网站建设公司潍坊,牛 网站建设,平面设计找图网站,网站空间转移太阳能面板分割系统源码#xff06;数据集分享
[yolov8-seg-EfficientHead#xff06;yolov8-seg-vanillanet等50全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示]
1.研究背景与意义
项目参考ILSVRC ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge
项目来源AAAI Globa…太阳能面板分割系统源码数据集分享
[yolov8-seg-EfficientHeadyolov8-seg-vanillanet等50全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示]
1.研究背景与意义
项目参考ILSVRC ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge
项目来源AAAI Global Al lnnovation Contest
研究背景与意义
随着全球对可再生能源的关注不断增加太阳能作为一种清洁、可再生的能源形式正在逐渐成为各国能源结构转型的重要组成部分。太阳能面板的广泛应用不仅能够有效降低温室气体排放还能促进能源的可持续发展。然而太阳能面板的安装、维护和监测过程面临着诸多挑战尤其是在大规模光伏电站中如何高效、准确地识别和分割太阳能面板成为了一个亟待解决的问题。
近年来深度学习技术的迅猛发展为计算机视觉领域带来了革命性的变化尤其是在目标检测和图像分割任务中卷积神经网络CNN展现出了卓越的性能。YOLOYou Only Look Once系列模型作为一种实时目标检测算法因其高效性和准确性而受到广泛关注。YOLOv8作为该系列的最新版本进一步提升了检测精度和速度具有更强的适应性和灵活性。因此基于改进YOLOv8的太阳能面板分割系统的研究具有重要的理论和实际意义。
本研究将利用NL Solar Panel Seg数据集该数据集包含4200张图像涵盖11个类别包括“PV oder Solar”、“Photovoltaik”、“Solar-Thermal”等多种与太阳能面板相关的分类。这些丰富的类别信息为模型的训练提供了多样化的样本使得模型能够更好地适应不同类型的太阳能面板和环境条件。通过对这些图像进行实例分割能够精确地识别出图像中的每一个太阳能面板从而为后续的分析和处理提供可靠的数据基础。
在实际应用中基于改进YOLOv8的太阳能面板分割系统可以有效提升太阳能面板的监测效率减少人工巡检的工作量和成本。通过自动化的图像处理技术系统能够实时监测太阳能面板的状态及时发现潜在的故障和问题从而提高光伏电站的运行效率和安全性。此外该系统还可以为太阳能面板的维护和管理提供数据支持帮助决策者制定更为科学的运维策略。
综上所述基于改进YOLOv8的太阳能面板分割系统的研究不仅在理论上丰富了目标检测和图像分割的研究领域也在实践中为太阳能行业的智能化发展提供了有力的技术支持。随着太阳能技术的不断进步和应用场景的日益复杂深入研究和开发高效的太阳能面板分割系统将为推动可再生能源的普及和应用促进绿色经济的发展做出积极贡献。
2.图片演示 注意由于此博客编辑较早上面“2.图片演示”和“3.视频演示”展示的系统图片或者视频可能为老版本新版本在老版本的基础上升级如下实际效果以升级的新版本为准
1适配了YOLOV8的“目标检测”模型和“实例分割”模型通过加载相应的权重.pt文件即可自适应加载模型。
2支持“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”三种识别模式。
3支持“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”三种识别结果保存导出解决手动导出容易卡顿出现爆内存存在的问题识别完自动保存结果并导出到tempDir中。
4支持Web前端系统中的标题、背景图等自定义修改后面提供修改教程。
另外本项目提供训练的数据集和训练教程,暂不提供权重文件best.pt,需要您按照教程进行训练后实现图片演示和Web前端界面演示的效果。
3.视频演示
3.1 视频演示
4.数据集信息展示
4.1 本项目数据集详细数据类别数类别名
nc: 1 names: [‘solar panel’]
4.2 本项目数据集信息介绍
数据集信息展示
在本研究中我们使用了名为“NL Solar Panel Seg”的数据集以训练和改进YOLOv8-seg模型旨在实现高效的太阳能面板分割系统。该数据集专门针对太阳能面板的检测与分割任务具有独特的应用价值尤其是在可再生能源领域。随着全球对可再生能源的日益重视太阳能面板的安装和维护工作变得愈发重要因此准确地识别和分割太阳能面板对于相关技术的优化与应用具有重要意义。
“NL Solar Panel Seg”数据集包含了一个类别即“solar panel”。这一类别的设计简洁明了确保了模型在训练过程中能够专注于太阳能面板的特征提取与分割。这种单一类别的设置使得数据集在标注和处理上相对简单便于快速迭代和优化。数据集中包含的图像均为高质量的实景照片涵盖了不同的环境条件、光照变化和角度确保了模型在多样化场景下的泛化能力。
在数据集的构建过程中研究团队采用了严格的标注标准确保每个图像中的太阳能面板都被准确地框定和标记。这一过程不仅提高了数据集的质量也为后续的模型训练提供了可靠的基础。通过使用先进的图像处理技术数据集中的每个样本都经过精细的预处理以去除噪声和不必要的背景信息从而使得模型能够更有效地学习到太阳能面板的特征。
为了进一步增强模型的鲁棒性数据集还包括了多种场景下的太阳能面板图像例如城市建筑屋顶、乡村房屋、商业设施等。这种多样性不仅有助于模型在不同环境中的应用也使得其在面对现实世界中的复杂情况时能够保持较高的准确性和稳定性。此外数据集中还包含了不同时间段和天气条件下拍摄的图像确保模型能够适应不同的光照和气候变化。
在训练过程中我们将“NL Solar Panel Seg”数据集与YOLOv8-seg模型相结合利用其强大的特征提取能力和实时检测性能力求实现对太阳能面板的精准分割。通过对数据集的不断优化和模型参数的调整我们期望能够显著提高分割的准确率和效率从而为太阳能面板的监测、维护和管理提供有力的技术支持。
综上所述“NL Solar Panel Seg”数据集不仅为本研究提供了丰富的训练样本也为改进YOLOv8-seg模型奠定了坚实的基础。通过对这一数据集的深入分析和应用我们希望能够推动太阳能面板分割技术的发展为可再生能源的普及和应用贡献一份力量。 5.全套项目环境部署视频教程零基础手把手教学
5.1 环境部署教程链接零基础手把手教学
5.2 安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程链接零基础手把手教学
6.手把手YOLOV8-seg训练视频教程零基础小白有手就能学会
6.1 手把手YOLOV8-seg训练视频教程零基础小白有手就能学会
按照上面的训练视频教程链接加载项目提供的数据集运行train.py即可开始训练 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size1/200 0G 0.01576 0.01955 0.007536 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:4200:00, 1.04s/it]Class Images Labels P R mAP.5 mAP.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:1400:00, 2.87it/s]all 3395 17314 0.994 0.957 0.0957 0.0843Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size2/200 0G 0.01578 0.01923 0.007006 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:4400:00, 1.04s/it]Class Images Labels P R mAP.5 mAP.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:1200:00, 2.95it/s]all 3395 17314 0.996 0.956 0.0957 0.0845Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size3/200 0G 0.01561 0.0191 0.006895 27 1280: 100%|██████████| 849/849 [10:5600:00, 1.29it/s]Class Images Labels P R mAP.5 mAP.5:.95: 100%|███████ | 187/213 [00:5200:00, 4.04it/s]all 3395 17314 0.996 0.957 0.0957 0.08457.50种全套YOLOV8-seg创新点代码加载调参视频教程一键加载写好的改进模型的配置文件
