Об этом проекте

Этот репозиторий содержит приложение с графическим интерфейсом пользователя (GUI), созданное на PyQt и использующее модели Ultralytics YOLO для различных задач компьютерного зрения. Оно поддерживает обнаружение объектов, оценку позы человека, сегментацию и ориентированные ограничивающие рамки. Приложение может обрабатывать входные данные из локальных файлов изображений и видео, камер или потоков RTSP. Основные возможности: - Задачи ИИ: обнаружение, оценка позы, сегментация и ориентированные ограничивающие рамки. - Поддерживаемые модели: YOLO26 (n, s, m, l, x), YOLOv13 (n, s, l, x) и YOLO11 (n, s, m, l, x). Все сценарии используют модели YOLO, экспортированные в ONNX. - Трекеры: DeepSort и ByteTrack для отслеживания объектов. - Источники входных данных: локальные файлы (изображения/видео), камера и потоки RTSP. Установка: - Через pip: pip install -r requirements.txt - Через conda: conda env create -f environment.yml, затем активируйте среду командой conda activate yolo_gui. Загрузка весов: запустите python download_weights.py, чтобы получить веса моделей; они сохраняются в папке weights/. Запуск: выполните python main.py для запуска GUI. Репозиторий содержит снимок экрана GUI в файле data/ui.png. Приложение предназначено для пользователей, которым нужен удобный интерфейс для применения обнаружения и отслеживания на основе YOLO без написания кода напрямую.