Myolotrain是一个可视化管理yolo视觉模型训练的系统，为计算机视觉任务提供了直观的图形界面。该平台集成了数据集管理、模型管理、训练管理和目标检测功能，支持windows、linux、docker等多种部署方式，使用户能够轻松地训练和部署 YOLOv8 模型，支持CPU和GPU，使用tensorboard实时查看训练进度，具备数据集自动分割功能。
基于yolov8框架，使用C++实现的跨平台目标识别系统，支持windows、linux（Ubuntu或centos）跨平台编译及部署。
基于spring boot + maven + opencv 实现的图像深度学习Demo项目，包含车牌识别、人脸识别、证件识别等功能，贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点
🚀 基于 Gradio 的 YOLOv8 通用计算机视觉演示系统，集成目标检测、OBB定向目标检测、图像分割和图像分类于一体，可自定义检测模型。