7.1 50种全套YOLOV8-seg创新点代码加载调参视频教程一键加载写好的改进模型的配置文件
8.YOLOV8-seg图像分割算法原理
原始YOLOv8-seg算法原理
YOLOv8-seg算法是Ultralytics于2023年发布的一款前沿目标检测与分割模型它在YOLO系列的基础上进行了多项创新与改进特别是在结构设计和损失函数的选择上旨在实现更高的检测精度和更快的处理速度。该算法的设计灵感来源于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7以及PP-YOLOE等前辈模型融合了它们的优点尤其是在头部标签分配和损失计算方面YOLOv8-seg通过引入新的技术手段进一步提升了目标检测的性能。
YOLOv8-seg的网络结构依然遵循了经典的“Backbone- Neck- Head”框架。其Backbone部分采用了CSPDarknet的设计理念使用了C2f模块来替代YOLOv5中的C3模块这一变化不仅实现了模型的轻量化还保持了检测精度。C2f模块通过引入ELANEfficient Layer Aggregation Network思想增强了特征的重用能力。具体而言C2f模块包含多个CBSConvolution Batch Normalization SiLU模块和Bottleneck结构允许网络在不同的分支中并行处理特征从而有效缓解了深层网络中的梯度消失问题。这种设计使得YOLOv8-seg能够在较深的网络结构中依然保持良好的收敛性和精度。
在Neck部分YOLOv8-seg采用了PAN-FPNPath Aggregation Network - Feature Pyramid Network结构进一步增强了多尺度特征的融合能力。通过自下而上的特征融合YOLOv8-seg能够充分利用浅层、中层和高层特征的信息从而提升对不同尺度目标的检测能力。具体来说YOLOv8-seg在上采样阶段直接将高层特征与中层特征进行拼接随后再与浅层特征进行融合确保了网络在进行目标检测时能够综合考虑不同层次的语义信息和细节信息。
YOLOv8-seg的Head部分则采用了Anchor-Free的设计理念取消了传统的Anchor-Base策略采用了更为灵活的解耦头结构。该结构将目标分类和边框回归任务分开处理利用Distribution Focal Loss来优化分类损失结合CIoU Loss来提高边框回归的精度。通过这种方式YOLOv8-seg能够在处理小目标时显著提升检测精度尤其是在复杂背景下的小目标检测。
在数据预处理方面YOLOv8-seg延续了YOLOv5的策略采用了多种数据增强技术如马赛克增强、混合增强、空间扰动和颜色扰动等。这些增强手段有效提升了模型的鲁棒性使其在面对不同场景和光照条件时依然能够保持良好的检测性能。
YOLOv8-seg的损失函数设计也体现了其创新性。通过引入VFLLoss作为分类损失结合DFLLoss和CIoULossYOLOv8-seg能够更好地处理样本不平衡问题尤其是在目标检测任务中正负样本的比例往往不均衡。Focal Loss的引入能够有效聚焦于难以分类的样本从而提升模型的整体性能。
总的来说YOLOv8-seg算法通过一系列的创新设计达到了实时检测领域的新高度。其高精度和快速处理能力使其在目标检测领域具有广泛的应用前景。特别是在苹果采摘等农业自动化场景中YOLOv8-seg能够通过其强大的视觉识别能力自动检测和定位目标为自动采摘机器人提供精准的路径规划和决策支持。未来随着YOLOv8-seg算法的不断优化和推广预计将在更多实际应用中展现出其独特的优势和潜力。 9.系统功能展示检测对象为举例实际内容以本项目数据集为准
图9.1.系统支持检测结果表格显示
图9.2.系统支持置信度和IOU阈值手动调节
图9.3.系统支持自定义加载权重文件best.pt(需要你通过步骤5中训练获得)
图9.4.系统支持摄像头实时识别
图9.5.系统支持图片识别
图9.6.系统支持视频识别
图9.7.系统支持识别结果文件自动保存
图9.8.系统支持Excel导出检测结果数据 10.50种全套YOLOV8-seg创新点原理讲解非科班也可以轻松写刊发刊V11版本正在科研待更新
10.1 由于篇幅限制每个创新点的具体原理讲解就不一一展开具体见下列网址中的创新点对应子项目的技术原理博客网址【Blog】 10.1 50种全套YOLOV8-seg创新点原理讲解链接
10.2 部分改进模块原理讲解(完整的改进原理见上图和技术博客链接)【如果此小节的图加载失败可以通过CSDN或者Github搜索该博客的标题访问原始博客原始博客图片显示正常】
### 深度学习基础 卷积神经网络通过使用具有共享参数的卷积运算显著降低了模型的计算开销和复杂性。在LeNet、AlexNet和VGG等经典网络的驱动下卷积神经网络现在已经建立了一个完整的系统并在深度学习领域形成了先进的卷积神经网络模型。
感受野注意力卷积RFCBAMConv的作者在仔细研究了卷积运算之后获得了灵感。对于分类、目标检测和语义分割任务一方面图像中不同位置的对象的形状、大小、颜色和分布是可变的。在卷积操作期间卷积核在每个感受野中使用相同的参数来提取信息而不考虑来自不同位置的差分信息。这限制了网络的性能这已经在最近的许多工作中得到了证实。
另一方面卷积运算没有考虑每个特征的重要性这进一步影响了提取特征的有效性并最终限制了模型的性能。此外注意力机制允许模型专注于重要特征这可以增强特征提取的优势和卷积神经网络捕获详细特征信息的能力。因此注意力机制在深度学习中得到了广泛的应用并成功地应用于各个领域。
通过研究卷积运算的内在缺陷和注意力机制的特点作者认为现有的空间注意力机制从本质上解决了卷积运算的参数共享问题但仍局限于对空间特征的认知。对于较大的卷积核现有的空间注意力机制并没有完全解决共享参数的问题。此外他们无法强调感受野中每个特征的重要性例如现有的卷积块注意力模块CBAM和 Coordinate注意力CA。
因此参考该博客提出了一种新的感受野注意力机制RFA它完全解决了卷积核共享参数的问题并充分考虑了感受野中每个特征的重要性。通过RFA设计的卷积运算RFAConv是一种新的卷积运算可以取代现有神经网络中的标准卷积运算。RFAConv通过添加一些参数和计算开销来提高网络性能。
大量关于Imagnet-1k、MS COCO和VOC的实验已经证明了RFAConv的有效性。作为一种由注意力构建的新型卷积运算它超过了由CAM、CBAM和CA构建的卷积运算CAMConv、CBAMConv、CAConv以及标准卷积运算。
此外为了解决现有方法提取感受野特征速度慢的问题提出了一种轻量级操作。在构建RFAConv的过程中再次设计了CA和CBAM的升级版本并进行了相关实验。作者认为当前的空间注意力机制应该将注意力放在感受野空间特征上以促进当前空间注意力机制的发展并再次增强卷积神经网络架构的优势。
卷积神经网络架构
出色的神经网络架构可以提高不同任务的性能。卷积运算作为卷积神经网络的一种基本运算推动了人工智能的发展并为车辆检测、无人机图像、医学等先进的网络模型做出了贡献。He等人认为随着网络深度的增加该模型将变得难以训练并产生退化现象因此他们提出了残差连接来创新卷积神经网络架构的设计。Huang等人通过重用特征来解决网络梯度消失问题增强了特征信息他们再次创新了卷积神经网络架构。
通过对卷积运算的详细研究Dai等人认为具有固定采样位置的卷积运算在一定程度上限制了网络的性能因此提出了Deformable Conv通过学习偏移来改变卷积核的采样位置。在Deformable Conv的基础上再次提出了Deformable Conv V2和Deformable Conv V3以提高卷积网络的性能。
Zhang等人注意到组卷积可以减少模型的参数数量和计算开销。然而少于组内信息的交互将影响最终的网络性能。1×1的卷积可以与信息相互作用。然而这将带来更多的参数和计算开销因此他们提出了无参数的“通道Shuffle”操作来与组之间的信息交互。
Ma等人通过实验得出结论对于参数较少的模型推理速度不一定更快对于计算量较小的模型推理也不一定更快。经过仔细研究提出了Shufflenet V2。
YOLO将输入图像划分为网格以预测对象的位置和类别。经过不断的研究已经提出了8个版本的基于YOLO的目标检测器如YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等。上述卷积神经网络架构已经取得了巨大的成功。然而它们并没有解决提取特征过程中的参数共享问题。本文的工作从注意力机制开始从一个新的角度解决卷积参数共享问题。
注意力机制
注意力机制被用作一种提高网络模型性能的技术使其能够专注于关键特性。注意力机制理论已经在深度学习中建立了一个完整而成熟的体系。Hu等人提出了一种Squeeze-and-ExcitationSE块通过压缩特征来聚合全局通道信息从而获得与每个通道对应的权重。Wang等人认为当SE与信息交互时单个通道和权重之间的对应关系是间接的因此设计了高效通道注Efficient Channel Attention力ECA并用自适应kernel大小的一维卷积取代了SE中的全连接FC层。Woo等人提出了卷积块注意力模块CBAM它结合了通道注意力和空间注意力。作为一个即插即用模块它可以嵌入卷积神经网络中以提高网络性能。
