Python的ultralytics YOLO V8/11标注 训练 模型转换测试工具源码

Memoir

含完整的标注/训练/调用测试系统，继上个版本进行了大量优化，这个版本确定可以完全打包并且运行，需要安装的库文件全部已经注明：
1 添加了自动标注（载入模型自动标注信息）详细的快捷按键
2 使用了ultralytics api方式训练，并且支持了windows的多进程（此处感谢给予帮助的朋友）
3 移除了动态批大小，这个参数在转成onnx时调用需要特殊处理不然奔溃所以移除了
4 模型转换时添加了矩形限定宽高参数，防止正方形参数导致检测宽度过宽，另外兼容其他E模块的调用，这里需要注意如果使用自己写的代码调用转换出来的onnx模型，需要修改代码支持修改的矩形宽高
5 添加了指定模型继续训练
6 训练参数添加了更多的参数如数据增强，矩形，时间限定等
。。。。。。。
所有窗口可以同时操作，测试速度还是很快的onnx单线调用4-5ms左右，貌似ncnn对多线程的调用速度更快
需要注意ultralytics 8.3.0以前的版本支持yolov8 以后的版本支持yolov11和v8，只需要切换版本和模型（应该是）
其他还有些细节优化忘掉了，有些细节地方有点小问题如目录选择，不过没有影响自己手动选中下就行，基本满足正常使用。有问题自己解决。
记得安装vc++组件 显卡驱动，运行不了再装cuda（应该可能也许理论上是不用安装的），总之自行解决，源码百分百确定可以运行没有报错！

CUDA 版本
最低驱动版本

CUDA 12.4
550.54.14

CUDA 12.3
545.23.08

CUDA 12.2
537.13

CUDA 12.1
530.30.02

CUDA 12.0
525.60.13

驱动版本检查：
Windows：在命令行运行 nvidia-smi，查看右上角的 Driver Version
操作系统要求：
Windows：需 Windows 10/11（64 位）。
打包出来的软件第一次启动速度慢，机器配置差启动时间可能会长点！
没有使用视频自己研究，不接单！
为什么开源，因为热爱。
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还好哈哈哈

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