本次和大家分享一个非常热门的应用ultralytics，Ultralytics 开发的 YOLO 是一个高效、灵活的开源目标检测框架，支持 YOLO多个版本。它专注于实时目标检测任务，同时扩展了图像分类、实例分割、姿态估计等多种功能。使用场景有监控、工业质检、物流识别管理等等，YOLO的功能很强大，用途很广。
ultralytics整合包使用说明
软件下载解压后直接双击【启动软件.exe】即可打开UI界面。
首先选择待处理文件，可以是图片或视频的路径地址，如果选择处理摄像头内容的话输入框里填0
保存位置即处理结果保存目录
模型即yolo模型
置信度阈值就是物体识别检测结果是否更可靠更接近1，如果识别物体值低于这个值的话就不标记处理。置信度阈值范围（0~1），自己操作一下就明白效果了。
IoU 阈值（0~1）用于衡量预测的边界框与真实目标的边界框之间的重叠程度。
其中：
- iou=0.5 （默认值）：如果两个框的 IoU > 0.5，较低置信度的框会被过滤掉
- iou=0.3 （更严格）：会保留更多框，可能导致重复检测
- iou=0.7 （更严格）：只保留重叠度非常高的框
- 提高 IoU 阈值（0.7~0.9） → 减少重复框，但可能会 丢失一些目标
- 降低 IoU 阈值（0.3~0.5） → 保留更多目标，但可能会 产生多个重叠的框
说起来有些抽象，还是需要自己去实际使用一下体会体会
指定类别就是你想要检测什么物体，0人，1自行车，2汽车，只检测人的话这里就填0，人和汽车，这里就填0,2，用英文逗号隔开。
YOLO物体类别代码如下：
点击展开详细内容>>
| 索引 | 类别名称 | 索引 | 类别名称 | 索引 | 类别名称 |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | person（人） | 1 | bicycle（自行车） | 2 | car（汽车） |
| 3 | motorcycle（摩托车） | 4 | airplane（飞机） | 5 | bus（公交车） |
| 6 | train（火车） | 7 | truck（卡车） | 8 | boat（船） |
| 9 | traffic light（红绿灯） | 10 | fire hydrant（消防栓） | 11 | stop sign（停车标志） |
| 12 | parking meter（停车计时器） | 13 | bench（长凳） | 14 | bird（鸟） |
| 15 | cat（猫） | 16 | dog（狗） | 17 | horse（马） |
| 18 | sheep（羊） | 19 | cow（牛） | 20 | elephant（大象） |
| 21 | bear（熊） | 22 | zebra（斑马） | 23 | giraffe（长颈鹿） |
| 24 | backpack（背包） | 25 | umbrella（雨伞） | 26 | handbag（手提包） |
| 27 | tie（领带） | 28 | suitcase（行李箱） | 29 | frisbee（飞盘） |
| 30 | skis（滑雪板） | 31 | snowboard（单板滑雪） | 32 | sports ball（球） |
| 33 | kite（风筝） | 34 | baseball bat（棒球棒） | 35 | baseball glove（棒球手套） |
| 36 | skateboard（滑板） | 37 | surfboard（冲浪板） | 38 | tennis racket（网球拍） |
| 39 | bottle（瓶子） | 40 | wine glass（酒杯） | 41 | cup（杯子） |
| 42 | fork（叉子） | 43 | knife（刀） | 44 | spoon（勺子） |
| 45 | bowl（碗） | 46 | banana（香蕉） | 47 | apple（苹果） |
| 48 | sandwich（三明治） | 49 | orange（橙子） | 50 | broccoli（西兰花） |
| 51 | carrot（胡萝卜） | 52 | hot dog（热狗） | 53 | pizza（披萨） |
| 54 | donut（甜甜圈） | 55 | cake（蛋糕） | 56 | chair（椅子） |
| 57 | couch（沙发） | 58 | potted plant（盆栽） | 59 | bed（床） |
| 60 | dining table（餐桌） | 61 | toilet（厕所） | 62 | TV（电视） |
| 63 | laptop（笔记本电脑） | 64 | mouse（鼠标） | 65 | remote（遥控器） |
| 66 | keyboard（键盘） | 67 | cell phone（手机） | 68 | microwave（微波炉） |
| 69 | oven（烤箱） | 70 | toaster（烤面包机） | 71 | sink（洗手池） |
| 72 | refrigerator（冰箱） | 73 | book（书） | 74 | clock（时钟） |
| 75 | vase（花瓶） | 76 | scissors（剪刀） | 77 | teddy bear（泰迪熊） |
| 78 | hair drier（吹风机） | 79 | toothbrush（牙刷） | – | – |
GPU加速就是是否使用显卡来加快处理
保存裁剪后的目标就是只保存识别出来的目标
YOLO格式结果就是是否以txt文档保存YOLO格式的识别结果
注意事项
整合包只支持Windows 10或11系统
软件运行路径中不要有非英文字符和空格
ultralytics物体实时目标识别检测软件整合包下载链接
https://pan.quark.cn/s/f7ba81b224ba