尽管SE和CBAM已经提高了网络的性能。Hou等人仍然发现压缩特征在SE和CBAM中丢失了太多信息。因此他们提出了轻量级Coordinate注意力CA来解决SE和CBAM中的问题。Fu等人计了一个空间注意力模块和通道注意力模块用于扩展全卷积网络FCN分别对空间维度和通道维度的语义相关性进行建模。Zhang等人在通道上生成不同尺度的特征图以建立更有效的通道注意力机制。
本文从一个新的角度解决了标准卷积运算的参数共享问题。这就是将注意力机制结合起来构造卷积运算。尽管目前的注意力机制已经获得了良好的性能但它们仍然没有关注感受野的空间特征。因此设计了具有非共享参数的RFA卷积运算以提高网络的性能。
回顾标准卷积
以标准卷积运算为基础构建卷积神经网络通过共享参数的滑动窗口提取特征信息解决了全连接层构建的神经网络的固有问题即参数数量大、计算开销高。
设表示输入特征图其中、和分别表示特征图的通道数、高度和宽度。为了能够清楚地展示卷积核提取特征信息的过程以为例。提取每个感受野slider的特征信息的卷积运算可以表示如下 这里表示在每次卷积slider操作之后获得的值表示在每个slider内的相应位置处的像素值。表示卷积核表示卷积核中的参数数量表示感受野slider的总数。
可以看出每个slider内相同位置的特征共享相同的参数。因此标准的卷积运算无法感知不同位置带来的差异信息这在一定程度上限制了卷积神经网络的性能。
回顾空间注意力
目前空间注意力机制使用通过学习获得的注意力图来突出每个特征的重要性。与上一节类似以为例。突出关键特征的空间注意力机制可以简单地表达如下 这里表示在加权运算之后获得的值。和分别表示输入特征图和学习注意力图在不同位置的值是输入特征图的高度和宽度的乘积表示像素值的总数。一般来说整个过程可以简单地表示在图1中。 空间注意力与标准卷积
众所周知将注意力机制引入卷积神经网络可以提高网络的性能。通过标准的卷积运算和对现有空间注意力机制的仔细分析。作者认为空间注意力机制本质上解决了卷积神经网络的固有缺点即共享参数的问题。
目前该模型最常见的卷积核大小为1×1和3×3。引入空间注意力机制后用于提取特征的卷积操作是1×1或3×3卷积操作。这个过程可以直观地显示出来。空间注意力机制被插入到1×1卷积运算的前面。通过注意力图对输入特征图进行加权运算Re-weight“×”最后通过1×1卷积运算提取感受野的slider特征信息。
整个过程可以简单地表示如下 这里卷积核仅表示一个参数值。如果将的值作为一个新的卷积核参数那么有趣的是通过1×1卷积运算提取特征时的参数共享问题得到了解决。然而空间注意力机制的传说到此结束。当空间注意力机制被插入到3×3卷积运算的前面时。具体情况如下 如上所述如果取的值。作为一种新的卷积核参数上述方程完全解决了大规模卷积核的参数共享问题。然而最重要的一点是卷积核在每个感受野slider中提取将共享部分特征的特征。换句话说在每个感受野slider内都会有重叠。
经过仔细分析发现…空间注意力图的权重在每个slider内共享。因此空间注意机制不能解决大规模卷积核共享参数的问题因为它们不注意感受野的空间特征。在这种情况下空间注意力机制是有限的。
创新空间注意力与标准卷积
RFA是为了解决空间注意力机制问题而提出的创新了空间注意力。使用与RFA相同的思想一系列空间注意力机制可以再次提高性能。RFA设计的卷积运算可以被视为一种轻量级的即插即用模块以取代标准卷积从而提高卷积神经网络的性能。因此作者认为空间注意力机制和标准卷积在未来将有一个新的春天。
感受野的空间特征
现在给出感受野空间特征的定义。它是专门为卷积核设计的并根据kernel大小动态生成如图2所示以3×3卷积核为例。 在图2中“空间特征”表示原始特征图等于空间特征。“感受野空间特征”表示变换后的特征该特征由每个感受野slider滑块组成并且不重叠。也就是说“感受野空间特征”中的每个3×3大小的slider表示提取原始3×3卷积特征时所有感觉野slider的特征。
感受野注意力卷积(RFA):
关于感受野空间特征该博客的作者提出了感受野注意RFA它不仅强调了感受野slider内各种特征的重要性而且还关注感受野空间特性以彻底解决卷积核参数共享的问题。感受野空间特征是根据卷积核的大小动态生成的因此RFA是卷积的固定组合不能脱离卷积运算的帮助卷积运算同时依赖RFA来提高性能。
因此作者提出了感受野注意力卷积RFAConv。具有3×3大小卷积核的RFAConv的总体结构如图3所示。 目前提取感受野特征最常用的方法速度较慢因此经过不断探索提出了一种快速的方法通过分组卷积来取代原来的方法。
具体来说根据感受野大小使用相应的组卷积大小来动态生成展开特征。尽管与原始的无参数方法如Pytorch提供的nn.Unfld()相比该方法添加了一些参数但速度要快得多。
注意正如在上一节中提到的当原始的3×3卷积核提取特征时感受野空间特征中的每个3×3大小的窗口表示所有感受野滑块的特征。但在快速分组卷积提取感受野特征后由于原始方法太慢它们会被映射到新的特征中。
最近的一些工作已经证明信息交互可以提高网络性能。类似地对于RFAConv与感受野特征信息交互以学习注意力图可以提高网络性能但与每个感受野特征交互将带来额外的计算开销。为了确保少量的计算开销和参数数量通过探索使用AvgPool池化每个感受野特征的全局信息然后通过1×1组卷积运算与信息交互。最后softmax用于强调感受野特征中每个特征的重要性。通常RFA的计算可以表示为 表示分组卷积表示卷积核的大小代表规范化表示输入特征图是通过将注意力图与变换的感受野空间特征相乘而获得的。
与CBAM和CA不同RFA可以为每个感受野特征生成注意力图。标准卷积受到卷积神经网络性能的限制因为共享参数的卷积运算对位置带来的差异信息不敏感。RFA完全可以解决这个问题具体细节如下 由于RFA获得的特征图是“调整形状”后不重叠的感受野空间特征因此通过池化每个感受野滑块的特征信息来学习学习的注意力图。换句话说RFA学习的注意力图不再在每个感受野slider内共享并且是有效的。这完全解决了现有的CA和CBAM对大尺寸kernel的注意力机制中的参数共享问题。
同时RFA给标准卷积核带来了相当大的好处但调整形状后特征的高度和宽度是k倍需要进行k×k的stride卷积运算才能提取特征信息。RFAConv创新了标准卷积运算。
此外空间注意力机制将得到升级因为作者认为现有的空间注意力机制应该专注于感受野空间特征以提高网络的性能。众所周知基于自注意力机制的网络模型取得了巨大的成功因为它解决了卷积参数共享的问题并对远程信息进行了建模但基于自注意力机理的方法给模型带来了巨大的计算开销和复杂性。作者认为通过将一些现有空间注意力机制的注意力放在感受野空间特征中它以轻量级的方式解决了自注意力机制的问题。
答案如下
将关注感受野空间特征的空间注意力与卷积相匹配完全解决了卷积参数共享的问题
当前的空间注意力机制本身具有考虑远距离信息的特点它们通过全局平均池化或全局最大池化来获得全局信息这在一定程度上考虑了远距离信息。 为此作者设计了一种新的CBAM和CA称为RFACBAM和RFACA它专注于感受野的空间特征。与RFA类似使用stride为k的k×k的最终卷积运算来提取特征信息具体结构如图4和图5所示将这2种新的卷积方法称为RFCBAMConv和RFCAConv。比较原始的CBAM使用SE注意力来代替RFCBAM中的CAM。因为这样可以减少计算开销。 此外在RFCBAM中通道和空间注意力不是在单独的步骤中执行的因为通道和空间注意力是同时加权的从而允许在每个通道上获得的注意力图是不同的。
11.项目核心源码讲解再也不用担心看不懂代码逻辑
11.1 ultralytics\models\sam\amg.py
以下是经过精简和注释的核心代码部分主要保留了与边界框、掩码和图像裁剪相关的功能。
import math
import numpy as np
import torch
from itertools import product
