本套系统是微智启软件工作室基于yolov11目标检测+pyside6开发的可视化界面系统,在window下pycharm或者vscode运行。对于稳定行进行了优化,可长时间运行检测内存无溢出。
功能介绍
检测类型:
运行指南:
1、在anaconda中,创建独立环境
conda create -n yolo11 python=3.8
2、在pycharm或者vscode中,添加刚刚创建的解释器,然后在终端安装依赖
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
3、安装完环境依赖后,运行Main.py启动程序
温馨提示:上述第2步中,直接pip安装依赖是安装CPU版的pytorch。如果希望安装GPU版的pytorch,需要先注释或者删除requestments.txt里面的torch和torchversion,然后再执行pip install 命令。安装完毕后,再安装GPU版的pytorch:conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
界面样式修改:
在实际应用中,很多同学为了避免重样,会选择修改样式,这当然是允许的,我们提供了UI源文件,只需要在Qt编辑器中打开它,并修改对应的CSS样式即可。
如果只是希望修改图片或者图片,可以直接在根目录下,替换同名的图片,然后重新运行。
本界面长宽尺寸分别为1500X800固定尺寸,部分笔记本会进行界面放大,导致显示不全,在系统显示设置,调整合适倍率,大部分支持125%以下。
主代码中,提供了大量的注释,方便同学们理解。
源码下载地址:
视频演示地址:
到此这篇pointnet++复现可视化(networkx 可视化)的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章,希望大家都能在编程的领域有一番成就!
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