# Pothole Detection || Pothole Detection using python and yolov8
### Steps to run Code
- Clone the repository.
```
git clone https://github.com/noorkhokhar99/Pothole-Detection-Pothole-Detection-using-python-and-deep-learning.git
```
- Goto the cloned folder.
```
cd Pothole-Detection-Pothole-Detection-using-python-and-deep-learning
```
- Upgrade pip with the mentioned command below.
```
pip install --upgrade pip
```
- Install requirements with the mentioned command below.
```
pip install -r requirements.txt
```
- Run the code with the mentioned command below.
- Run for webcam
`python test.py`
`python predict.py model=y8best.pt source="demo.mp4" show=True`
`python predict.py model=y8best.pt source=0 show=True`
download weight: https://drive.google.com/drive/folders/1T1h2WH3_wrNb0foJuDw8w33Br_2kZjnS?usp=share_link
<p align="center">
<img src="https://github.com/noorkhokhar99/Pothole-Detection-Pothole-Detection-using-python-and-deep-learning/blob/main/Pothole%20Detection%20%20Pothole%20Detection%20using%20python%20and%20yolov8.png">
</p>
### Inference on a video:
https://www.youtube.com/@Pyresearch
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“高分项目基于YOLOv8实现的路面坑洼检测方法系统”是指一个使用先进的深度学习模型YOLOv8来识别并检测路面坑洼的项目。YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测系统,其核心在于将图像分类和定位任务合并到一个单一的神经网络中,以实现快速而准确的目标检测。YOLOv8是YOLO系列的最新版本,它在前几代的基础上进行了优化,提高了检测速度和精度。 YOLOv8在路面坑洼检测中的应用,主要是通过训练一个深度神经网络,使其能够识别出图像中的坑洼特征。这个过程通常包括以下步骤: 1. 数据准备:收集大量的路面图像,包括有坑洼和无坑洼的场景,进行标注,即在坑洼区域周围画出边界框。 2. 模型训练:使用标注好的数据集对YOLOv8模型进行训练,让模型学习如何区分坑洼和其他路面特征。 3. 特征提取:模型在图像上滑动窗口,对每个窗口进行预测,找出可能包含坑洼的区域。 4. 非极大值抑制:为了减少重复检测,采用非极大值抑制算法去除重叠的预测边界框。 5. 结果评估:通过比较模型预测的边界框与实际标注的位置,计算精度指标如平均平均精度(mAP)来评估模型性能。描述中的项目代码
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- 否5842024-12-30怎么一点项目说明也没有啊

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