【源码】基于Python和YOLOv8的攀岩抓握点检测系统

项目简介

攀岩运动在全球范围快速普及，传统抓握点识别依赖人工经验，效率低且易受主观因素影响。本项目利用Python和YOLOv8开发自动化攀岩抓握点检测系统，对YOLOv8模型针对性改进，结合“Climbing Hold Training Dataset”数据集，提升检测精度与速度，为攀岩训练提供科学建议，也可用于其他实时目标检测场景。

项目的主要特性和功能

1. 多模型适配：可适配YOLOv8的“目标检测”与“实例分割”模型，通过加载对应权重（.pt）文件自适应加载。
2. 多种识别模式：支持“图片识别”“视频识别”“摄像头实时识别”，满足不同应用场景。
3. 结果保存导出：支持三种识别结果保存导出，解决手动导出卡顿和爆内存问题，识别完成自动保存并导出到tempDir。
4. 前端自定义：支持Web前端系统标题、背景图等自定义修改。
5. 系统功能丰富：支持检测结果表格显示、置信度和IOU阈值手动调节、自定义加载权重文件、Excel导出检测结果数据。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装Python环境。
2. 安装PyTorch、Tensorboard等必要库，参考安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程。

数据集准备

准备攀岩抓握点图像数据，按YOLOv8要求标注和划分，使用项目提供的“Climbing Hold Training Dataset”数据集（含3303张图像，涵盖两类攀岩抓握点）。

模型训练

运行训练脚本train.py，指定数据集路径、批次大小、训练周期等参数开始训练，参考手把手YOLOV8训练视频教程。

模型验证和评估

运行验证脚本，加载训练好的模型，对验证集预测和评估，计算平均精度（mAP）等性能指标。

模型预测和可视化

运行预测脚本，加载训练好的模型，对新的图像、视频预测并可视化结果，含检测到的抓握点和置信度。

Web前端界面

运行ui.py脚本启动Web前端界面，查看训练指标、预测结果和可视化图像。

注意：具体步骤可能需根据实际环境和数据集调整，建议参考项目详细文档和教程。项目还提供全套项目环境部署视频教程、70 + 种全套YOLOV8创新点代码加载调参视频教程等资源。

下载地址

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