项目介绍

本项目是针对于山体滑坡检测所开发的
基于ultralytics公司开发的yolov8，结合gold-yolo网络，EMA网络，Wiou损失函数等，着手于山体滑坡的检测并开发了webgui界面。

本项目各结构来源 ultralytics Efficient Multi-Scale Attention Module with Cross-Spatial Learning Wise-IoU: Bounding Box Regression Loss with Dynamic Focusing Mechanism Gold-yolo

目录结构

├── MSLD_datasets                   // 测试数据
│   └─ test
├── Sourcecode                      // 源代码
│   ├── BLS-YOLO.onnx               // onnx模型
│   ├── index.html                  // webgui
│   ├── landslide_detector.py       
│   └── requirements.txt
├── BLS-YOLO.onnx                   // 依赖文件
├── index.html                      
└── landslide_detector.exe          // 执行程序

使用说明

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模型训练

本项目可运行在
    系统： Ubuntu 18.04 
    GPU： RTX 4090(24GB)
    GPU驱动： 535.129.03
    CUDA版本： ≤ 12.2
    CPU： 16 vCPU Intel(R) Xeon(R) Platinum 8352V CPU @ 2.10GHz
    内存： 120GB

数据集来源 武汉大学毕节市滑坡数据集 多尺度滑坡数据集

Q&A

Q: 网页未弹出
A: 请手动自行打开 http://localhost:8080 使用任何浏览器均可 请勿关闭程序

若有其他问题或BUG请提交 issue 或 发送邮件至 lian_zetao@foxmail.com

协议

本项目遵守 AGPL-3.0协议