Yolov8_Object_detection_v1.0

<div align="center">

YOLOv8_Object_detection_v1.0_app

<p> <a align="center" target="_blank"> <img width="50%" src="pic_bed/Images_Object_detection_V1.png"></a><br> <a align="center" href="https://ultralytics.com/yolov8" target="_blank"> <img width="50%" src="pic_bed/banner-yolov8.png"></a> </p> <br> <div> <a href="https://github.com/ultralytics/ultralytics/actions/workflows/ci.yaml"><img src="https://github.com/ultralytics/ultralytics/actions/workflows/ci.yaml/badge.svg" alt="Ultralytics CI"></a> <a href="https://colab.research.google.com/drive/1shMJ1F6XbzQOBSlxvoEbnkgoJPngVLvs?usp=sharing"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"></a> </div> <br> </div>

Введение / Introduction

RUS:

• Этот репозиторий предоставляет удобный интерактивный интерфейс для YOLOv8, и этот интерфейс создан на базе Streamlit.<br>
• В таблицу ниже, помимо стандартных моделей, включены модели, обученные на основе датасетов с Roboflow:
  • Определение автомобильных номеров - Car plate detection Computer Vision Project
  • Определение транспортных средств при разном времени суток и погодных условиях - Smart city cars detection Computer Vision Project

ENG:

• This repository supply a user-friendly interactive interface for YOLOv8 and the interface is powered by Streamlit
• The table below, in addition to standard models, includes models trained based on datasets from Roboflow:
  • Determination of license plates - Car plate detection Computer Vision Project
  • Identification vehicles under different times of day and weather conditions - Smart city cars detection Computer Vision Project

Функции / Features

RUS:

• Доступные типы задачи: Обнаружение транспорта, обнаружение гос.номера автомобиля, сегментация, обнаружения объектов
• Доступные модели обнаружения/сегментации: DetlicPl_s DetlicPl_l Veh_Det yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x yolov8n-seg, yolov8s-seg, yolov8m-seg, yolov8l-seg, yolov8x-seg
• Несколько входных форматов: Изображение, Видео, Вебкамера

ENG:

• Available task types: Vehicle detection, license plate detection, segmentation, object detection.
• Available detection/segmentation models: DetlicPl_s DetlicPl_l Veh_Det yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x yolov8n-seg, yolov8s-seg, yolov8m-seg, yolov8l-seg, yolov8x-seg
• Multiple input formats: Multiple input formats. Image, Video, Webcam

Интерактивный интерфейс / Interactive Interface

Интерфейс ввода изображения / Image Input Interface

<br>

Интерфейс ввода видео / Video Input Interface

Интерфейс ввода веб-камеры / Webcam Input Interface

Установка / Installation

Скачать и распаковать репозиторий / Download and unzip repository

https://github.com/yaroslavski88/Yolov8_Object_detection_v1.0_app

Установить пакеты / Install packages

# yolov8 dependencies
pip install ultralytics

# Streamlit dependencies
pip install streamlit

Загрузите предварительно обученные веса обнаружения YOLOv8 / Download Pre-trained YOLOv8 Detection Weights

• RUS: Создайте каталог с именем weights, создайте подкаталог с именем detection и сохраните загруженные веса обнаружения объектов YOLOv8 внутри этого каталога. Файлы весов можно скачать из таблиц ниже.<br>
• ENG: Create a directory named weights and create a subdirectory named detection and save the downloaded YOLOv8 object detection weights inside this directory. The weight files can be downloaded from the tables below.

Запуск / Run

streamlit run app.py

• RUS: Затем запустится сервер Streamlit и автоматически откроется в веб-браузере страница Streamlit по умолчанию.<br>
• ENG: Then will start the Streamlit server and open your web browser to the default Streamlit page automatically.