from typing import List, Tupledef is_box_near_crop_edge(boxes: torch.Tensor, crop_box: List[int], orig_box: List[int], atol: float 20.0) - torch.Tensor:判断给定的边界框是否接近裁剪边缘。参数:boxes: 需要检查的边界框格式为 (x1, y1, x2, y2)。crop_box: 当前裁剪框的边界格式为 [x0, y0, x1, y1]。orig_box: 原始图像的边界框格式为 [x0, y0, x1, y1]。atol: 允许的绝对误差。返回:一个布尔张量指示哪些边界框接近裁剪边缘。crop_box_torch torch.as_tensor(crop_box, dtypetorch.float, deviceboxes.device)orig_box_torch torch.as_tensor(orig_box, dtypetorch.float, deviceboxes.device)boxes uncrop_boxes_xyxy(boxes, crop_box).float() # 将裁剪框内的边界框转换为原始坐标near_crop_edge torch.isclose(boxes, crop_box_torch[None, :], atolatol, rtol0) # 检查是否接近裁剪框near_image_edge torch.isclose(boxes, orig_box_torch[None, :], atolatol, rtol0) # 检查是否接近原始图像边缘near_crop_edge torch.logical_and(near_crop_edge, ~near_image_edge) # 确保不接近原始图像边缘return torch.any(near_crop_edge, dim1) # 返回是否有任何边界框接近裁剪边缘def uncrop_boxes_xyxy(boxes: torch.Tensor, crop_box: List[int]) - torch.Tensor:将裁剪框内的边界框转换为原始图像坐标。参数:boxes: 裁剪框内的边界框格式为 (x1, y1, x2, y2)。crop_box: 当前裁剪框的边界格式为 [x0, y0, x1, y1]。返回:转换后的边界框格式为 (x1, y1, x2, y2)。x0, y0, _, _ crop_boxoffset torch.tensor([[x0, y0, x0, y0]], deviceboxes.device) # 计算偏移量if len(boxes.shape) 3: # 检查是否有通道维度offset offset.unsqueeze(1)return boxes offset # 将偏移量加到边界框上def batched_mask_to_box(masks: torch.Tensor) - torch.Tensor:计算掩码周围的边界框返回格式为 (x1, y1, x2, y2)。参数:masks: 二进制掩码格式为 CxHxW。返回:边界框格式为 Cx4。if torch.numel(masks) 0: # 如果掩码为空返回零框return torch.zeros(*masks.shape[:-2], 4, devicemasks.device)shape masks.shapeh, w shape[-2:] # 获取掩码的高度和宽度masks masks.flatten(0, -3) if len(shape) 2 else masks.unsqueeze(0) # 规范化形状为 CxHxW# 计算上下边缘in_height, _ torch.max(masks, dim-1)in_height_coords in_height * torch.arange(h, devicein_height.device)[None, :]bottom_edges, _ torch.max(in_height_coords, dim-1)in_height_coords in_height_coords h * (~in_height) # 处理空掩码top_edges, _ torch.min(in_height_coords, dim-1)# 计算左右边缘in_width, _ torch.max(masks, dim-2)in_width_coords in_width * torch.arange(w, devicein_width.device)[None, :]right_edges, _ torch.max(in_width_coords, dim-1)in_width_coords in_width_coords w * (~in_width) # 处理空掩码left_edges, _ torch.min(in_width_coords, dim-1)# 处理空掩码情况empty_filter (right_edges left_edges) | (bottom_edges top_edges)out torch.stack([left_edges, top_edges, right_edges, bottom_edges], dim-1)out out * (~empty_filter).unsqueeze(-1) # 将空掩码的边界框设置为零return out.reshape(*shape[:-2], 4) if len(shape) 2 else out[0] # 返回到原始形状代码说明
is_box_near_crop_edge: 检查边界框是否接近裁剪框的边缘返回布尔值。uncrop_boxes_xyxy: 将裁剪框内的边界框转换为原始图像坐标。batched_mask_to_box: 从二进制掩码计算出边界框处理空掩码的情况并返回边界框的坐标。
以上代码是处理图像裁剪和边界框的核心部分保留了主要功能并进行了详细注释。
这个文件 ultralytics/models/sam/amg.py 是一个用于图像处理和目标检测的模块主要包含一些与图像裁剪、掩膜处理和边界框计算相关的函数。以下是对文件中各个部分的详细讲解。
首先文件导入了一些必要的库包括 math、itertools、numpy 和 torch。这些库提供了数学计算、生成器、数组操作和深度学习所需的张量操作功能。
文件中定义了多个函数。is_box_near_crop_edge 函数用于判断给定的边界框是否接近裁剪边缘。它接受边界框、裁剪框和原始框作为输入并通过比较它们的坐标来确定哪些边界框接近裁剪边缘。该函数返回一个布尔张量指示哪些边界框接近裁剪边缘。
batch_iterator 函数用于生成批量数据的迭代器。它接受一个批量大小和多个输入参数确保所有输入参数的长度相同并根据批量大小将数据分成多个批次进行迭代。
calculate_stability_score 函数计算一组掩膜的稳定性分数。稳定性分数是通过对掩膜进行阈值处理后计算的交并比IoU用于评估掩膜的质量。
build_point_grid 函数生成一个二维网格网格中的点均匀分布在 [0,1] x [0,1] 的范围内。build_all_layer_point_grids 函数则为不同的裁剪层生成点网格支持多层次的裁剪处理。
generate_crop_boxes 函数生成不同大小的裁剪框。它根据输入图像的尺寸、层数和重叠比例计算每一层的裁剪框并返回裁剪框的列表和对应的层索引。
uncrop_boxes_xyxy、uncrop_points 和 uncrop_masks 函数用于将裁剪的边界框、点和掩膜恢复到原始图像的坐标系中。这些函数通过添加裁剪框的偏移量来实现坐标的转换。
remove_small_regions 函数用于移除掩膜中的小区域或孔洞。它利用 OpenCV 的连通组件分析来识别并处理小区域返回处理后的掩膜和一个指示是否进行了修改的布尔值。
batched_mask_to_box 函数计算掩膜周围的边界框。它接受一个掩膜张量并返回相应的边界框坐标格式为 XYXY。如果掩膜为空则返回一个全零的边界框。
总的来说这个文件提供了一系列功能强大的工具用于处理图像中的掩膜和边界框适用于目标检测和图像分割等任务。通过这些函数用户可以方便地进行图像裁剪、掩膜恢复和边界框计算从而实现更复杂的图像分析和处理工作。
11.2 ultralytics\utils\errors.py
# 导入emojis函数用于处理带有表情符号的消息
from ultralytics.utils import emojisclass HUBModelError(Exception):自定义异常类用于处理与Ultralytics YOLO模型获取相关的错误。当请求的模型未找到或无法检索时将引发此异常。消息会经过处理以便更好地提升用户体验包含表情符号。属性:message (str): 当异常被引发时显示的错误消息。注意:消息会通过ultralytics.utils包中的emojis函数自动处理。def __init__(self, messageModel not found. Please check model URL and try again.):创建一个当模型未找到时引发的异常。# 调用父类的构造函数并将处理过的消息传递给它super().__init__(emojis(message))代码核心部分说明
HUBModelError类这是一个自定义异常类专门用于处理与模型获取相关的错误情况。构造函数__init__在初始化时如果没有提供特定的错误消息则使用默认消息。该消息经过emojis函数处理以便在用户界面中显示时更加友好。
这个程序文件是Ultralytics YOLO项目中的一个错误处理模块主要定义了一个自定义异常类HUBModelError。该类用于处理与模型获取相关的错误特别是在请求的模型未找到或无法检索时触发。
在类的文档字符串中详细说明了这个异常的用途和特性。HUBModelError异常会在模型无法找到时被抛出帮助开发者或用户了解问题所在。异常消息会经过ultralytics.utils包中的emojis函数处理这样可以在错误提示中添加表情符号从而提升用户体验使得错误信息更加友好和易于理解。
