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将预测框转换为xywh格式并合并类分数 boxes ops.xyxy2xywh(preds_in[0][0]) # 将预测框从xyxy格式转换为xywh格式 preds torch.cat((boxes, preds_in[0][1]), -1).permute(0, 2, 1) # 合并边界框和类分数并调整维度 # 应用非极大值抑制NMS来过滤重叠的预测框 preds ops.non_max_suppression( preds, self.args.conf, # 置信度阈值 self.args.iou, # IOU阈值 agnosticself.args.agnostic_nms, # 是否对类别不敏感 max_detself.args.max_det, # 最大检测数量 classesself.args.classes, # 需要检测的类别 ) # 如果输入图像不是列表则将其转换为numpy数组 if not isinstance(orig_imgs, list): orig_imgs ops.convert_torch2numpy_batch(orig_imgs) results [] # 存储结果的列表 for i, pred in enumerate(preds): orig_img orig_imgs[i] # 获取原始图像 # 将预测框缩放到原始图像的尺寸 pred[:, :4] ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape) img_path self.batch[0][i] # 获取图像路径 # 创建Results对象并添加到结果列表 results.append(Results(orig_img, pathimg_path, namesself.model.names, boxespred)) return results # 返回后处理的结果列表代码说明类定义NASPredictor类继承自BasePredictor用于处理YOLO NAS模型的预测结果。postprocess方法这是核心方法负责对输入的预测结果进行后处理。预测框转换将预测框从xyxy格式转换为xywh格式并与类分数合并。非极大值抑制使用NMS算法来过滤掉重叠的预测框以减少冗余检测。图像格式转换确保原始图像以numpy数组的形式存在以便后续处理。结果构建遍历每个预测结果缩放边界框到原始图像的尺寸并创建Results对象以存储最终结果。这个文件是Ultralytics YOLOYou Only Look OnceNASNeural Architecture Search模型的预测模块主要负责对模型生成的原始预测结果进行后处理。文件中定义了一个名为NASPredictor的类该类继承自BasePredictor并实现了对YOLO NAS模型的预测结果进行后处理的功能。在这个类中postprocess方法是核心功能。它接收三个参数preds_in模型的原始预测结果、img输入图像和orig_imgs原始图像。该方法的主要任务是将原始预测结果转换为可用的检测结果。首先方法通过调用ops.xyxy2xywh将预测框的坐标从xyxy格式左上角和右下角坐标转换为xywh格式中心点坐标和宽高。接着将预测框和相应的类别分数合并并进行维度调整以便后续处理。接下来使用ops.non_max_suppression进行非极大值抑制NMS这是一种常用的后处理技术用于去除冗余的重叠框只保留最有可能的检测结果。NMS的参数包括置信度阈值、IoU阈值、是否使用类别无关的NMS、最大检测数量以及需要检测的类别。在处理完预测结果后方法检查输入的原始图像是否为列表形式。如果不是则将其转换为NumPy数组格式以便后续处理。然后方法遍历每个预测结果使用ops.scale_boxes将预测框的坐标缩放到原始图像的尺寸。最后将每个结果封装为Results对象并将其添加到结果列表中。这个类通常不会被直接实例化而是在NAS类内部使用。通过这种设计用户可以方便地使用YOLO NAS模型进行目标检测而无需关心底层的实现细节。整体上这个文件的代码结构清晰功能明确能够有效地处理YOLO NAS模型的预测结果。importsysimportsubprocessdefrun_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_pathsys.executable# 构建运行命令commandf{python_path} -m streamlit run {script_path}# 执行命令resultsubprocess.run(command,shellTrue)ifresult.returncode!0:print(脚本运行出错。)# 实例化并运行应用if__name____main__:# 指定您的脚本路径script_pathweb.py# 这里可以直接指定脚本路径# 运行脚本run_script(script_path)代码注释导入模块import sys导入 sys 模块以访问与 Python 解释器相关的变量和函数。import subprocess导入 subprocess 模块以便能够在 Python 中执行外部命令。定义函数run_script该函数接受一个参数script_path表示要运行的 Python 脚本的路径。使用sys.executable获取当前 Python 解释器的路径以确保使用正确的 Python 环境来运行脚本。构建一个命令字符串使用streamlit模块运行指定的脚本。使用subprocess.run执行构建的命令。如果命令执行失败返回码不为 0则打印错误信息。主程序入口使用if __name__ __main__:确保只有在直接运行该脚本时才会执行以下代码。指定要运行的脚本路径script_path这里直接赋值为web.py。调用run_script函数传入脚本路径以运行该脚本。