Yolo_waterMark_detect_tool

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Yolo_waterMark_detect_tool

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# YOLO水印数据集制作与模型训练工具

## 项目简介
本项目是一个基于 Gradio 的可视化工具，旨在为用户提供一站式的水印数据集制作、上传、管理、模型训练与测试全流程。适用于YOLO系列目标检测任务的数据准备与模型开发。

## 主要功能
- **数据集制作**：支持水印合成参数灵活配置，批量生成YOLO格式数据集。
- **数据集上传**：支持底片、Logo、完整数据集的批量上传与管理。
- **Logo管理**：支持单个Logo图片的上传、浏览、删除。
- **数据集管理**：可视化查看、删除、下载各类数据集。
- **模型训练**：支持选择数据集、超参数设置、预训练模型选择、训练日志实时查看。
- **模型测试**：支持上传图片或用验证集图片测试已训练模型，结果可视化。

## 目录结构
```
mytool/
├── data/
│   ├── backgrounds/      # 底片图片及其子数据集
│   ├── watermarks/       # 水印Logo图片及其子数据集
│   ├── datasets/         # 生成或上传的YOLO数据集
│   └── model/            # 预训练模型、用户模型
├── logs/                 # 训练与测试日志、临时文件
├── pages/
│   ├── datasetMakePage.py    # 数据集制作页面
│   ├── dataUploadPage.py     # 数据集上传与管理页面
│   ├── main_page.py          # 主页面（可选）
│   ├── modelTrainPage.py     # 模型训练与测试页面
│   └── utils.py              # 工具函数
├── main.py               # 项目入口
├── requirements.txt      # 依赖包列表
└── README.md             # 项目说明
```

## 依赖环境
- Python 3.11+
- Gradio
- Ultralytics YOLO 
- OpenCV, Pillow, numpy, pandas, pyyaml 等
安装依赖：
```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 快速启动
```bash
python main.py
```
启动后访问命令行提示的本地URL（如 http://127.0.0.1:7860 ）即可进入可视化界面。

## 主要页面说明
### 1. 数据集制作（datasetMakePage.py）
- 支持单张示例合成与批量合成，参数灵活可调。
- 支持底片、Logo数据集的浏览与选择。
- 批量合成自动生成YOLO格式数据集及yaml配置。

### 2. 数据集上传与管理（dataUploadPage.py）
- 支持底片、Logo、完整数据集的批量上传（ZIP格式）。
- 支持单个Logo图片上传、浏览、删除。
- 数据集管理支持查看、删除、下载。

### 3. 模型训练与测试（modelTrainPage.py）
- 支持选择数据集、设置训练超参数、选择预训练模型。
- 支持训练日志实时查看，断点续显。
- 支持上传图片或用验证集图片测试已训练模型，结果可视化。
- 训练结果可以直接导出，并有配套测试代码。

## 贡献与反馈
如有建议、Bug反馈或功能需求，欢迎提交 Issue 或 PR。

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