yolov11&pyside6可视化界面系统

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

1. 默认提供官方yolo11n.pt模型，后期可以替换成自己的模型（需要是yolov11n.pt官方源码训练的；如需改进，请在本套源码下进行改进，然后训练模型，这样就保持网络一致了）
2. 支持同时显示检测结果图和原图，方便对比
3. 提供了暂停/终止检测功能
4. 提供检测进度条显示，掌控检测进度
5. 实时统计当前帧检测到的数量
6. 实时统计当前帧检测所消耗的时间（毫秒为单位）
7. 支持动态调整conf（置信度）、iou的值，以及是否保存检测结果（结果默认生成在runs文件夹）
8. 对检测到的类别，会进行分类统计，实时显示在右下角

检测类型：

• 图片（单图检测）
• 视频（mp4等离线视频）
• 电脑摄像头（例如USB或者笔记本自带摄像头）
• 文件夹（图片批量检测）

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 torchvisinotallow==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。

视频演示地址：

 https://edu.51cto.com/video/52301.html