app.py

import gradio as gr
import torch
from PIL import Image
from ultralytics import YOLO

#加载模型
model=YOLO('yolov8s.pt')

#部署到gradio
def gradio_image(img):
  # 转换PIL图像为RGB
  if img.mode != 'RGB':
    img=img.revert('RGB')

  #使用模型进行预测
  results=model.predict(source=img,conf=0.25)
  im_array=results[0].plot()

  #转化结果为PIL图像并返回
  pil_img=Image.fromarray(im_array[...,::-1])
  return pil_img


#创建gradio界面
demo = gr.Interface(
    fn=gradio_image,
    inputs=gr.Image(type='pil'),
    outputs="image",
    examples=['input_img/detectron.png'],
    title="DA SpareRCNN算法展示"
).launch(share=True)