企业官网建设流程全解析

网站上线准备,南京知名广告公司,电子商务网站技术,成都网站制作公司一、背景意义 随着全球化的加速和文化交流的频繁#xff0c;传统服饰作为文化遗产的重要组成部分#xff0c;越来越受到人们的关注。中国传统服饰不仅承载着丰富的历史文化信息#xff0c;还体现了独特的美学价值和社会功能。然而#xff0c;传统服饰的多样性和复杂性使得其…一、背景意义随着全球化的加速和文化交流的频繁传统服饰作为文化遗产的重要组成部分越来越受到人们的关注。中国传统服饰不仅承载着丰富的历史文化信息还体现了独特的美学价值和社会功能。然而传统服饰的多样性和复杂性使得其识别与分类面临诸多挑战。为了有效保护和传承这一文化遗产开发高效的传统服饰识别系统显得尤为重要。近年来深度学习技术的迅猛发展为图像识别领域带来了革命性的变化。尤其是YOLOYou Only Look Once系列模型以其高效的实时目标检测能力广泛应用于各类视觉识别任务中。YOLOv8作为该系列的最新版本结合了更为先进的网络结构和算法优化具备了更高的检测精度和速度。因此基于改进YOLOv8的传统服饰识别系统不仅能够提高传统服饰的识别率还能为相关领域的研究提供强有力的技术支持。本研究所使用的“中国传统服饰数据集”包含1600张图像涵盖了8个类别包括AoQun袄裙、DaoPao道袍、Pao袍、QuJu裙褂、RuQun襦裙、ZhiDuo直裰、ZhiJu直裙和ZhuZiShenYi朱子深衣。这些类别代表了中国传统服饰的多样性涵盖了不同历史时期和地域的服饰风格。通过对这些图像的分析与处理研究者能够深入挖掘传统服饰的文化内涵和社会背景从而为传统文化的传承与创新提供新的视角。在技术层面上改进YOLOv8模型的引入使得传统服饰的识别过程更加高效和准确。传统的图像识别方法往往依赖于手工特征提取容易受到环境变化和图像质量的影响。而YOLOv8通过深度学习算法能够自动提取图像特征显著提高了识别的鲁棒性。此外改进后的模型在处理多类别目标时能够有效降低误识别率为传统服饰的精确分类提供了保障。本研究的意义不仅在于技术层面的创新更在于其对传统文化的保护与传承的推动。通过建立高效的传统服饰识别系统可以为相关领域的研究者、设计师和文化工作者提供便利促进传统服饰的数字化管理和展示。同时该系统也为传统服饰的教育与普及提供了新的途径使更多的人能够了解和欣赏中国传统文化的博大精深。综上所述基于改进YOLOv8的传统服饰识别系统的研究不仅具有重要的学术价值也在文化传承和社会应用方面展现出广阔的前景。通过这一研究我们期望能够为传统服饰的保护与发展贡献一份力量同时推动深度学习技术在文化遗产领域的应用与发展。二、图片效果三、数据集信息在本研究中我们采用了名为“Chinese-Traditional-Clothing Dataset”的数据集以改进YOLOv8在传统服饰识别系统中的表现。该数据集专注于中国传统服饰的多样性涵盖了八个主要类别旨在为计算机视觉领域提供丰富的训练样本以提升模型在识别和分类传统服饰方面的准确性和鲁棒性。数据集中包含的类别包括AoQun袄裙、DaoPao道袍、Pao袍、QuJu裙褂、RuQun如裙、ZhiDuo直裰、ZhiJu直筒裙和ZhuZiShenYi朱子深衣。这些类别不仅反映了中国传统服饰的丰富文化内涵也展现了不同历史时期和地域的服饰特色。每个类别都代表了独特的设计元素、材料和穿着方式能够帮助模型学习到细致的特征从而在实际应用中实现更高的识别精度。在数据集的构建过程中研究团队注重数据的多样性和代表性确保每个类别都包含足够的样本以覆盖不同的风格、颜色和图案。这种多样性使得模型能够更好地理解和区分各类服饰进而提高其在实际应用中的适应能力。例如AoQun作为一种常见的传统服饰其样本可能包括不同的款式和色彩而DaoPao则可能展现出不同的刺绣和装饰风格。这种细致的分类和丰富的样本将为YOLOv8的训练提供坚实的基础。此外数据集还经过精心标注确保每个样本的类别标签准确无误。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依据。通过对数据集的深入分析我们发现不同类别之间的相似性和差异性为模型的学习提供了挑战和机遇。在训练过程中YOLOv8将能够通过对这些细微差别的学习提升其在复杂场景下的识别能力。在数据预处理阶段我们还对图像进行了标准化处理以确保输入数据的一致性。这一过程包括图像的缩放、裁剪和增强等操作旨在提高模型的泛化能力。通过引入数据增强技术我们能够模拟不同的拍摄条件和环境变化从而使模型在面对真实世界中的各种挑战时依然能够保持高效的识别性能。总之“Chinese-Traditional-Clothing Dataset”不仅为本研究提供了丰富的训练数据也为传统服饰的数字化保护和传播开辟了新的路径。通过对该数据集的深入挖掘和应用我们期待能够在传统服饰识别领域取得突破性进展推动相关技术的发展和应用为文化遗产的保护与传承贡献一份力量。四、核心代码python import torch import torch.nn as nn from .metrics import bbox_iou # 引入IoU计算函数 class TaskAlignedAssigner(nn.Module): 任务对齐分配器用于目标检测。 该类根据任务对齐度量将真实目标分配给锚框结合了分类和定位信息。 def __init__(self, topk13, num_classes80, alpha1.0, beta6.0, eps1e-9): 初始化任务对齐分配器设置超参数。 super().__init__() self.topk topk # 考虑的候选框数量 self.num_classes num_classes # 目标类别数量 self.bg_idx num_classes # 背景类别索引 self.alpha alpha # 分类组件的权重 self.beta beta # 定位组件的权重 self.eps eps # 防止除零的小值 torch.no_grad() def forward(self, pd_scores, pd_bboxes, anc_points, gt_labels, gt_bboxes, mask_gt): 计算任务对齐分配。 