基于YOLOv8开发构建蝴蝶目标检测识别系统

在前面的一篇博文中已经很详细地描述了如何基于YOLOv8开发构建自己的个性化目标检测模型,感兴趣的话可以看下:

《基于YOLOv8开发构建目标检测模型超详细教程【以焊缝质量检测数据场景为例】》

本文的主要目的就是基于YOLOv8来开发构建细粒度的蝴蝶目标检测分析系统,首先看下效果图:

 数据集如下:

基于YOLOv8开发构建蝴蝶目标检测识别系统_第1张图片

基于YOLOv8开发构建蝴蝶目标检测识别系统_第2张图片

 可以根据自己的需要替换成自己的数据集即可。

这里我使用到的数据集均来源于爬虫网络采集获取,之后由人工标注而来。

YOLOv8整体的使用应该是最直接简单的形式了,这里有问题都可以参考我前面的文章即可,这里就不再展开了,简单看下实例推理效果:

基于YOLOv8开发构建蝴蝶目标检测识别系统_第3张图片

 这里我将结果解析处理后同时存储在本地,如下所示:

{"Byasa_alcinous": [[0.8852506875991821, [91, 125, 287, 386]]]}

界面实例如下:

基于YOLOv8开发构建蝴蝶目标检测识别系统_第4张图片

基于YOLOv8开发构建蝴蝶目标检测识别系统_第5张图片

 

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