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源代码地址：GitHub – DL-Practise/YoloAll: YoloAll is a collection of yolo all versions. you you use YoloAll to test yolov3/yolov5/yolox/yolo_fastest
计算机视觉研究院专栏
作者：Edison_G
YoloAll是一个将当前主流Yolo版本集成到同一个UI界面下的推理预测工具。可以迅速切换不同的yolo版本，并且可以针对图片，视频，摄像头码流进行实时推理，可以很方便，直观的对比不同版本的yolo的推理效果，耗时等。
一、
YoloAll 演示视频
二、
YoloAll 项目简介
自从YoloAll V1（链接：
YoloALL：解决不同版本YOLO的选择进行目标检测推理（源代码已开源）
）版本推出以后，得到了很多朋友的喜欢，大家也跟我一样，被众多的Yolo版本所困扰，有时为了比较两个不同版本的Yolo的效果，往往需要花费很长时间搭建环境，并且很容易出错，因此才有了这个开发这个YoloAll的想法，能够非常方便的测试不同Yolo的效果！
注意这个是测试推理效果的哦，不能进行训练，如果想要非常方便的训练，推荐另外一个可视化的YoloX训练项目：
YoloX EasyTrain：https://github.com/DL-Practise/YoloX_EasyTrain
三、
YoloAll V2.0新特性
更全\更美\更强\更易用
-
增加了YoloV4，更新YoloV5到6.0版本，更新YoloX到0.1.1版本
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重新设计了界面，美观度提升，使用起来更加舒畅
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增加了模型推理时候的参数配置
-
增加了模型自动下载功能，方便下载与训练模型；
-
集成了使用手册，方便查阅；
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将所有模型的依赖放到根目录，安装依赖更加方便
四、YoloAll安装
操作系统：Win10、Win7、Ubuntu16.04（其他操作系统没有测试过）
python环境：python3.7
cuda环境：cuda10.1（也可以不用cuda，使用cpu推理）
step1、下载YoloAll源码
GitHub - DL-Practise/YoloAll: YoloAll is a collection of yolo all versions. you you use YoloAll to test yolov3/yolov5/yolox/yolo_fastest
step2、解压YoloAll，进入到根目录
cd root/to/yoloall
step3、升级pip
python -m pip install --upgrade pip
step4、安装依赖项
pip install -r requirements.txt
五、YoloAll使用
启动YoloAll
python main_widget.py
界面简介
主要包括模型管理界面，配置界面，预测界面、消息界面和日志界面组成。
-
模型管理界面：会将所有的模型以及子模型（例如YoloX包含s,m,l等子模型）
-
配置界面：用于配置一些预测参数，例如置信度阈值，nms阈值，图片大小等
-
预测界面：用于展现预测结果
-
消息界面：展现YoloAll的升级信息，使用教程等
-
日志界面：展示一些关键的日志信息
模型加载
刚启动YoloAll的时候，软件会去加载所有的模型，包括所有的子模型，因此需要等待一段时间，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。
下载预训练模型
由于预训练模型通常都很大，因此，下载的YoloAll中是不包含预训练模型的，需要通过鼠标点击模型管理界面中的子模型，例如点击YoloX下面的yolox_l模型，会弹出提示框，提示预训练模型未下载，然后会在提示框中展示预训练模型的下载链接（有可能有多个下载链接），选择一个网速不错的链接，从浏览器下载，下载完毕之后，根据提示框中的提示信息，放到对应的文件夹下面。
预测
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。
此时可以点击预测界面的Photo按钮，选择一张图片进行预测，也可以点击Video按键，选择一段视频文件进行预测，也可以点击Camera按钮，启动摄像头进行拍摄和预测。
修改预测参数
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。
预测信息
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。
© THE END
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