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来说是一个名为web.py的脚本。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abs_path函数用于获取脚本的绝对路径。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在正确的环境中运行脚本。接着构建一个命令字符串这个命令使用streamlit来运行指定的脚本。streamlit是一个用于构建数据应用的框架通常用于快速创建交互式的 Web 应用。然后使用subprocess.run方法来执行这个命令。该方法会在一个新的 shell 中运行命令并等待其完成。如果脚本运行过程中出现错误返回的状态码将不为零此时程序会打印出“脚本运行出错”的提示信息。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该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。总的来说这个程序文件的作用是提供一个简单的接口通过命令行运行一个特定的 Python 脚本并处理可能出现的错误。python import torch import torch.nn as nn from ultralytics.utils import LOGGER, yaml_load class AutoBackend(nn.Module): 处理Ultralytics YOLO模型的动态后端选择用于推理。 torch.no_grad() def __init__(self, weightsyolov8n.pt, devicetorch.device(cpu), fp16False, dataNone): 初始化AutoBackend以进行推理。 参数: weights (str): 模型权重文件的路径默认为yolov8n.pt。 device (torch.device): 运行模型的设备默认为CPU。 fp16 (bool): 启用半精度推理仅在特定后端支持默认为False。 data (str | Path | optional): 包含类名的额外data.yaml文件的路径默认为None。 super().__init__() self.device device self.fp16 fp16 # 加载模型 model_type self._model_type(weights) if model_type[0]: # 如果是PyTorch模型 self.model torch.load(weights, map_locationdevice) if fp16: self.model.half() # 转换为半精度 else: raise TypeError(f不支持的模型格式: {weights}) # 加载类名 self.names self._load_class_names(data) def _load_class_names(self, data): 加载类名 if data: return yaml_load(data)[names] return {i: fclass{i} for i in range(999)} # 默认类名 def forward(self, im): 在YOLOv8 MultiBackend模型上运行推理。 参数: im (torch.Tensor): 要进行推理的图像张量。 返回: (torch.Tensor): 推理结果的张量。 if self.fp16: im im.half() # 转换为半精度 return self.model(im) # 执行推理 staticmethod def _model_type(p): 根据模型文件路径返回模型类型。 参数: p: 模型文件的路径。 # 检查文件后缀以确定模型类型 suffixes [.pt, .onnx, .pb] # 支持的后缀 return [p.endswith(suffix) for suffix in suffixes] # 返回后缀匹配的布尔值列表代码注释说明类AutoBackend这是一个处理不同模型格式的类旨在简化推理过程。__init__方法初始化模型加载权重和类名。根据权重文件的类型选择相应的加载方式。_load_class_names方法从指定的 YAML 文件中加载类名如果没有提供则返回默认的类名。forward方法执行推理接收输入图像并返回模型的输出。_model_type方法根据文件后缀判断模型的类型返回一个布尔值列表指示支持的模型格式。以上代码是对原始代码的简化保留了核心功能并增加了详细的中文注释以便更好地理解每个部分的作用。这个程序文件ultralytics/nn/autobackend.py是一个用于处理 Ultralytics YOLO 模型推理的自动后端选择类。它的主要功能是根据输入的模型格式动态选择合适的推理引擎从而支持多种深度学习框架和模型格式的推理。首先文件中导入了一些必要的库包括标准库如ast,contextlib,json,platform,zipfile和第三方库如cv2,numpy,torch,PIL。这些库提供了处理数据、图像和深度学习模型所需的功能。文件中定义了几个辅助函数。check_class_names函数用于检查和转换类名确保它们符合预期的格式。default_class_names函数则提供默认的类名如果在输入的 YAML 文件中找不到类名则返回一组默认的类名。核心类AutoBackend继承自torch.nn.Module用于处理不同格式模型的加载和推理。构造函数__init__接受多个参数包括模型权重文件路径、设备类型、是否使用 DNN 模块、数据文件路径、是否使用半精度推理等。根据输入的模型格式构造函数会调用不同的方法来加载模型例如 PyTorch、TorchScript、ONNX、OpenVINO、TensorRT 等。