介绍 YOLO12 目标检测模型的 WebUI 快速部署方案。涵盖系统环境要求、一键部署脚本执行步骤、Web 界面操作指南（上传与结果解读）、RESTful API 接口调用方法以及支持的 80 种 COCO 类别物体检测。同时提供常见问题解决方案，如模型版本切换、服务管理及端口冲突处理，帮助用户搭建完整的物体识别服务。
目标检测技术正在改变我们的生活。YOLO12 作为该系列的最新成员，在保持高速推理优势的同时，进一步提升了检测精度。
# 创建项目目录
mkdir yolo12-webui && cd yolo12-webui
# 下载部署脚本
wget https://example.com/deploy-yolo12.sh
# 添加执行权限
chmod +x deploy-yolo12.sh
# 运行部署脚本
./deploy-yolo12.sh
部署脚本会自动完成以下工作：
部署完成后，打开浏览器访问以下地址：
http://你的服务器 IP:8001
方式一：点击上传
方式二：拖拽上传
检测完成后，你会看到：
curl http://localhost:8001/health
返回结果：
{
"status": "ok",
"model": "yolov12n.pt"
}
curl -F "file=@your_image.jpg" http://localhost:8001/predict
返回结果示例：
{
"filename": "your_image.jpg",
"detections": [
{
"class_id": 0,
"class_name": "person",
"confidence": 0.9234,
"bbox": [320, 240, 100, 200]
}
],
"count": 1
}
YOLO12 基于 COCO 数据集训练，支持 80 种常见物体的检测：
| 类别分组 | 具体物体 |
|---|---|
| 人物 | person |
| 车辆 | car, bus, truck, motorcycle, bicycle |
| 动物 | dog, cat, bird, horse, sheep, cow |
| 家居物品 | chair, sofa, bed, dining table |
| 电子产品 | laptop, mouse, remote, keyboard, cell phone |
| 餐具 | bottle, cup, fork, knife, spoon, bowl |
# 编辑配置文件 /root/yolo12/config.py
MODEL_NAME = "yolov12n.pt" # 最快，精度较低
MODEL_NAME = "yolov12s.pt" # 平衡速度与精度
MODEL_NAME = "yolov12m.pt" # 中等规模
MODEL_NAME = "yolov12l.pt" # 较大规模，精度更高
MODEL_NAME = "yolov12x.pt" # 最大规模，精度最高
修改后重启服务：
supervisorctl restart yolo12
# 查看服务状态
supervisorctl status yolo12
# 重启服务
supervisorctl restart yolo12
# 停止服务
supervisorctl stop yolo12
# 查看日志
supervisorctl tail yolo12
如果 8001 端口被占用，可以修改服务端口：
# 查看端口占用情况
ss -tlnp | grep 8001
# 修改配置文件中 PORT 值，然后重启服务
通过本教程，已成功部署功能完整的 YOLO12 目标检测 WebUI 服务。重点包括：
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