视频进行实时分析，检测到行人检测目标并显示检测结果。表格显示了视频中多个检测结果的置信度和位置信息。
这个界面展示了系统对视频帧中的多目标检测能力，能够准确识行人检测目标，并提供详细的检测结果和置信度评分。
5.摄像头检测说明
点击打开摄像头按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击，可关闭摄像头。
检测结果：系统连接摄像头进行实时分析，检测到行人检测目标并显示检测结果。实时显示摄像头画面，并将检测到的行为位置标注在图像上，表格下方记录了每一帧中检测结果的详细信息。
6.保存图片与视频检测说明
点击保存按钮后，会将当前选择的图片(含批量图片)或者视频的检测结果进行保存。
检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。
保存的检测结果文件如下：
图片文件保存的csv文件内容如下，包括图片路径、目标在图片中的编号、目标类别、置信度、目标坐标位置。
注：其中坐标位置是代表检测框的左上角与右下角两个点的x、y坐标。
（1）图片保存
（2）视频保存
– 运行 train.py
1.训练带有SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制的YOLOv8模型
（1）数据集路径 (data.yaml)：该文件应包含数据集类别、训练集和验证集路径。
（2）训练图片大小 (imgsz=640)：输入网络的图片大小。
（3）训练轮数 (epochs=150)：训练 150 轮，保证模型充分学习。
（4）批次大小 (batch=4)：每次训练 4 张图片（若显存不足可调小）。
（5）数据加载线程 (workers=0)：数据加载线程数，0 代表单线程加载（适用于 Windows）。
（6）训练设备 (device=’0′)：指定 GPU 0 进行训练。
（7）优化器 (optimizer=’SGD’)：使用 SGD 进行梯度优化（可换成 Adam 或 AdamW）。
（8）训练结果存储路径 (project=’runs/train’)：训练好的模型会保存在 runs/train 目录。
（9）模型命名 (name=name)：训练结果会以 yolov8s-attention-SE 作为文件夹名称存储。
虽然在大多数深度学习任务中，GPU通常会提供更快的训练速度。
但在某些情况下，可能由于硬件限制或其他原因，用户需要在CPU上进行训练。
温馨提示：在CPU上训练深度学习模型通常会比在GPU上慢得多，尤其是像YOLOv8这样的计算密集型模型。除非特定需要，通常建议在GPU上进行训练以节省时间。
2.训练日志结果
这张图展示了使用YOLOv8进行模型训练的详细过程和结果。
训练总时长：
（1）模型在训练了150轮后，总共耗时5.111小时，运行环境为 NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER GPU。
mAP50和mAP50-95：
（1）mAP50：87%。
（2）mAP50-95：57.5%。
速度：
（1）0.3ms 预处理时间
（2）3.6ms 推理时间
（3）0.6ms 后处理时间
结果保存：
（1）Results saved to runs\detect\train_v8：验证结果保存在 runs\detect\train_v8 目录下。
完成信息：
（1）Process finished with exit code 0：表示整个验证过程顺利完成，没有报错。
总结：
模型训练收敛良好，mAP50 达到 0.87，推理速度快（4.5ms/张），适合实时目标检测，可进一步优化数据增强和超参数提升精度。
远程部署
Tipps：购买后可有偿协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
– 客服QQ：3666308803
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
通过这些完整的项目文件，不仅可以直观了解项目的运行效果，还能轻松复现，全面展现项目的专业性与实用价值！
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