基于深度学习的交通标志检测识别系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）

本文主要是介绍基于深度学习的交通标志检测识别系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集），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！

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项目介绍

项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：

算法模型：
yolov8

yolov8主要包含以下几种创新：
1. 添加注意力机制（SE、CBAM等）
2. 修改可变形卷积（DySnake-主干c3替换、DySnake-所有c3替换）

数据集：
网上下载的数据集，详细介绍见数据集介绍部分。

以上是本套代码的整体算法架构和对目标检测模型的修改说明，这些模型修改可以为您的 毕设、作业等提供创新点和增强模型性能的功能 。

如果要是需要更换其他的检测模型，请私信。

注：本项目提供所用到的所有资源，包含 环境安装包、训练代码、测试代码、数据集、视频文件、界面UI文件等。

本人声明：所有的系统，都是本人自己编写代码，我不是二次售卖的二手贩子，我是有售后的，本人亲自语音或者远程解决问题。最近发现有一些专门卖毕设的，购买我的系统后，进行二次售卖，而且价格贵很多，大家注意辨别。我敢保证说，外面见到的有这种美观界面的，都是从我这购买后，要么稍微改了一丢丢布局，要么，一点都没改，就直接卖的，都是打着有售后的旗子，最后啥也不是，卖给你就没有后续了。

不要问我是怎么知道的，有人从二手贩子那买了后，没有售后不管了，最后找到我这来了。。。。😂😂😂😂😂😂

深度学习项目相对来说部署环境，运行比较麻烦，自己不懂，且没有售后，寸步难行。希望大家不要被骗。

项目简介

本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv8算法实现对交通标志的检测，且利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的yolov8模型，进行自己数据的检测。

该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。

本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。以下是本博文的目录：

效果展示：

功能：
1. 支持单张图片识别
2. 支持遍历文件夹识别
3. 支持识别视频文件
4. 支持结果导出（xls、csv两种格式）
5. 支持切换检测到的目标

基于深度学习的交通标志识别系统

🌟一、环境安装

本项目提供所有需要的环境安装包（python、pycharm、cuda、torch等），可以直接按照视频讲解进行安装。讲解是以其他项目为例的，但是都是通用的，按照视频步骤操作即可。 点击上方效果展示的视频，跳转到B站就能看到环境安装视频。

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上面这个方法，是比较便捷的安装方式（省去了安装细节），按照我的视频步骤和提供的安装包安装即可，如果要是想要多学一点东西，可以按照下面的安装方式走一遍，会更加熟悉。

环境安装方法2:
追求快速安装环境的，只看上面即可！！！

下面列出了5个步骤，是完全从0开始安装（可以理解为是一台新电脑，没有任何环境），如果某些步骤已经安装过的可以跳过。下面的安装步骤带有详细的视频讲解和参考博客，一步一步来即可。另外视频中讲解的安装方法是通用的，可用于任何项目。

python环境安装：B站视频讲解
cuda、cudnn安装：B站视频讲解
torch安装： B站视频讲解
pycharm安装： B站视频讲解
第三方依赖包安装： B站视频讲解

按照上面的步骤安装完环境后，就可以直接运行程序，看到效果了。

🌟二、数据集介绍

数据集总共包含以下类别，且已经分好 train、val、test文件夹，也提供转好的yolo格式的标注文件，可以直接使用。
总共有9千多张数据集，161种类别，基本上包含了遇到的绝大部分交通标志的类别了。

数据样式如下：
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🌟三、目标检测介绍

yolov8相关介绍

YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。

不过 ultralytics 并没有直接将开源库命名为 YOLOv8，而是直接使用 ultralytics 这个词，原因是 ultralytics 将这个库定位为算法框架，而非某一个特定算法，一个主要特点是可扩展性。其希望这个库不仅仅能够用于 YOLO 系列模型，而是能够支持非 YOLO 模型以及分类分割姿态估计等各类任务。
总而言之，ultralytics 开源库的两个主要优点是：

融合众多当前 SOTA 技术于一体
未来将支持其他 YOLO 系列以及 YOLO 之外的更多算法

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网络结构如下：
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四、 yolov8训练步骤

此代码的训练步骤极其简单，不需要修改代码，直接通过cmd就可以命令运行，命令都已写好，直接复制即可，命令如下图：
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下面这条命令复制下来，直接就可以运行，看到训练效果（需要将traffic_sign.yaml替换为自己的数据集的yaml文件）。

python ./train.py --epochs 300 --yaml ultralytics/cfg/models/v8/yolov8s.yaml --cfg ultralytics/cfg/default.yaml --data ultralytics/cfg/datasets/traffic_sign.yaml --weights weights/yolov8s.pt --workers 4 --batch 16

执行完上述命令后，即可完成训练，训练过程如下：
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下面是对命令中各个参数的详细解释说明：

python: 这是Python解释器的命令行执行器，用于执行后续的Python脚本。
./train.py: 这是要执行的Python脚本文件的路径和名称，它是用于训练目标检测模型的脚本。
--epochs 500: 这是训练的总轮数（epochs），指定为500，表示训练将运行500个轮次。
--cfg models/yolov5s-CBAM-2.yaml: 这是YOLOv5模型的配置文件的路径和名称，它指定了模型的结构和参数设置。
--hyp data/hyps/hyp.scratch-low.yaml: 这是超参数文件的路径和名称，它包含了训练过程中的各种超参数设置，如学习率、权重衰减等。
--data data/coco_NEU-DET.yaml: 这是数据集的配置文件的路径和名称，它指定了训练数据集的相关信息，如类别标签、图像路径等。
--weight weights/yolov5s.pt: 这是预训练权重文件的路径和名称，用于加载已经训练好的模型权重以便继续训练或进行迁移学习。
--workers 4: 这是用于数据加载的工作进程数，指定为4，表示使用4个工作进程来加速数据加载。
--batch 16: 这是每个批次的样本数，指定为16，表示每个训练批次将包含16个样本。

通过运行上面这个命令，您将使用YOLOv5模型对目标检测任务进行训练，训练500个轮次，使用指定的配置文件、超参数文件、数据集配置文件和预训练权重。同时，使用4个工作进程来加速数据加载，并且每个训练批次包含16个样本。

五、 yolov8评估步骤

评估步骤同训练步骤一样，执行1行语句即可，注意--weights需要变为自己想要测试的模型路径， VOC_fruit.yaml替换为自己的数据集的yaml文件。

python ./val.py --data  ultralytics/cfg/datasets/traffic_sign.yaml --weight ../weights/YOLOv8s/weights/best.pt

评估结果如下：

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六、训练结果

我们每次训练后，会在 run/train 文件夹下出现一系列的文件，如下图所示：
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🌟下载链接

该代码采用Pycharm+Python3.8开发，经过测试能成功运行，运行界面的主程序为main.py，提供用到的所有程序。为确保程序顺利运行，请按照requirements.txt配置Python依赖包的版本。Python版本：3.8，为避免出现运行报错，请勿使用其他版本，详见requirements.txt文件；

若您想获得博文中涉及的实现完整全部程序文件（包括训练代码、测试代码、训练数据、测试数据、视频，py、 UI文件等，如下图），这里已打包上传至博主的面包多平台，可通过下方项目讲解链接中的视频简介部分下载，完整文件截图如下：
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