参数 pd_scores: 预测的得分 pd_bboxes: 预测的边界框 anc_points: 锚框中心点 gt_labels: 真实目标标签 gt_bboxes: 真实目标边界框 mask_gt: 真实目标掩码 返回 target_labels: 目标标签 target_bboxes: 目标边界框 target_scores: 目标得分 fg_mask: 前景掩码 target_gt_idx: 目标索引 self.bs pd_scores.size(0) # 批次大小 self.n_max_boxes gt_bboxes.size(1) # 最大目标数量 if self.n_max_boxes 0: # 如果没有真实目标 device gt_bboxes.device return ( torch.full_like(pd_scores[..., 0], self.bg_idx).to(device), torch.zeros_like(pd_bboxes).to(device), torch.zeros_like(pd_scores).to(device), torch.zeros_like(pd_scores[..., 0]).to(device), torch.zeros_like(pd_scores[..., 0]).to(device), ) # 获取正样本掩码、对齐度量和重叠度 mask_pos, align_metric, overlaps self.get_pos_mask( pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, anc_points, mask_gt ) # 选择重叠度最高的目标 target_gt_idx, fg_mask, mask_pos self.select_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, self.n_max_boxes) # 获取目标标签、边界框和得分 target_labels, target_bboxes, target_scores self.get_targets(gt_labels, gt_bboxes, target_gt_idx, fg_mask) # 归一化对齐度量 align_metric * mask_pos pos_align_metrics align_metric.amax(dim-1, keepdimTrue) # 计算正样本的最大对齐度量 pos_overlaps (overlaps * mask_pos).amax(dim-1, keepdimTrue) # 计算正样本的最大重叠度 norm_align_metric (align_metric * pos_overlaps / (pos_align_metrics self.eps)).amax(-2).unsqueeze(-1) target_scores target_scores * norm_align_metric # 更新目标得分 return target_labels, target_bboxes, target_scores, fg_mask.bool(), target_gt_idx def get_pos_mask(self, pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, anc_points, mask_gt): 获取正样本掩码和对齐度量。 mask_in_gts self.select_candidates_in_gts(anc_points, gt_bboxes) # 选择在真实目标内的锚框 align_metric, overlaps self.get_box_metrics(pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, mask_in_gts * mask_gt) # 计算对齐度量和重叠度 mask_topk self.select_topk_candidates(align_metric, topk_maskmask_gt.expand(-1, -1, self.topk).bool()) # 选择top-k候选框 mask_pos mask_topk * mask_in_gts * mask_gt # 合并掩码 return mask_pos, align_metric, overlaps def get_box_metrics(self, pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, mask_gt): 计算预测边界框与真实边界框的对齐度量。 na pd_bboxes.shape[-2] # 锚框数量 mask_gt mask_gt.bool() # 转换为布尔类型 overlaps torch.zeros([self.bs, self.n_max_boxes, na], dtypepd_bboxes.dtype, devicepd_bboxes.device) # 初始化重叠度 bbox_scores torch.zeros([self.bs, self.n_max_boxes, na], dtypepd_scores.dtype, devicepd_scores.device) # 初始化边界框得分 ind torch.zeros([2, self.bs, self.n_max_boxes], dtypetorch.long) # 创建索引 ind[0] torch.arange(endself.bs).view(-1, 1).expand(-1, self.n_max_boxes) # 批次索引 ind[1] gt_labels.squeeze(-1) # 真实目标标签索引 bbox_scores[mask_gt] pd_scores[ind[0], :, ind[1]][mask_gt] # 获取每个锚框的得分 # 计算IoU pd_boxes pd_bboxes.unsqueeze(1).expand(-1, self.n_max_boxes, -1, -1)[mask_gt] gt_boxes gt_bboxes.unsqueeze(2).expand(-1, -1, na, -1)[mask_gt] overlaps[mask_gt] self.iou_calculation(gt_boxes, pd_boxes) # 计算重叠度 align_metric bbox_scores.pow(self.alpha) * overlaps.pow(self.beta) # 计算对齐度量 return align_metric, overlaps def iou_calculation(self, gt_bboxes, pd_bboxes): 计算IoU。 return bbox_iou(gt_bboxes, pd_bboxes, xywhFalse, CIoUTrue).squeeze(-1).clamp_(0) # 使用IoU函数计算重叠度 def select_topk_candidates(self, metrics, largestTrue, topk_maskNone): 选择top-k候选框。 