在类的构造函数__init__中默认的错误消息是“Model not found. Please check model URL and try again.”这意味着如果没有提供自定义消息抛出异常时将使用这个默认消息。构造函数调用了父类Exception的构造函数并将处理过的消息传递给它确保异常能够正确显示。
总的来说这个文件的主要功能是提供一个结构化的方式来处理与模型相关的错误并通过表情符号增强用户的反馈体验。
11.3 ui.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分
import sys
import subprocessdef run_script(script_path):使用当前 Python 环境运行指定的脚本。Args:script_path (str): 要运行的脚本路径Returns:None# 获取当前 Python 解释器的路径python_path sys.executable# 构建运行命令使用 streamlit 运行指定的脚本command f{python_path} -m streamlit run {script_path}# 执行命令并等待其完成result subprocess.run(command, shellTrue)# 检查命令执行的返回码若不为0则表示出错if result.returncode ! 0:print(脚本运行出错。)# 主程序入口
if __name__ __main__:# 指定要运行的脚本路径script_path web.py # 这里可以直接指定脚本名称# 调用函数运行脚本run_script(script_path)代码注释说明 导入模块 sys用于获取当前 Python 解释器的路径。subprocess用于执行外部命令。 函数 run_script 接收一个参数 script_path表示要运行的 Python 脚本的路径。使用 sys.executable 获取当前 Python 解释器的路径。构建一个命令字符串用于通过 streamlit 运行指定的脚本。使用 subprocess.run 执行命令并等待其完成。检查命令的返回码如果不为0打印错误信息。 主程序入口 使用 if __name__ __main__: 确保代码在直接运行时执行。指定要运行的脚本路径在这里直接使用 web.py。调用 run_script 函数来执行指定的脚本。
这个程序文件的主要功能是通过当前的 Python 环境来运行一个指定的脚本具体是使用 Streamlit 这个库来启动一个 Web 应用。程序首先导入了必要的模块包括 sys、os 和 subprocess以及一个自定义的路径处理模块 abs_path。
在 run_script 函数中首先获取当前 Python 解释器的路径这样可以确保使用正确的 Python 环境来执行脚本。接着构建一个命令字符串这个命令会调用 Streamlit 来运行指定的脚本。命令的格式是 python -m streamlit run script_path其中 script_path 是传入的脚本路径。
然后使用 subprocess.run 方法来执行这个命令。这个方法会在一个新的子进程中运行命令并等待其完成。如果命令执行的返回码不为零表示脚本运行过程中出现了错误此时会打印出一条错误信息。
在文件的最后部分使用 if __name__ __main__: 语句来确保只有在直接运行这个文件时才会执行后面的代码。在这里指定了要运行的脚本路径为 web.py并调用 run_script 函数来执行这个脚本。
总的来说这个程序的目的是为了方便地启动一个基于 Streamlit 的 Web 应用确保在正确的 Python 环境中运行并能够处理可能出现的错误。
11.4 ultralytics\data\utils.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分主要保留了数据集处理和验证的功能
import os
import hashlib
import numpy as np
from PIL import Image, ImageOps
from pathlib import Path# 定义支持的图像格式
IMG_FORMATS bmp, jpeg, jpg, png, tif, tiff, webpdef img2label_paths(img_paths):根据图像路径定义标签路径# 将图像路径中的images替换为labels并将后缀改为.txtsa, sb f{os.sep}images{os.sep}, f{os.sep}labels{os.sep}return [sb.join(x.rsplit(sa, 1)).rsplit(., 1)[0] .txt for x in img_paths]def get_hash(paths):返回给定路径列表的单一哈希值size sum(os.path.getsize(p) for p in paths if os.path.exists(p)) # 计算文件大小总和h hashlib.sha256(str(size).encode()) # 生成基于大小的哈希h.update(.join(paths).encode()) # 更新哈希以包含路径return h.hexdigest() # 返回哈希值def exif_size(img: Image.Image):返回经过EXIF校正的图像大小s img.size # 获取图像的宽和高if img.format JPEG: # 仅支持JPEG格式try:exif img.getexif() # 获取EXIF信息if exif:rotation exif.get(274, None) # 获取方向信息if rotation in [6, 8]: # 如果需要旋转s s[1], s[0] # 交换宽高except Exception:pass # 忽略任何异常return sdef verify_image(im_file):验证单个图像文件nf, nc, msg 0, 0, # 初始化计数器和消息try:im Image.open(im_file) # 打开图像im.verify() # 验证图像shape exif_size(im) # 获取图像大小assert (shape[0] 9) (shape[1] 9), fimage size {shape} 10 pixels # 确保图像尺寸有效assert im.format.lower() in IMG_FORMATS, finvalid image format {im.format} # 检查格式nf 1 # 图像有效except Exception as e:nc 1 # 图像无效msg fWARNING ⚠️ {im_file}: ignoring corrupt image: {e} # 记录警告信息return im_file, nf, nc, msg # 返回图像文件和验证结果def verify_image_label(im_file, lb_file):验证图像和标签的配对nm, nf, ne, nc, msg 0, 0, 0, 0, # 初始化计数器和消息try:# 验证图像im Image.open(im_file)im.verify()shape exif_size(im)assert (shape[0] 9) (shape[1] 9), fimage size {shape} 10 pixelsassert im.format.lower() in IMG_FORMATS, finvalid image format {im.format}nf 1 # 图像有效# 验证标签if os.path.isfile(lb_file):nf 1 # 标签存在with open(lb_file) as f:lb [x.split() for x in f.read().strip().splitlines() if len(x)] # 读取标签lb np.array(lb, dtypenp.float32) # 转换为numpy数组nl len(lb)if nl 0:ne 1 # 标签为空else:nm 1 # 标签缺失return im_file, lb, shape, nm, nf, ne, nc, msg # 返回验证结果except Exception as e:nc 1msg fWARNING ⚠️ {im_file}: ignoring corrupt image/label: {e} # 记录警告信息return [None, None, None, nm, nf, ne, nc, msg] # 返回错误信息# 示例用法
# img_paths [path/to/image1.jpg, path/to/image2.jpg]
# label_paths img2label_paths(img_paths)
# print(label_paths)代码说明 图像和标签路径处理 img2label_paths函数将图像路径转换为对应的标签路径。 哈希计算 get_hash函数计算给定文件路径列表的哈希值用于文件完整性检查。 图像尺寸校正 exif_size函数根据EXIF信息返回图像的实际尺寸处理JPEG格式的旋转问题。 图像验证 verify_image函数验证单个图像文件的有效性包括格式和尺寸检查。verify_image_label函数验证图像和其对应标签的有效性确保标签文件存在且格式正确。
以上代码提供了图像和标签的基本验证功能适用于数据集的准备和处理。
