基于yolov8的战斗机类型识别检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】

YOLOv8是Ultralytics公司推出的最新一代对象检测模型，它在目标检测领域展现了前所未有的先进性能。基于YOLOv8的战斗机类型识别检测系统，通过结合深度学习技术和卷积神经网络（CNN），实现了对战斗机图像的快速、准确识别。

该系统能够对输入的战斗机图像或视频帧进行实时处理，通过YOLOv8模型的强大能力，自动检测图像、预测边界框，并给出战斗机的具体类型概率。YOLOv8的优势在于其高效的单次前向传递机制，能够在保持高精度的同时，实现极快的处理速度，非常适合于实时性要求高的应用场景。

在实际应用中，该系统可广泛应用于军事侦察、空域监控等领域。例如，通过无人机拍摄的航空图像，系统能够迅速识别出战斗机的类型，为军事行动提供重要情报支持。此外，该系统还可以与地理信息系统（GIS）结合，进一步提升目标识别的精准度和实时性。

总之，基于YOLOv8的战斗机类型识别检测系统凭借其高效、准确的特点，在军事和民用领域都具有广阔的应用前景。

【效果展示】

【测试环境】

windows10
anaconda3+python3.8
torch==1.9.0+cu111
ultralytics==8.2.95

【模型可以检测出类别】

A10
A400M
AG600
AV8B
B1
B2
B52
Be200
C130
C17
C2
C5
E2
E7
EF2000
F117
F14
F15
F16
F18
F22
F35
F4
J20
JAS39
MQ9
Mig31
Mirage2000
P3
RQ4
Rafale
SR71
Su34
Su57
Tornado
Tu160
Tu95
U2
US2
V22
Vulcan
XB70
YF23

【训练信息】

参数值
训练集图片数7070
验证集图片数2020
训练map71.4%
训练精度(Precision)76.0%
训练召回率(Recall)61.1%

平均精度MAP(0.5)

类别

MAP0.5(单位:%)

all

71%

A10

66%

A400M

78%

AG600

87%

AV8B

80%

B1

65%

B2

84%

B52

83%

Be200

83%

C130

76%

C17

65%

C2

92%

C5

85%

E2

80%

E7

81%

EF2000

39%

F117

54%

F14

53%

F15

60%

F16

60%

F18

66%

F22

51%

F35

54%

F4

71%

J20

64%

JAS39

57%

MQ9

79%

Mig31

81%

Mirage2000

77%

P3

70%

RQ4

70%

Rafale

60%

SR71

80%

Su34

80%

Su57

62%

Tornado

70%

Tu160

69%

Tu95

75%

U2

70%

US2

88%

V22

74%

Vulcan

69%

XB70

82%

YF23

81%

【训练数据集】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89764842?spm=1001.2014.3001.5501
【部分实现源码】

class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):signal = QtCore.pyqtSignal(str, str)def setupUi(self):self.setObjectName("MainWindow")self.resize(1280, 728)self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")self.weights_dir = './weights'self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))self.picture.setStyleSheet("background:black")self.picture.setObjectName("picture")self.picture.setScaledContents(True)self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))self.label_2.setObjectName("label_2")self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))self.cb_weights.setObjectName("cb_weights")self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))self.label_3.setObjectName("label_3")self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))self.hs_conf.setProperty("value", 25)self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_conf.setObjectName("hs_conf")self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))self.dsb_conf.setMaximum(1.0)self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25)self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf")self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))self.dsb_iou.setMaximum(1.0)self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45)self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou")self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))self.hs_iou.setProperty("value", 45)self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_iou.setObjectName("hs_iou")self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))self.label_4.setObjectName("label_4")self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))self.label_5.setObjectName("label_5")self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))self.le_res.setObjectName("le_res")self.setCentralWidget(self.centralwidget)self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self)self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))self.menubar.setObjectName("menubar")self.setMenuBar(self.menubar)self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self)self.statusbar.setObjectName("statusbar")self.setStatusBar(self.statusbar)self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self)self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)self.toolBar.setObjectName("toolBar")self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self)icon = QtGui.QIcon()icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionopenpic.setIcon(icon)self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic")self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)self.action = QtWidgets.QAction(self)icon1 = QtGui.QIcon()icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action.setIcon(icon1)self.action.setObjectName("action")self.action.triggered.connect(self.open_video)self.action_2 = QtWidgets.QAction(self)icon2 = QtGui.QIcon()icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action_2.setIcon(icon2)self.action_2.setObjectName("action_2")self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)self.actionexit = QtWidgets.QAction(self)icon3 = QtGui.QIcon()icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionexit.setIcon(icon3)self.actionexit.setObjectName("actionexit")self.actionexit.triggered.connect(self.exit)self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)self.toolBar.addAction(self.action)self.toolBar.addAction(self.action_2)self.toolBar.addAction(self.actionexit)self.retranslateUi()QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)self.init_all()

【使用步骤】

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/FL1623863129/89764867

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