在模型加载过程中程序会检查模型文件的后缀名以确定其格式并相应地加载模型。对于每种格式程序会记录必要的元数据例如模型的输入输出名称、批处理大小、图像大小等。forward方法是该类的核心方法用于执行推理。它接受一个图像张量作为输入并根据模型的类型执行推理。不同的模型格式有不同的处理方式例如 PyTorch 模型直接调用self.model(im)而 ONNX 模型则需要使用onnxruntime库进行推理。此外warmup方法用于通过运行一次前向传递来预热模型以提高后续推理的速度。_model_type静态方法用于确定模型文件的类型返回一个布尔值列表指示模型的格式。总体而言这个文件提供了一个灵活的框架使得用户可以方便地在不同的后端之间切换执行 YOLO 模型的推理而无需关心底层实现的细节。它的设计使得模型的部署变得更加简单和高效适用于多种应用场景。python import os import torch import yaml from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型库 from QtFusion.path import abs_path # 导入获取绝对路径的函数 # 确定使用的设备如果有可用的GPU则使用GPU否则使用CPU device 0 if torch.cuda.is_available() else cpu if __name__ __main__: # 确保该模块被直接运行时才执行以下代码 workers 1 # 设置数据加载的工作进程数 batch 2 # 设置每个批次的大小 data_name data # 数据集名称 # 获取数据集yaml文件的绝对路径 data_path abs_path(fdatasets/{data_name}/{data_name}.yaml, path_typecurrent) unix_style_path data_path.replace(os.sep, /) # 将路径转换为Unix风格 # 获取数据集所在目录的路径 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) # 如果YAML文件中有path项则修改为当前目录路径 if path in data: data[path] directory_path # 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) # 加载预训练的YOLOv8模型 model YOLO(model./ultralytics/cfg/models/v8/yolov8s.yaml, taskdetect) # 开始训练模型 results2 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, # 指定数据加载的工作进程数 imgsz640, # 指定输入图像的大小为640x640 epochs100, # 指定训练的轮数为100 batchbatch, # 指定每个批次的大小 nametrain_v8_ data_name # 指定训练任务的名称 )代码核心部分说明设备选择通过torch.cuda.is_available()判断是否有可用的GPU选择相应的设备进行训练。数据集路径处理通过abs_path函数获取数据集的绝对路径并确保路径格式为Unix风格以便于跨平台使用。YAML文件读取与修改读取数据集的配置文件修改其中的path项为当前目录路径并将修改后的内容写回文件。模型加载与训练加载YOLOv8模型并通过model.train()方法开始训练指定数据路径、设备、工作进程数、图像大小、训练轮数和批次大小等参数。这个程序文件train.py是用于训练 YOLOv8 模型的脚本。首先它导入了必要的库包括os、torch、yaml和ultralytics中的 YOLO 模型。接着程序通过判断是否有可用的 GPU 来设置设备选择使用 GPU 还是 CPU。在if __name__ __main__:语句下程序开始执行主要的训练逻辑。首先定义了一些参数包括工作进程数workers和批次大小batch。接着程序指定了数据集的名称为 “data”并构建了该数据集 YAML 文件的绝对路径。使用abs_path函数确保路径是正确的并将路径中的分隔符统一为 Unix 风格。然后程序获取数据集的目录路径并打开 YAML 文件读取其内容。通过yaml.load方法读取数据并保持原有的顺序。程序检查 YAML 文件中是否包含path项如果有则将其修改为数据集的目录路径并将修改后的内容写回 YAML 文件确保后续训练时可以正确找到数据集。接下来程序加载了预训练的 YOLOv8 模型指定了模型的配置文件。然后调用model.train方法开始训练模型。在训练过程中程序指定了训练数据的配置文件路径、设备、工作进程数、输入图像的大小640x640、训练的轮数100个 epoch以及每个批次的大小2。最后训练任务的名称也被设置为train_v8_ data_name以便于识别和管理。总的来说这个脚本的主要功能是配置并启动 YOLOv8 模型的训练过程确保数据集路径正确并设置训练的相关参数。python from ultralytics.engine.predictor import BasePredictor from ultralytics.engine.results import Results from ultralytics.utils import ops class DetectionPredictor(BasePredictor): DetectionPredictor类继承自BasePredictor类用于基于检测模型进行预测。 def postprocess(self, preds, img, orig_imgs): 对预测结果进行后处理并返回Results对象的列表。 