topk_metrics, topk_idxs torch.topk(metrics, self.topk, dim-1, largestlargest) # 获取top-k指标和索引 if topk_mask is None: topk_mask (topk_metrics.max(-1, keepdimTrue)[0] self.eps).expand_as(topk_idxs) # 生成top-k掩码 topk_idxs.masked_fill_(~topk_mask, 0) # 填充无效索引 count_tensor torch.zeros(metrics.shape, dtypetorch.int8, devicetopk_idxs.device) # 初始化计数张量 ones torch.ones_like(topk_idxs[:, :, :1], dtypetorch.int8, devicetopk_idxs.device) # 创建全1张量 for k in range(self.topk): count_tensor.scatter_add_(-1, topk_idxs[:, :, k : k 1], ones) # 统计top-k索引 count_tensor.masked_fill_(count_tensor 1, 0) # 过滤无效边界框 return count_tensor.to(metrics.dtype) # 返回有效计数 def get_targets(self, gt_labels, gt_bboxes, target_gt_idx, fg_mask): 计算目标标签、边界框和得分。 batch_ind torch.arange(endself.bs, dtypetorch.int64, devicegt_labels.device)[..., None] target_gt_idx target_gt_idx batch_ind * self.n_max_boxes # 计算目标索引 target_labels gt_labels.long().flatten()[target_gt_idx] # 获取目标标签 target_bboxes gt_bboxes.view(-1, gt_bboxes.shape[-1])[target_gt_idx] # 获取目标边界框 target_labels.clamp_(0) # 限制标签范围 target_scores torch.zeros( (target_labels.shape[0], target_labels.shape[1], self.num_classes), dtypetorch.int64, devicetarget_labels.device, ) # 初始化目标得分 target_scores.scatter_(2, target_labels.unsqueeze(-1), 1) # 根据标签填充得分 fg_scores_mask fg_mask[:, :, None].repeat(1, 1, self.num_classes) # 扩展前景掩码 target_scores torch.where(fg_scores_mask 0, target_scores, 0) # 过滤背景得分 return target_labels, target_bboxes, target_scores # 返回目标标签、边界框和得分 staticmethod def select_candidates_in_gts(xy_centers, gt_bboxes, eps1e-9): 选择在真实目标内的锚框。 n_anchors xy_centers.shape[0] bs, n_boxes, _ gt_bboxes.shape lt, rb gt_bboxes.view(-1, 1, 4).chunk(2, 2) # 获取左上角和右下角 bbox_deltas torch.cat((xy_centers[None] - lt, rb - xy_centers[None]), dim2).view(bs, n_boxes, n_anchors, -1) return bbox_deltas.amin(3).gt_(eps) # 返回在真实目标内的锚框 staticmethod def select_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, n_max_boxes): 选择重叠度最高的目标。 fg_mask mask_pos.sum(-2) # 计算前景掩码 if fg_mask.max() 1: # 如果一个锚框分配给多个真实目标 mask_multi_gts (fg_mask.unsqueeze(1) 1).expand(-1, n_max_boxes, -1) # 生成多目标掩码 max_overlaps_idx overlaps.argmax(1) # 获取最大重叠度索引 is_max_overlaps torch.zeros(mask_pos.shape, dtypemask_pos.dtype, devicemask_pos.device) is_max_overlaps.scatter_(1, max_overlaps_idx.unsqueeze(1), 1) # 标记最大重叠度 mask_pos torch.where(mask_multi_gts, is_max_overlaps, mask_pos).float() # 更新掩码 fg_mask mask_pos.sum(-2) # 更新前景掩码 target_gt_idx mask_pos.argmax(-2) # 获取目标索引 return target_gt_idx, fg_mask, mask_pos # 返回目标索引、前景掩码和掩码 # 其他辅助函数如生成锚框、距离与边界框转换等可以根据需要保留或删除代码说明TaskAlignedAssigner类: 这是一个核心类用于将真实目标分配给锚框结合了分类和定位信息。forward方法: 计算任务对齐分配返回目标标签、边界框、得分等信息。get_pos_mask方法: 获取正样本掩码和对齐度量。get_box_metrics方法: 计算预测边界框与真实边界框的对齐度量。iou_calculation方法: 计算IoUIntersection over Union。select_topk_candidates方法: 选择top-k候选框。get_targets方法: 计算目标标签、边界框和得分。select_candidates_in_gts方法: 选择在真实目标内的锚框。select_highest_overlaps方法: 选择重叠度最高的目标。其他辅助函数如生成锚框、距离与边界框转换等可以根据需要进行保留或删除。这个文件定义了一个用于目标检测的任务对齐分配器TaskAlignedAssigner其主要功能是将真实目标ground-truth对象分配给锚框anchors以便于后续的分类和定位任务。