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YOLOv8 Grad-CAM 可视化工具
本工具基于YOLOv8模型，结合Grad-CAM技术实现目标检测的可视化分析，支持图像、视频和实时摄像头处理。
功能特性
- 支持多种Grad-CAM方法
- 实时摄像头处理
- 视频文件处理
- 图像文件处理
- 调用简单
环境要求
- Python 3.8+
- 需要电脑带有nvidia显卡，且有cuda环境支持
安装步骤
- 克隆仓库
git clone code
cd yolov8-gradcam
- 创建虚拟环境（推荐）
conda create -n yolov8-gradcam python=3.8
conda activate yolov8-gradcam
- 安装依赖
pip install torch==2.1.1+cu118 torchvision==0.16.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install -r requirements.txt
快速开始
1. 图像处理
from Yolov8Heatmap import *model = Yolov8Heatmap(weight='yolov8n.pt')
result = model('test.jpg')
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
2. 视频处理
from Yolov8Heatmap import *model = Yolov8Heatmap(weight='yolov8n.pt')
model.start_video('test.mp4')
3. 实时摄像头
from Yolov8Heatmap import *model = Yolov8Heatmap(weight='yolov8n.pt')
model.start_camera(0) # 0表示默认摄像头
参数配置
更多参数调节需要读懂Yolov8Heatmap.py文件代码进行修改