本文主要是介绍基于yolov8的人头计数检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
【算法介绍】
基于YOLOv8的人头计数检测系统是一种利用深度学习技术的先进解决方案，旨在实现高效、准确的人头计数功能。该系统以YOLOv8为核心算法，该算法是YOLO系列中的最新迭代，以其卓越的实时检测性能和准确性著称。
该系统通过复杂的网络架构和优化的训练流程，能够自动识别和计数图像或视频中的人头。YOLOv8的改进包括更强大的特征提取能力、多尺度预测技术和自适应锚框优化，使得该系统在不同光照条件、遮挡情况和复杂背景下均能保持高检测精度。
在实时性能方面，YOLOv8保持了YOLO系列的优良传统，即使在较低的硬件配置下也能实现高帧率检测，满足实时监控和人流分析的需求。此外，该系统还支持灵活的部署方式，可以应用于各种场景，如公共场所、校园、办公区域等，为人员管理和安全监控提供有力支持。
总之，基于YOLOv8的人头计数检测系统以其高效、准确和灵活的特点，为各种需要人头计数的场景提供了可靠的解决方案。
【效果展示】
【测试环境】
windows10
anaconda3+python3.8
torch==1.9.0+cu111
ultralytics==8.2.70
【模型可以检测出类别】
head
【训练信息】
训练集：20790张图片
测试集：1980张图片
训练map:96.1%
训练精度：97.4%
训练召回率：92.2%
【相关数据集】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/85588276
【部分实现源码】
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使用步骤：
（1）首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/ultralytics安装教程安装好yolov8环境，并安装好pyqt5
（2）切换到自己安装的yolov8环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可
【提供文件】
python源码
yolov8n.onnx模型（不提供pytorch模型）
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片（在test_img文件夹下面）
【源码下载地址】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89699921
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