这个类结合了分类和定位信息通过计算任务对齐度量来进行分配。在初始化方法中定义了一些超参数包括考虑的候选框数量topk、类别数量num_classes、分类和定位组件的权重alpha和beta以及一个小的常数eps用于防止除零错误。在前向传播方法中输入包括预测的分数pd_scores、预测的边界框pd_bboxes、锚点anc_points、真实标签gt_labels、真实边界框gt_bboxes和真实目标的掩码mask_gt。该方法首先检查是否有真实目标如果没有则返回背景标签和零的边界框和分数。接着通过调用get_pos_mask方法计算正样本的掩码、对齐度量和重叠度。然后使用select_highest_overlaps方法选择重叠度最高的锚框并通过get_targets方法获取目标标签、目标边界框和目标分数。最后对对齐度量进行归一化并返回目标标签、目标边界框、目标分数、前景掩码和目标索引。get_pos_mask方法用于获取正样本的掩码计算对齐度量和重叠度。get_box_metrics方法计算给定预测和真实边界框的对齐度量。iou_calculation方法用于计算真实边界框和预测边界框之间的交并比IoU。select_topk_candidates方法根据给定的度量选择前k个候选框。get_targets方法计算正锚点的目标标签、目标边界框和目标分数。此外文件中还定义了一个用于处理旋转边界框的类RotatedTaskAlignedAssigner它重写了IoU计算和选择候选框的方法以适应旋转边界框的特性。最后文件中还包含了一些辅助函数例如make_anchors用于生成锚框dist2bbox和bbox2dist用于在不同表示形式之间转换边界框dist2rbox用于解码预测的旋转边界框坐标。整体而言这个文件实现了一个复杂的目标检测分配机制旨在提高模型在目标检测任务中的性能。python import numpy as np from .basetrack import BaseTrack, TrackState from .utils import matching from .utils.kalman_filter import KalmanFilterXYAH class STrack(BaseTrack): 单目标跟踪表示使用卡尔曼滤波进行状态估计。 该类负责存储与单个跟踪相关的所有信息并基于卡尔曼滤波进行状态更新和预测。 shared_kalman KalmanFilterXYAH() # 共享的卡尔曼滤波器用于所有STrack实例的预测 def __init__(self, tlwh, score, cls): 初始化新的STrack实例。 super().__init__() # 将输入的边界框转换为tlwh格式并存储 self._tlwh np.asarray(self.tlbr_to_tlwh(tlwh[:-1]), dtypenp.float32) self.kalman_filter None # 当前对象跟踪的卡尔曼滤波器实例 self.mean, self.covariance None, None # 状态均值和协方差 self.is_activated False # 跟踪是否已激活 self.score score # 跟踪的置信度分数 self.tracklet_len 0 # 跟踪长度 self.cls cls # 对象的类别标签 self.idx tlwh[-1] # 对象的索引 def predict(self): 使用卡尔曼滤波器预测对象的下一个状态。 mean_state self.mean.copy() # 复制当前均值状态 if self.state ! TrackState.Tracked: # 如果状态不是跟踪状态 mean_state[7] 0 # 将速度设为0 # 通过卡尔曼滤波器进行预测 self.mean, self.covariance self.kalman_filter.predict(mean_state, self.covariance) def activate(self, kalman_filter, frame_id): 激活新的跟踪。 self.kalman_filter kalman_filter # 设置卡尔曼滤波器 self.track_id self.next_id() # 获取新的跟踪ID # 初始化状态均值和协方差 self.mean, self.covariance self.kalman_filter.initiate(self.convert_coords(self._tlwh)) self.tracklet_len 0 # 重置跟踪长度 self.state TrackState.Tracked # 设置状态为跟踪 if frame_id 1: self.is_activated True # 如果是第一帧激活跟踪 self.frame_id frame_id # 设置当前帧ID self.start_frame frame_id # 设置开始帧ID def update(self, new_track, frame_id): 更新匹配跟踪的状态。 参数: new_track (STrack): 包含更新信息的新跟踪。 frame_id (int): 当前帧的ID。 self.frame_id frame_id # 更新当前帧ID self.tracklet_len 1 # 增加跟踪长度 new_tlwh new_track.tlwh # 获取新的边界框 # 使用卡尔曼滤波器更新状态均值和协方差 self.mean, self.covariance self.kalman_filter.update( self.mean, self.covariance, self.convert_coords(new_tlwh) ) self.state TrackState.Tracked # 设置状态为跟踪 self.is_activated True # 设置为已激活 self.score new_track.score # 更新置信度分数 self.cls new_track.cls # 更新类别标签 self.idx new_track.idx # 更新索引 property def tlwh(self): 获取当前边界框位置左上角x, 左上角y, 宽度, 高度。 if self.mean is None: return self._tlwh.copy() # 如果均值为None返回初始值 ret self.mean[:4].copy() # 复制均值的前四个元素 ret[2] * ret[3] # 宽度乘以高度 ret[:2] - ret[2:] / 2 # 计算左上角坐标 return ret staticmethod def tlwh_to_xyah(tlwh): 将边界框转换为格式中心x, 中心y, 纵横比, 高度。 