参数: preds: 模型的预测结果 img: 输入图像 orig_imgs: 原始图像可能是torch.Tensor格式 返回: results: 包含后处理结果的Results对象列表 # 应用非极大值抑制NMS来过滤预测框 preds ops.non_max_suppression( preds, self.args.conf, # 置信度阈值 self.args.iou, # IOU阈值 agnosticself.args.agnostic_nms, # 是否使用类别无关的NMS max_detself.args.max_det, # 最大检测框数量 classesself.args.classes, # 需要检测的类别 ) # 如果输入的原始图像不是列表格式则将其转换为numpy数组 if not isinstance(orig_imgs, list): # 输入图像是torch.Tensor而不是列表 orig_imgs ops.convert_torch2numpy_batch(orig_imgs) results [] # 存储后处理结果的列表 for i, pred in enumerate(preds): orig_img orig_imgs[i] # 获取对应的原始图像 # 将预测框的坐标从当前图像的尺寸缩放到原始图像的尺寸 pred[:, :4] ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape) img_path self.batch[0][i] # 获取当前图像的路径 # 创建Results对象并添加到结果列表中 results.append(Results(orig_img, pathimg_path, namesself.model.names, boxespred)) return results # 返回后处理的结果列表代码核心部分说明类定义DetectionPredictor类用于处理检测模型的预测。后处理方法postprocess方法负责对模型的预测结果进行后处理包括应用非极大值抑制NMS来去除冗余的检测框并将预测框的坐标缩放到原始图像的尺寸。结果存储将处理后的结果存储在Results对象中并返回一个包含所有结果的列表。这个程序文件是Ultralytics YOLO模型的一部分主要用于目标检测的预测。文件中定义了一个名为DetectionPredictor的类它继承自BasePredictor类专门用于基于检测模型进行预测。在这个类的文档字符串中提供了一个使用示例展示了如何使用DetectionPredictor类进行预测。示例中首先从ultralytics.utils导入了ASSETS然后从ultralytics.models.yolo.detect导入了DetectionPredictor。接着创建了一个包含模型路径和数据源的字典args然后实例化了DetectionPredictor对象并调用predict_cli()方法进行预测。DetectionPredictor类中有一个名为postprocess的方法该方法用于对预测结果进行后处理。它接收三个参数preds预测结果、img输入图像和orig_imgs原始图像。在方法内部首先调用ops.non_max_suppression函数对预测结果进行非极大值抑制以过滤掉重叠的框保留最有可能的检测结果。该函数使用了一些参数如置信度阈值、IOU阈值、是否使用类无关的NMS、最大检测数量和需要检测的类别。接下来方法检查orig_imgs是否为列表如果不是则将其转换为NumPy数组。然后创建一个空的结果列表results并对每个预测结果进行处理。对于每个预测首先获取对应的原始图像并使用ops.scale_boxes函数将预测框的坐标缩放到原始图像的尺寸。接着获取图像的路径并将原始图像、路径、模型名称和预测框信息封装成Results对象添加到结果列表中。最后postprocess方法返回处理后的结果列表。这个类和方法的设计使得用户能够方便地进行目标检测并对结果进行后处理以便于后续的分析和应用。python # -*- coding: utf-8 -*- # 创建一个字典包含中文名称和对应的英文标签 Chinese_name {person: 人} # 从字典中提取所有的值生成一个列表 Label_list list(Chinese_name.values()) # 此时Label_list 将包含 [人]即字典中所有的中文名称代码解释# -*- coding: utf-8 -*-这行声明了文件的编码格式为 UTF-8确保可以正确处理中文字符。Chinese_name {person: 人}定义一个字典Chinese_name其中键为英文标签person值为对应的中文名称人。Label_list list(Chinese_name.values())使用values()方法提取字典中的所有值并将其转换为列表赋值给Label_list。此时Label_list中将包含字典中的所有中文名称。这个程序文件的名称是chinese_name_list.py它的主要功能是定义一个包含中文名称的字典并从中提取出值生成一个列表。首先文件的开头有一行注释# -*- coding: utf-8 -*-这行代码指定了文件的编码格式为 UTF-8确保程序能够正确处理中文字符。接下来程序定义了一个字典Chinese_name这个字典的键是person对应的值是人。这个字典的设计可以用于存储与中文名称相关的信息当前仅包含一个键值对。然后程序使用list(Chinese_name.values())这一行代码从字典中提取出所有的值并将这些值转换成一个列表。这里Chinese_name.values()方法返回字典中所有的值而list()函数则将这些值转换为列表形式。最终生成的列表被赋值给变量Label_list。综上所述这段代码的功能是创建一个包含中文名称的字典并从中提取出所有的值形成一个列表方便后续使用。五、源码文件六、源码获取欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看获取联系方式