这个程序文件 ultralytics\data\utils.py 是一个用于处理数据集的工具模块主要与图像和标签的验证、数据集的下载和管理、以及数据集格式的转换等功能相关。以下是对代码的详细讲解。
首先文件导入了一系列必要的库包括处理文件和路径的 os 和 pathlib图像处理的 PIL 和 cv2以及用于数值计算的 numpy。此外还引入了一些自定义的工具函数和类例如 check_class_names 和 yaml_load这些都是在 ultralytics 库中定义的。
在文件中定义了一些常量例如支持的图像和视频格式以及一个用于全局内存固定的标志 PIN_MEMORY。接下来的函数主要包括图像和标签的路径处理、哈希计算、图像验证、标签验证、以及数据集的检查和下载等。
img2label_paths 函数根据图像路径生成对应的标签路径标签文件的命名规则是将图像路径中的 images 替换为 labels并将文件扩展名改为 .txt。
get_hash 函数接受一个路径列表计算这些路径的总大小并生成一个 SHA-256 哈希值用于唯一标识这些文件或目录。
exif_size 函数用于获取图像的 EXIF 信息并返回正确的图像尺寸主要处理 JPEG 格式的图像。
verify_image 和 verify_image_label 函数分别用于验证单个图像和图像-标签对的有效性。这些函数会检查图像的格式、尺寸、完整性并对损坏的 JPEG 图像进行修复。标签验证则包括检查标签文件的存在性、格式和内容的有效性。
polygon2mask 和 polygons2masks 函数用于将多边形转换为二进制掩码适用于图像分割任务。polygons2masks_overlap 函数则生成重叠掩码适用于处理多个重叠的多边形。
find_dataset_yaml 函数用于查找与数据集相关的 YAML 文件确保数据集的格式符合要求。
check_det_dataset 和 check_cls_dataset 函数用于检查和下载检测和分类数据集。如果数据集在本地不存在它们会尝试从指定的 URL 下载数据集并进行必要的解压和格式检查。
HUBDatasetStats 类用于生成与数据集相关的统计信息并将其保存为 JSON 格式。它支持检测、分割、姿态估计和分类等任务。
compress_one_image 函数用于压缩单个图像文件确保在保持图像质量的同时减小文件大小。
最后autosplit 函数用于自动将数据集拆分为训练、验证和测试集并将结果保存到文本文件中。
总体而言这个模块提供了一系列功能强大的工具用于处理和管理计算机视觉任务中的数据集确保数据的有效性和可用性。
11.5 train.py
以下是代码中最核心的部分并附上详细的中文注释
import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型库if __name__ __main__: # 确保该模块被直接运行时才执行以下代码# 设置训练参数workers 1 # 数据加载的工作进程数batch 8 # 每个批次的样本数量device 0 if torch.cuda.is_available() else cpu # 检查是否有可用的GPU选择设备# 获取数据集的yaml配置文件的绝对路径data_path abs_path(fdatasets/data/data.yaml, path_typecurrent)# 将路径转换为Unix风格unix_style_path data_path.replace(os.sep, /)# 获取目录路径directory_path os.path.dirname(unix_style_path)# 读取YAML文件保持原有顺序with open(data_path, r) as file:data yaml.load(file, Loaderyaml.FullLoader)# 修改数据集中训练、验证和测试的路径if train in data and val in data and test in data:data[train] directory_path /train # 设置训练数据路径data[val] directory_path /val # 设置验证数据路径data[test] directory_path /test # 设置测试数据路径# 将修改后的数据写回YAML文件with open(data_path, w) as file:yaml.safe_dump(data, file, sort_keysFalse)# 加载YOLO模型使用指定的配置文件和预训练权重model YOLO(rC:\codeseg\codenew\50种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程非必要\改进YOLOv8模型配置文件\yolov8-seg-C2f-Faster.yaml).load(./weights/yolov8s-seg.pt)# 开始训练模型results model.train(datadata_path, # 指定训练数据的配置文件路径devicedevice, # 指定使用的设备workersworkers, # 指定使用的工作进程数imgsz640, # 指定输入图像的大小为640x640epochs100, # 指定训练的轮数为100batchbatch, # 指定每个批次的大小)代码注释说明
导入必要的库导入os、torch、yaml和YOLO模型库以便后续使用。设置训练参数定义数据加载的工作进程数、批次大小和设备GPU或CPU。获取数据集路径使用abs_path函数获取数据集配置文件的绝对路径并转换为Unix风格的路径。读取和修改YAML文件读取YAML文件修改训练、验证和测试数据的路径并将修改后的内容写回文件。加载YOLO模型使用指定的配置文件和预训练权重加载YOLO模型。开始训练模型调用model.train方法开始训练传入必要的参数包括数据路径、设备、工作进程数、图像大小、训练轮数和批次大小。
该程序文件train.py主要用于训练YOLOYou Only Look Once模型具体是YOLOv8的一个变种进行目标检测或分割任务。程序首先导入所需的库包括操作系统库os、深度学习框架torch、YAML文件处理库yaml以及YOLO模型的实现库ultralytics。同时还导入了一个路径处理工具abs_path和用于绘图的matplotlib库。
在程序的主入口部分首先设置了一些训练参数。workers设为1表示使用一个工作进程来加载数据batch设为8表示每个批次处理8张图像。device根据当前环境选择如果有可用的GPU则使用GPU设备编号为0否则使用CPU。
接下来程序通过abs_path函数获取数据集配置文件data.yaml的绝对路径并将路径格式转换为Unix风格。然后程序提取该路径的目录部分以便后续构建训练、验证和测试数据集的路径。
程序打开data.yaml文件并读取其内容使用yaml.load方法保持原有顺序。接着程序检查YAML文件中是否包含train、val和test项如果存在则将这些项的路径修改为相对于当前目录的路径。修改完成后程序将更新后的数据写回到data.yaml文件中。
在模型加载部分程序创建了一个YOLO模型实例使用指定的配置文件yolov8-seg-C2f-Faster.yaml并加载预训练的权重文件yolov8s-seg.pt。程序中还提到如果模型的要求过高导致错误可以尝试其他不同的模型配置文件。
最后程序调用model.train方法开始训练模型传入训练数据的配置文件路径、设备、工作进程数、输入图像大小640x640、训练的epoch数量100以及批次大小8等参数。训练过程将在控制台输出结果。
整体来看该程序文件提供了一个完整的YOLO模型训练流程从数据准备到模型训练适合用于目标检测或分割任务的研究和开发。
11.6 ultralytics\engine\tuner.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分主要集中在超参数调优的逻辑上