ret np.asarray(tlwh).copy() # 复制输入的tlwh ret[:2] ret[2:] / 2 # 计算中心坐标 ret[2] / ret[3] # 计算纵横比 return ret代码核心部分说明STrack类该类实现了单目标跟踪的基本功能使用卡尔曼滤波进行状态预测和更新。初始化方法在初始化时设置边界框、置信度、类别等信息并准备卡尔曼滤波器。预测方法使用卡尔曼滤波器预测目标的下一个状态。激活和更新方法用于激活新的跟踪实例和更新现有跟踪的状态。边界框转换提供了将边界框格式转换为不同表示形式的方法以便于后续处理。这个程序文件byte_tracker.py实现了一个基于 YOLOv8 的对象跟踪算法主要用于在视频序列中跟踪检测到的对象。文件中定义了两个主要的类STrack和BYTETracker。STrack类表示单个对象的跟踪使用卡尔曼滤波器进行状态估计。它负责存储每个跟踪对象的所有信息包括边界框的坐标、卡尔曼滤波器的实例、状态估计的均值和协方差等。该类提供了多种方法来预测对象的下一个状态、激活新的跟踪、更新已匹配的跟踪状态等。通过这些方法STrack能够处理对象的激活、再激活和更新。BYTETracker类则是整个跟踪算法的核心负责初始化、更新和管理检测到的对象的跟踪。它维护了被跟踪、丢失和移除的跟踪状态并利用卡尔曼滤波器预测新的对象位置。该类提供了更新跟踪器的方法能够处理新的检测结果并根据得分和距离进行数据关联。它还包括对未确认跟踪的处理通常是指仅有一个开始帧的跟踪。在BYTETracker的update方法中首先更新当前帧的 ID然后处理检测结果包括高得分和低得分的检测。通过计算跟踪对象和检测结果之间的距离进行匹配并更新相应的跟踪状态。该方法还处理了新跟踪的初始化和丢失跟踪的管理确保在跟踪过程中保持跟踪对象的准确性。此外文件中还实现了一些辅助方法如计算距离、合并和过滤跟踪列表等。这些方法为主类提供了必要的支持使得跟踪过程更加高效和准确。总的来说这个文件实现了一个完整的对象跟踪系统结合了卡尔曼滤波和 YOLOv8 的检测能力能够在视频流中实时跟踪多个对象。python import sys import subprocess def 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 result subprocess.run(command, shellTrue) # 检查命令执行的返回码如果不为0则表示出错 if result.returncode ! 0: print(脚本运行出错。) # 实例化并运行应用 if __name__ __main__: # 指定要运行的脚本路径 script_path web.py # 假设脚本在当前目录下 # 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。run_script函数该函数接收一个脚本路径作为参数并使用当前 Python 环境运行该脚本。python_path获取当前 Python 解释器的路径以便后续调用。command构建要执行的命令字符串使用streamlit模块运行指定的脚本。subprocess.run执行构建的命令并返回执行结果。检查result.returncode如果不为0表示脚本运行出错打印错误信息。主程序块当脚本作为主程序运行时指定要运行的脚本路径这里假设为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使用当前的 Python 环境来运行一个指定的脚本具体来说是运行一个名为web.py的脚本。程序首先导入了必要的模块包括sys、os和subprocess这些模块分别用于获取系统信息、操作系统功能和执行外部命令。在程序中定义了一个名为run_script的函数该函数接受一个参数script_path表示要运行的脚本的路径。函数内部首先获取当前 Python 解释器的路径接着构建一个命令字符串这个命令使用了streamlit模块来运行指定的脚本。streamlit是一个用于构建数据应用的库。随后程序使用subprocess.run方法来执行构建好的命令。这个方法会在一个新的 shell 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程序会打印出相应的错误信息。在文件的最后部分使用了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。总的来说这个程序的主要目的是为了方便地在当前 Python 环境中运行一个特定的脚本并处理可能出现的错误。python import random import numpy as np import torch.nn as nn from ultralytics.data import build_dataloader, build_yolo_dataset from ultralytics.engine.trainer import BaseTrainer from ultralytics.models import yolo from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel from ultralytics.utils import LOGGER, RANK from ultralytics.utils.torch_utils import de_parallel, torch_distributed_zero_first class DetectionTrainer(BaseTrainer): 基于检测模型的训练类继承自BaseTrainer类。 def build_dataset(self, img_path, modetrain, batchNone): 构建YOLO数据集。 参数: img_path (str): 包含图像的文件夹路径。 mode (str): 模式可以是train或val用户可以为每种模式自定义不同的增强。 batch (int, optional): 批次大小适用于rect模式。默认为None。 gs max(int(de_parallel(self.model).stride.max() if self.model else 0), 32) # 获取模型的最大步幅 return build_yolo_dataset(self.args, img_path, batch, self.data, modemode, rectmode val, stridegs) def get_dataloader(self, dataset_path, batch_size16, rank0, modetrain): 构造并返回数据加载器。 