博主简介
AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；
原创自研系列，paper级别创新， 2024年计算机视觉顶会创新点
《YOLOv8原创自研》
《YOLOv5原创自研》
《YOLOv7原创自研》
23年最火系列，内涵80+优化改进篇，涨点小能手，助力科研，好评率极高
《YOLOv8魔术师》
《YOLOv7魔术师》
《YOLOv5/YOLOv7魔术师》
《RT-DETR魔术师》
应用系列篇：
《YOLO小目标检测》
《深度学习工业缺陷检测》
《YOLOv8-Pose关键点检测》
💡💡💡本文主要内容:详细介绍了足球赛环境下足球目标检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Pytorch的源码、训练数据集以及PyQt6的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，可进行置信度、Iou阈值设定，结果可视化等。
1.数据集介绍
数据集大小一共2724张，，按照8:1:1进行训练集、验证集、测试集随机区分。
一共只有一个类别，为football
细节图：
2.基于YOLOv8的球赛环境下足球目标检测
2.1 修改football.yaml
path: ./data/football # dataset root dir
train: train.txt # train images (relative to 'path') 118287 images
val: val.txt # val images (relative to 'path') 5000 images# number of classes
nc: 1# class names
names:0: football2.2 开启训练
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml')model.train(data='data/football/football.yaml',cache=False,imgsz=640,epochs=100,batch=16,close_mosaic=10,workers=0,device='0',optimizer='SGD', # using SGDproject='runs/train',name='exp',)
3.训练结果分析
F1_curve.png：F1分数与置信度（x轴）之间的关系。F1分数是分类的一个衡量标准，是精确率和召回率的调和平均函数，介于0，1之间。越大越好。
TP：真实为真，预测为真；
FN：真实为真，预测为假；
FP：真实为假，预测为真；
TN：真实为假，预测为假；
精确率（precision）=TP/(TP+FP)
召回率(Recall)=TP/(TP+FN)
F1=2*（精确率*召回率）/（精确率+召回率）
PR_curve.png ：PR曲线中的P代表的是precision（精准率），R代表的是recall（召回率），其代表的是精准率与召回率的关系。
R_curve.png ：召回率与置信度之间关系
results.png
mAP_0.5:0.95表示从0.5到0.95以0.05的步长上的平均mAP.
预测结果：
4. 球赛环境下足球目标检测系统设计
4.1 PySide6介绍
受益于人工智能的崛起，Python语言几乎以压倒性优势在众多编程语言中异军突起，成为AI时代的首选语言。在很多情况下，我们想要以图形化方式将我们的人工智能算法打包提供给用户使用，这时候选择以python为主的GUI框架就非常合适了。
PySide是Qt公司的产品，PyQt是第三方公司的产品，二者用法基本相同，不过在使用协议上却有很大差别。PySide可以在LGPL协议下使用，PyQt则在GPL协议下使用。
PySide目前常见的有两个版本：PySide2和PySide6。PySide2由C++版的Qt5开发而来.，而PySide6对应的则是C++版的Qt6。从PySide6开始，PySide的命名也会与Qt的大版本号保持一致，不会再出现类似PySide2对应Qt5这种容易混淆的情况。
4.2 安装PySide6
pip install --upgrade pip
pip install pyside6 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
基于PySide6开发GUI程序包含下面三个基本步骤：
- 设计GUI，图形化拖拽或手撸；
- 响应UI的操作（如点击按钮、输入数据、服务器更新），使用信号与Slot连接界面和业务；
- 打包发布；
4.3 球赛环境下足球目标系统设计
运行
python main.py
