来源：投稿 作者：ΔU

编辑：学姐

YoloAll项目简介

相信了解YOLO的小伙伴们一定都有这样的困扰，目前YOLO各个版本数量非常多，不知道在实际场景中应该选择哪个YOLO版本。甚至有时为了比较两个不同版本的YOLO的效果，需要自己花费很长的时间去搭建环境，下载权重训练模型，非常的浪费精力，今天我就给大家分享一款GItHub上的开源项目----YOLOALL，YOLOALL能够非常方便的测试不同版本的YOLO的检测效果，并且可以针对图片、视频、摄像头进行预测，可以很方便直观的对比不同版本YOLO的检测效果和时间消耗。

下面来看一下该项目的具体教程吧！

YOLOALL安装

系统要求：

操作系统：支持Win7、Win10、Ubuntu16+

Python环境：python3.7

Cuda环境：cuda10.1（也可以不用cuda，使用cpu预测）

安装步骤：

1. 后台回复YOLOALL获取项目源码

2.解压YOLOALL，进入到根目录：cd /root/of/yoloall

3.升级pip：python -m pip install --upgrade pip

4. 安装依赖项：pip install -r requirements.txt

YOLOALL使用

界面简介

预测界面：用于展现预测结果

日志界面：展示一些关键的日志信息

模型管理：用于选择不同版本模型

配置及帮助：用于配置置信度，NMS阈值，图片大小等参数

图1：界面简介

启动YoloAll

第一次启动需要输入命令：python main_widget.py

刚启动YOLOAll的时候，需要等待一段时间，此时在日志界面会有相关的提示信息，需要等到日志界面出现“加载模型结束”。此时模型管理界面会出现所有加载的模型，表示模型的加载已经结束，可以进行测试了。

预测

根据提示下载完预训练模型，并放到指定文件夹后，再次点击模型管理界面的模型，就会开始创建模型，并显示创建模型成功的界面。

点击Photo按钮：选择一张图片进行预测，

点击Video按钮：选择一段视频文件进行预测，

点击Camera按钮：启动摄像头进行拍摄和预测。

图2：模型下载提示

修改参数

在预测过程中，如果需要进行CPU、GPU的切换，或者修改预测参数，例如修改图像分辨率，置信度阈值，NMS阈值等，可以在配置界面进行修改的勾选或者修改，修改完后，点击保存按钮，软件会重新创建模型，等模型创建成功后，可以继续使用新的配置进行预测。

图3：修改参数页面

预测结果

预测成功后，会在预测界面展示预测的信息，图中的方框即为预测出来的目标，红色的文字是预测的速度和FPS。大家可以切换不同的模型，进行预测结果以及耗时的对比。

图4：YOLO v3检测效果

图5：YOLO v5检测效果

项目地址：

https://github.com/DL-Practise/YoloAll/releases/tag/V2.0.1

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