assert mode in [train, val] # 确保模式有效 with torch_distributed_zero_first(rank): # 在分布式环境中仅初始化一次数据集 dataset self.build_dataset(dataset_path, mode, batch_size) shuffle mode train # 训练模式下打乱数据 workers self.args.workers if mode train else self.args.workers * 2 # 设置工作线程数 return build_dataloader(dataset, batch_size, workers, shuffle, rank) # 返回数据加载器 def preprocess_batch(self, batch): 对图像批次进行预处理包括缩放和转换为浮点数。 batch[img] batch[img].to(self.device, non_blockingTrue).float() / 255 # 转换为浮点数并归一化 if self.args.multi_scale: # 如果启用多尺度 imgs batch[img] sz ( random.randrange(self.args.imgsz * 0.5, self.args.imgsz * 1.5 self.stride) // self.stride * self.stride ) # 随机选择新的尺寸 sf sz / max(imgs.shape[2:]) # 计算缩放因子 if sf ! 1: ns [ math.ceil(x * sf / self.stride) * self.stride for x in imgs.shape[2:] ] # 计算新的形状 imgs nn.functional.interpolate(imgs, sizens, modebilinear, align_cornersFalse) # 进行插值 batch[img] imgs # 更新批次图像 return batch def get_model(self, cfgNone, weightsNone, verboseTrue): 返回YOLO检测模型。 model DetectionModel(cfg, ncself.data[nc], verboseverbose and RANK -1) # 创建检测模型 if weights: model.load(weights) # 加载权重 return model def plot_training_samples(self, batch, ni): 绘制带有注释的训练样本。 plot_images( imagesbatch[img], batch_idxbatch[batch_idx], clsbatch[cls].squeeze(-1), bboxesbatch[bboxes], pathsbatch[im_file], fnameself.save_dir / ftrain_batch{ni}.jpg, on_plotself.on_plot, ) def plot_metrics(self): 从CSV文件中绘制指标。 plot_results(fileself.csv, on_plotself.on_plot) # 保存结果图代码说明DetectionTrainer类该类用于训练YOLO检测模型继承自BaseTrainer。build_dataset方法构建YOLO数据集支持训练和验证模式允许用户自定义数据增强。get_dataloader方法构造数据加载器支持分布式训练确保在训练模式下打乱数据。preprocess_batch方法对输入的图像批次进行预处理包括归一化和多尺度调整。get_model方法创建并返回YOLO检测模型可以选择加载预训练权重。plot_training_samples方法绘制训练样本及其注释便于可视化训练过程。plot_metrics方法从CSV文件中绘制训练指标帮助监控训练效果。这个程序文件train.py是一个用于训练 YOLOYou Only Look Once目标检测模型的脚本基于 Ultralytics 提供的框架。文件中定义了一个名为DetectionTrainer的类该类继承自BaseTrainer并实现了一系列与目标检测训练相关的方法。首先类的构造函数并未在代码中显示但可以推测它会初始化模型、数据集和其他训练参数。DetectionTrainer类提供了构建数据集、获取数据加载器、预处理图像批次、设置模型属性、获取模型、获取验证器、记录损失、输出训练进度、绘制训练样本和绘制训练指标等功能。在build_dataset方法中程序根据给定的图像路径和模式训练或验证构建 YOLO 数据集。它会调用build_yolo_dataset函数并根据模型的步幅stride来确定数据集的处理方式。get_dataloader方法用于构建并返回数据加载器。它会根据训练或验证模式设置是否打乱数据并调整工作线程的数量。这里还考虑了分布式训练的情况确保数据集只初始化一次。preprocess_batch方法负责对输入的图像批次进行预处理包括将图像缩放到合适的大小并转换为浮点数格式。它还支持多尺度训练通过随机选择图像大小来增强模型的鲁棒性。set_model_attributes方法用于设置模型的属性包括类别数量和类别名称等。它确保模型能够正确识别数据集中定义的类别。get_model方法返回一个 YOLO 检测模型实例并可以加载预训练权重。get_validator方法返回一个用于验证模型性能的验证器实例并定义了损失名称以便在训练过程中进行监控。label_loss_items方法用于返回一个包含训练损失项的字典方便在训练过程中进行记录和分析。progress_string方法返回一个格式化的字符串显示训练进度包括当前的 epoch、GPU 内存使用情况、损失值、实例数量和图像大小等信息。plot_training_samples方法用于绘制训练样本及其标注帮助可视化训练过程中的数据。最后plot_metrics和plot_training_labels方法分别用于绘制训练过程中的指标和标签以便分析模型的训练效果。总体来说这个文件提供了一个完整的框架用于训练 YOLO 模型支持数据集构建、预处理、模型训练和结果可视化等功能适合用于目标检测任务。python import requests class Auth: 处理身份验证过程包括API密钥处理、基于cookie的身份验证和头部生成。 支持不同的身份验证方法 1. 直接使用API密钥。 2. 使用浏览器cookie进行身份验证特别是在Google Colab中。 3. 提示用户输入API密钥。 id_token api_key model_key False # 初始化身份验证相关的属性 def __init__(self, api_key, verboseFalse): 初始化Auth类接受一个可选的API密钥。 