class Tuner:负责YOLO模型超参数调优的类。该类通过在给定的迭代次数内变异超参数并重新训练模型来评估其性能。def __init__(self, argsDEFAULT_CFG, _callbacksNone):初始化Tuner配置超参数调优的设置。参数:args (dict, optional): 超参数演化的配置。self.args get_cfg(overridesargs) # 获取配置self.space { # 定义超参数搜索空间及其范围lr0: (1e-5, 1e-1), # 初始学习率lrf: (0.0001, 0.1), # 最终学习率momentum: (0.7, 0.98, 0.3), # 动量weight_decay: (0.0, 0.001), # 权重衰减# 其他超参数...}self.tune_dir get_save_dir(self.args, nametune) # 保存调优结果的目录self.tune_csv self.tune_dir / tune_results.csv # 保存调优结果的CSV文件self.callbacks _callbacks or callbacks.get_default_callbacks() # 回调函数LOGGER.info(fInitialized Tuner instance with tune_dir{self.tune_dir})def _mutate(self, parentsingle, n5, mutation0.8, sigma0.2):根据指定的范围和缩放因子变异超参数。参数:parent (str): 父代选择方法single或weighted。n (int): 考虑的父代数量。mutation (float): 每次迭代中参数变异的概率。sigma (float): 高斯随机数生成器的标准差。返回:(dict): 包含变异后超参数的字典。if self.tune_csv.exists(): # 如果CSV文件存在选择最佳超参数进行变异x np.loadtxt(self.tune_csv, ndmin2, delimiter,, skiprows1) # 读取CSV文件fitness x[:, 0] # 获取适应度n min(n, len(x)) # 考虑的结果数量x x[np.argsort(-fitness)][:n] # 选择适应度最高的n个结果w x[:, 0] - x[:, 0].min() 1E-6 # 计算权重# 根据选择方法选择父代if parent single or len(x) 1:x x[random.choices(range(n), weightsw)[0]] # 加权选择elif parent weighted:x (x * w.reshape(n, 1)).sum(0) / w.sum() # 加权组合# 变异r np.randomr.seed(int(time.time()))g np.array([v[2] if len(v) 3 else 1.0 for k, v in self.space.items()]) # 获取增益ng len(self.space)v np.ones(ng)while all(v 1): # 确保变异发生v (g * (r.random(ng) mutation) * r.randn(ng) * r.random() * sigma 1).clip(0.3, 3.0)hyp {k: float(x[i 1] * v[i]) for i, k in enumerate(self.space.keys())}else:hyp {k: getattr(self.args, k) for k in self.space.keys()} # 初始化超参数# 限制超参数在定义的范围内for k, v in self.space.items():hyp[k] max(hyp[k], v[0]) # 下限hyp[k] min(hyp[k], v[1]) # 上限hyp[k] round(hyp[k], 5) # 保留5位有效数字return hypdef __call__(self, modelNone, iterations10, cleanupTrue):执行超参数演化过程。参数:model (Model): 预初始化的YOLO模型。iterations (int): 演化的代数。cleanup (bool): 是否在调优过程中删除迭代权重以减少存储空间。注意:此方法利用self.tune_csv路径对象读取和记录超参数及适应度分数。for i in range(iterations):mutated_hyp self._mutate() # 变异超参数LOGGER.info(fStarting iteration {i 1}/{iterations} with hyperparameters: {mutated_hyp})# 训练YOLO模型并记录结果train_args {**vars(self.args), **mutated_hyp}cmd [yolo, train, *(f{k}{v} for k, v in train_args.items())]try:assert subprocess.run(cmd, checkTrue).returncode 0, training failed# 读取训练结果...except Exception as e:LOGGER.warning(ftraining failure for iteration {i 1}\n{e})# 保存结果到CSV文件# 处理最佳结果...# 绘制调优结果# 保存和打印调优结果...代码注释说明
类的初始化__init__方法中定义了超参数的搜索空间和保存结果的目录。超参数变异_mutate方法负责根据历史记录变异超参数确保变异后的超参数在定义的范围内。超参数演化__call__方法执行超参数的演化过程包括变异、训练模型和记录结果的步骤。每次迭代都会变异超参数并训练模型记录适应度和超参数到CSV文件中。
这个程序文件 ultralytics\engine\tuner.py 是用于超参数调优的模块专门针对 Ultralytics YOLO 模型支持目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计和多目标跟踪等任务。超参数调优是一个系统化的过程旨在寻找最佳的超参数组合以提升模型的性能。在深度学习模型中超参数的微小变化可能会导致模型准确性和效率的显著差异因此这一过程尤为重要。
在代码中Tuner 类负责 YOLO 模型的超参数调优。该类通过在给定的迭代次数内对超参数进行变异并重新训练模型来评估其性能。Tuner 类包含了一些重要的属性和方法。属性包括超参数搜索空间、调优结果保存目录以及调优结果的 CSV 文件路径。方法包括 _mutate 用于变异超参数以及 __call__ 方法用于执行超参数进化过程。
在初始化 Tuner 时程序会加载配置并定义超参数的搜索空间包括学习率、动量、权重衰减等多个参数的最小值和最大值。_mutate 方法会根据历史结果选择父代超参数并进行变异确保生成的超参数在设定的范围内并且避免重复。变异过程涉及随机数生成和一些数学运算以确保生成的超参数是有效的。
当调用 Tuner 实例时程序会执行超参数进化过程。在每次迭代中程序会加载当前的超参数进行变异然后使用变异后的超参数训练 YOLO 模型。训练过程中会记录模型的性能指标并将结果保存到 CSV 文件中。每次迭代后程序会检查当前的最佳结果并根据需要清理不必要的文件以节省存储空间。
此外程序还会绘制调优结果并在每次迭代结束时输出当前的最佳超参数和性能指标。这些最佳超参数会被保存到 YAML 文件中以便后续使用。
总的来说这个文件实现了一个系统化的超参数调优流程能够有效地帮助用户优化 YOLO 模型的性能。
12.系统整体结构节选
整体功能和构架概括
Ultralytics YOLO 项目是一个功能强大的计算机视觉框架主要用于目标检测、图像分割和其他相关任务。整个项目的构架包括多个模块每个模块负责特定的功能从数据处理、模型训练到超参数调优等。以下是各个模块的主要功能概述
数据处理包括数据集的加载、验证、预处理和增强确保输入数据的质量和格式符合模型要求。模型定义与训练定义不同类型的 YOLO 模型并提供训练和评估的功能。超参数调优通过系统化的方式优化模型的超参数以提升模型性能。错误处理提供自定义异常类增强错误反馈机制。用户界面通过简单的界面启动和管理模型训练和评估过程。
文件功能整理表
文件路径功能描述ultralytics/models/sam/amg.py提供图像裁剪、掩膜处理和边界框计算的工具函数支持目标检测和图像分割任务。ultralytics/utils/errors.py定义自定义异常类 HUBModelError用于处理模型获取相关的错误增强用户反馈体验。ui.py启动基于 Streamlit 的 Web 应用提供用户界面以便于模型的训练和评估。ultralytics/data/utils.py提供数据集处理和验证的工具函数包括图像和标签路径处理、数据集下载和检查等功能。train.py负责训练 YOLO 模型设置训练参数加载数据集配置执行模型训练过程。ultralytics/engine/tuner.py实现超参数调优的功能通过变异超参数并训练模型来评估性能寻找最佳超参数组合。ultralytics/nn/extra_modules/RFAConv.py定义 RFAConv 模块可能用于改进卷积操作的性能或特性具体功能依赖于项目的实现细节。ultralytics/data/build.py负责构建数据集的功能可能包括数据集的格式转换、预处理和增强等。ultralytics/utils/atss.py提供 ATSSAdaptive Training Sample Selection相关的工具函数可能用于目标检测的训练策略。ultralytics/models/sam/model.py定义 SAMSegment Anything Model模型的结构和功能支持图像分割任务。ultralytics/trackers/utils/gmc.py提供与跟踪相关的工具函数可能涉及图像序列中的目标跟踪和管理。ultralytics/utils/loss.py定义损失函数的计算方法用于训练过程中评估模型性能。model.py可能是模型的主入口负责加载和管理不同类型的模型具体功能依赖于项目的实现细节。