参数: api_key (str, optional): 可能是API密钥或组合的API密钥和模型ID # 分割输入的API密钥保留API密钥部分 api_key api_key.split(_)[0] # 设置API密钥属性如果没有提供则使用设置中的API密钥 self.api_key api_key or SETTINGS.get(api_key, ) # 如果提供了API密钥 if self.api_key: # 检查提供的API密钥是否与设置中的API密钥匹配 if self.api_key SETTINGS.get(api_key): if verbose: LOGGER.info(已认证 ✅) return else: # 尝试使用提供的API密钥进行身份验证 success self.authenticate() # 如果没有提供API密钥并且环境是Google Colab elif is_colab(): # 尝试使用浏览器cookie进行身份验证 success self.auth_with_cookies() else: # 请求用户输入API密钥 success self.request_api_key() # 如果身份验证成功更新设置中的API密钥 if success: SETTINGS.update({api_key: self.api_key}) if verbose: LOGGER.info(新认证成功 ✅) elif verbose: LOGGER.info(f从 {API_KEY_URL} 获取API密钥) def authenticate(self) - bool: 尝试使用id_token或API密钥进行服务器身份验证。 返回: bool: 如果身份验证成功返回True否则返回False。 try: header self.get_auth_header() # 获取身份验证头部 if header: r requests.post(f{HUB_API_ROOT}/v1/auth, headersheader) # 发送身份验证请求 if not r.json().get(success, False): raise ConnectionError(无法进行身份验证。) return True raise ConnectionError(用户尚未在本地进行身份验证。) except ConnectionError: self.id_token self.api_key False # 重置无效的身份验证信息 LOGGER.warning(无效的API密钥 ⚠️) return False def auth_with_cookies(self) - bool: 尝试通过cookie获取身份验证并设置id_token。用户必须已登录HUB并在支持的浏览器中运行。 返回: bool: 如果身份验证成功返回True否则返回False。 if not is_colab(): return False # 目前仅支持Colab try: authn request_with_credentials(f{HUB_API_ROOT}/v1/auth/auto) # 请求自动身份验证 if authn.get(success, False): self.id_token authn.get(data, {}).get(idToken, None) # 获取idToken self.authenticate() # 进行身份验证 return True raise ConnectionError(无法获取浏览器身份验证详细信息。) except ConnectionError: self.id_token False # 重置无效的id_token return False def get_auth_header(self): 获取用于进行API请求的身份验证头部。 返回: (dict): 如果设置了id_token或API密钥则返回身份验证头部否则返回None。 if self.id_token: return {authorization: fBearer {self.id_token}} # 使用id_token生成头部 elif self.api_key: return {x-api-key: self.api_key} # 使用API密钥生成头部 return None # 如果都没有返回None代码核心部分解释Auth类负责处理身份验证的主要逻辑包括使用API密钥和cookie进行身份验证。__init__方法初始化Auth类处理API密钥的获取和验证。authenticate方法尝试通过API密钥或id_token进行身份验证并返回验证结果。auth_with_cookies方法在Google Colab环境中通过浏览器cookie进行身份验证。get_auth_header方法根据身份验证状态生成请求头以便在API请求中使用。这个程序文件主要用于管理Ultralytics YOLO的身份验证过程包括API密钥的处理、基于cookie的身份验证以及请求头的生成。文件中定义了一个名为Auth的类负责不同的身份验证方法。在类的初始化方法中可以选择性地传入一个API密钥。如果传入的API密钥包含模型ID程序会将其分割仅保留API密钥部分。接着程序会检查提供的API密钥是否与设置中的API密钥匹配。如果匹配程序会记录用户已登录的信息如果不匹配则会尝试进行身份验证。如果没有提供API密钥且当前环境是Google Colab程序会尝试通过浏览器cookie进行身份验证否则会提示用户输入API密钥。request_api_key方法会提示用户输入API密钥最多尝试三次。如果用户输入的API密钥有效程序会返回成功的标志否则会抛出连接错误。authenticate方法则尝试使用提供的API密钥或ID令牌与服务器进行身份验证。如果身份验证成功返回True如果失败则会重置相关属性并记录警告信息。auth_with_cookies方法专门用于在Google Colab环境中通过浏览器cookie进行身份验证。如果用户已在HUB中登录程序会尝试获取身份验证信息并进行认证。最后get_auth_header方法用于生成API请求所需的身份验证头。如果存在ID令牌则返回包含Bearer令牌的头部如果只有API密钥则返回包含API密钥的头部如果两者都不存在则返回None。总体而言这个文件实现了灵活的身份验证机制支持多种方式以确保用户能够顺利访问Ultralytics的服务。python import os import platform import threading from pathlib import Path import torch import yaml # 设置PyTorch的打印选项 torch.set_printoptions(linewidth320, precision4, profiledefault) # 定义一些常量 ROOT Path(__file__).resolve().parents[1] # 获取当前文件的父目录 DEFAULT_CFG_PATH ROOT / cfg/default.yaml # 默认配置文件路径 USER_CONFIG_DIR Path(os.getenv(YOLO_CONFIG_DIR) or get_user_config_dir()) # 用户配置目录 class SettingsManager(dict): 管理Ultralytics设置存储在YAML文件中。 def __init__(self, fileUSER_CONFIG_DIR / settings.yaml, version0.0.4): 初始化SettingsManager加载和验证当前设置。 self.file Path(file) self.version version self.defaults { settings_version: version, datasets_dir: str(ROOT / datasets), weights_dir: str(ROOT / weights), runs_dir: str(ROOT / runs), uuid: str(uuid.uuid4()), # 生成唯一标识符 sync: True, } super().__init__(self.defaults.copy()) # 复制默认设置 if not self.file.exists(): self.save() # 如果文件不存在保存默认设置 self.load() # 加载当前设置 def load(self): 从YAML文件加载设置。 with open(self.file, r, encodingutf-8) as f: data yaml.safe_load(f) # 安全加载YAML数据 self.update(data) # 更新当前设置 def save(self): 将当前设置保存到YAML文件。 with open(self.file, w, encodingutf-8) as f: yaml.safe_dump(dict(self), f, sort_keysFalse, allow_unicodeTrue) # 转储为YAML格式 # 初始化设置管理器 SETTINGS SettingsManager() # 创建SettingsManager实例 def is_online() - bool: 检查互联网连接通过尝试连接已知的在线主机。 Returns: (bool): 如果连接成功则返回True否则返回False。 import socket for host in [1.1.1.1, 8.8.8.8]: # Cloudflare和Google的DNS try: socket.create_connection((host, 53), timeout2) # 尝试连接 return True # 如果连接成功返回True except OSError: continue # 如果连接失败继续尝试下一个主机 return False # 如果所有连接都失败返回False ONLINE is_online() # 检查当前是否在线 # 其他函数和类可以在这里继续定义代码核心部分说明导入模块导入了必要的模块包括操作系统、路径处理、线程、PyTorch和YAML处理等。设置打印选项配置PyTorch的打印格式以便更好地显示信息。常量定义定义了一些常量例如根目录、默认配置文件路径和用户配置目录。SettingsManager类用于管理和存储设置的类支持从YAML文件加载和保存设置。is_online函数检查当前设备是否连接到互联网的函数。初始化设置管理器创建SettingsManager的实例以管理应用程序的设置。这段代码是Ultralytics YOLO框架的基础设置部分负责初始化配置和检查环境状态。这个程序文件是Ultralytics YOLOYou Only Look Once项目的一部分主要用于初始化和配置一些工具函数和类以支持YOLO模型的训练、验证和推理。文件中包含了多个功能模块以下是对代码的详细说明。首先文件导入了一系列必要的库包括标准库如os、sys、platform等和第三方库如torch、cv2、yaml等。这些库提供了文件操作、系统信息获取、深度学习框架支持以及数据处理等功能。接下来文件定义了一些常量和环境变量例如RANK和LOCAL_RANK用于多GPU训练的分布式设置ROOT和ASSETS用于定义项目的根目录和默认资源路径DEFAULT_CFG_PATH指向默认的配置文件。NUM_THREADS用于设置YOLOv5的多线程处理数量AUTOINSTALL和VERBOSE则用于控制自动安装和日志输出的详细程度。文件中还包含了一个帮助信息字符串HELP_MSG提供了使用YOLOv8的示例包括如何安装、使用Python SDK以及命令行接口CLI进行模型训练、验证和推理等操作。在设置部分文件配置了torch和numpy的打印选项以便于调试和输出格式的控制。同时cv2被设置为单线程模式以避免与PyTorch的DataLoader产生冲突。文件定义了几个类和函数包括TQDM类自定义的进度条类提供了不同的默认参数设置。SimpleClass类一个基础类提供了字符串表示、错误报告和属性访问的方法便于调试和使用。IterableSimpleNamespace类扩展自SimpleNamespace增加了可迭代功能便于与字典和循环结合使用。plt_settings函数一个装饰器用于临时设置matplotlib的绘图参数和后端。set_logging函数设置日志记录支持UTF-8编码。yaml_save和yaml_load函数用于将数据保存为YAML格式和从YAML文件加载数据。colorstr和remove_colorstr函数用于为字符串添加和移除ANSI颜色编码。此外文件中还定义了一些环境检测函数例如is_ubuntu、is_colab、is_kaggle等用于判断当前运行环境以便进行相应的配置。在文件的最后部分初始化了一些全局变量如USER_CONFIG_DIR和SETTINGS_YAML并创建了SettingsManager实例来管理Ultralytics的设置。文件还包含了一些功能函数如clean_url和url2file用于处理URL。最后文件通过检查首次安装步骤设置了一些全局目录并应用了一些补丁以确保在不同环境下的兼容性和功能性。总的来说这个文件是Ultralytics YOLO项目的核心工具部分提供了模型训练和推理所需的基础设施和配置管理功能。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