以上表格总结了每个文件的主要功能帮助理解整个项目的结构和各个模块之间的关系。
注意由于此博客编辑较早上面“11.项目核心源码讲解再也不用担心看不懂代码逻辑”中部分代码可能会优化升级仅供参考学习完整“训练源码”、“Web前端界面”和“50种创新点源码”以“14.完整训练Web前端界面50种创新点源码、数据集获取由于版权原因本博客仅提供【原始博客的链接】原始博客提供下载链接”的内容为准。
13.图片、视频、摄像头图像分割Demo(去除WebUI)代码
在这个博客小节中我们将讨论如何在不使用WebUI的情况下实现图像分割模型的使用。本项目代码已经优化整合方便用户将分割功能嵌入自己的项目中。 核心功能包括图片、视频、摄像头图像的分割ROI区域的轮廓提取、类别分类、周长计算、面积计算、圆度计算以及颜色提取等。 这些功能提供了良好的二次开发基础。
核心代码解读
以下是主要代码片段我们会为每一块代码进行详细的批注解释
import random
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
from hashlib import md5
from model import Web_Detector
from chinese_name_list import Label_list# 根据名称生成颜色
def generate_color_based_on_name(name):......# 计算多边形面积
def calculate_polygon_area(points):return cv2.contourArea(points.astype(np.float32))...
# 绘制中文标签
def draw_with_chinese(image, text, position, font_size20, color(255, 0, 0)):image_pil Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))draw ImageDraw.Draw(image_pil)font ImageFont.truetype(simsun.ttc, font_size, encodingunic)draw.text(position, text, fontfont, fillcolor)return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)# 动态调整参数
def adjust_parameter(image_size, base_size1000):max_size max(image_size)return max_size / base_size# 绘制检测结果
def draw_detections(image, info, alpha0.2):name, bbox, conf, cls_id, mask info[class_name], info[bbox], info[score], info[class_id], info[mask]adjust_param adjust_parameter(image.shape[:2])spacing int(20 * adjust_param)if mask is None:x1, y1, x2, y2 bboxaim_frame_area (x2 - x1) * (y2 - y1)cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color(0, 0, 255), thicknessint(3 * adjust_param))image draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - int(30 * adjust_param)), font_sizeint(35 * adjust_param))y_offset int(50 * adjust_param) # 类别名称上方绘制其下方留出空间else:mask_points np.concatenate(mask)aim_frame_area calculate_polygon_area(mask_points)mask_color generate_color_based_on_name(name)try:overlay image.copy()cv2.fillPoly(overlay, [mask_points.astype(np.int32)], mask_color)image cv2.addWeighted(overlay, 0.3, image, 0.7, 0)cv2.drawContours(image, [mask_points.astype(np.int32)], -1, (0, 0, 255), thicknessint(8 * adjust_param))# 计算面积、周长、圆度area cv2.contourArea(mask_points.astype(np.int32))perimeter cv2.arcLength(mask_points.astype(np.int32), True)......# 计算色彩mask np.zeros(image.shape[:2], dtypenp.uint8)cv2.drawContours(mask, [mask_points.astype(np.int32)], -1, 255, -1)color_points cv2.findNonZero(mask)......# 绘制类别名称x, y np.min(mask_points, axis0).astype(int)image draw_with_chinese(image, name, (x, y - int(30 * adjust_param)), font_sizeint(35 * adjust_param))y_offset int(50 * adjust_param)# 绘制面积、周长、圆度和色彩值metrics [(Area, area), (Perimeter, perimeter), (Circularity, circularity), (Color, color_str)]for idx, (metric_name, metric_value) in enumerate(metrics):......return image, aim_frame_area# 处理每帧图像
def process_frame(model, image):pre_img model.preprocess(image)pred model.predict(pre_img)det pred[0] if det is not None and len(det)if det:det_info model.postprocess(pred)for info in det_info:image, _ draw_detections(image, info)return imageif __name__ __main__:cls_name Label_listmodel Web_Detector()model.load_model(./weights/yolov8s-seg.pt)# 摄像头实时处理cap cv2.VideoCapture(0)while cap.isOpened():ret, frame cap.read()if not ret:break......# 图片处理image_path ./icon/OIP.jpgimage cv2.imread(image_path)if image is not None:processed_image process_frame(model, image)......# 视频处理video_path # 输入视频的路径cap cv2.VideoCapture(video_path)while cap.isOpened():ret, frame cap.read()......14.完整训练Web前端界面50种创新点源码、数据集获取由于版权原因本博客仅提供【原始博客的链接】原始博客提供下载链接 参考原始博客1: https://gitee.com/YOLOv8_YOLOv11_Segmentation_Studio/NL-Solar-Panel-Seg248
参考原始博客2: https://github.com/YOLOv8-YOLOv11-Segmentation-Studio/NL-Solar-Panel-Seg248
