企业官网建设流程全解析

娃哈哈网站建设的目标,哪里有网站可以做动态视频倒计时,小程序编程,西安平面设计培训学校哪个好一、背景意义 随着人工智能技术的迅猛发展#xff0c;计算机视觉在各个领域的应用愈加广泛#xff0c;尤其是在目标检测方面。目标检测不仅在自动驾驶、安防监控等领域展现出重要价值#xff0c;还在生态保护、农业监测等自然场景的应用中逐渐受到重视。尤其是在动植物监测领…一、背景意义随着人工智能技术的迅猛发展计算机视觉在各个领域的应用愈加广泛尤其是在目标检测方面。目标检测不仅在自动驾驶、安防监控等领域展现出重要价值还在生态保护、农业监测等自然场景的应用中逐渐受到重视。尤其是在动植物监测领域准确、高效的目标检测系统能够为生物多样性保护、生态环境监测提供重要支持。近年来YOLOYou Only Look Once系列模型因其快速的检测速度和较高的准确率成为目标检测领域的热门选择。YOLOv8作为该系列的最新版本进一步提升了检测精度和实时性为复杂自然场景中的动植物目标检测提供了新的可能性。本研究旨在基于改进的YOLOv8模型构建一个高效的自然场景动植物目标检测系统。为实现这一目标我们将利用包含2998张图像的earth_imagery数据集该数据集涵盖了五个类别动物、花卉、自然景观、植物和树木。这些类别的多样性使得我们的研究不仅限于单一目标的检测而是能够在复杂的自然环境中实现多目标的识别与定位。通过对该数据集的深入分析与处理我们期望能够提升模型在不同类别目标检测中的表现尤其是在背景复杂、目标形态多样的自然场景中。动植物目标检测系统的构建具有重要的理论和实践意义。从理论层面来看研究自然场景中的目标检测能够推动计算机视觉技术在复杂环境下的应用发展丰富目标检测算法的研究内容。同时通过对YOLOv8模型的改进我们可以探索更为高效的特征提取与融合方法进一步提升目标检测的准确性和速度。这将为后续的研究提供新的思路和方法。从实践层面来看动植物目标检测系统的实现将为生态保护、农业监测等领域提供强有力的技术支持。在生态保护方面该系统能够帮助研究人员快速识别和监测特定物种的分布情况进而为生物多样性保护提供数据支持。在农业监测方面系统能够实时监测作物生长情况及时发现病虫害从而提高农业生产效率和可持续发展能力。此外该系统还可以应用于自然景观的保护与恢复帮助相关部门及时发现和处理环境问题。综上所述基于改进YOLOv8的自然场景动植物目标检测系统的研究不仅在理论上推动了目标检测技术的发展也在实践中为生态保护和农业监测提供了重要的技术支持。通过对earth_imagery数据集的深入挖掘与应用我们期待能够实现高效、准确的动植物目标检测为保护自然环境和促进可持续发展贡献一份力量。二、图片效果三、数据集信息本数据集名为“earth_imagery”专为改进YOLOv8的自然场景动植物目标检测系统而设计旨在为研究人员和开发者提供一个高质量的训练基础。该数据集包含2998幅图像涵盖了五个主要类别分别是动物、花卉、自然景观、植物和树木。这些类别的选择不仅反映了自然界的多样性也为目标检测模型的训练提供了丰富的样本帮助模型在复杂的自然环境中更好地识别和分类对象。在数据集的构建过程中图像的采集和标注经过严格的筛选和验证确保每一幅图像都能真实地代表其所对应的类别。这种高质量的标注对于目标检测模型的训练至关重要因为它直接影响到模型的学习效果和最终的检测精度。通过多样化的图像来源数据集涵盖了不同的拍摄角度、光照条件和背景环境使得模型在面对真实世界中的各种变化时能够保持较高的鲁棒性。数据集中包含的五个类别各具特色。动物类图像展示了多种动物在自然环境中的生动场景涵盖了从小型鸟类到大型哺乳动物的多样性花卉类则提供了丰富的植物花朵图像展示了不同种类的花卉在不同季节和光照条件下的表现自然景观类图像则描绘了壮丽的山川、湖泊和森林提供了广阔的背景供模型学习植物类图像包括各种草本和木本植物展示了它们在自然生态系统中的重要性树木类则专注于不同种类的树木强调了它们在环境保护和生态平衡中的关键角色。该数据集的使用许可为CC BY 4.0允许用户在遵循相应的署名要求下自由使用和分享数据。这一开放的许可政策不仅促进了学术界和工业界的合作也鼓励更多的研究者参与到自然场景目标检测的研究中来。通过共享数据集研究人员可以在相同的基础上进行比较和改进从而推动整个领域的发展。总之“earth_imagery”数据集为改进YOLOv8的自然场景动植物目标检测系统提供了坚实的基础。其丰富的图像数量和多样的类别设置确保了模型在训练过程中能够接触到各种自然场景的特征。这将有助于提升模型的识别能力和适应性使其在实际应用中能够更准确地检测和分类动植物目标。随着技术的不断进步和数据集的不断更新未来的目标检测系统将能够在更复杂的环境中表现出色为生态保护和生物多样性研究提供有力支持。四、核心代码python import numpy as np import torch from ultralytics.utils import ops class BaseTensor: 基础张量类提供对数据的基本操作和设备管理。 def __init__(self, data, orig_shape): 初始化BaseTensor。 参数: data (torch.Tensor | np.ndarray): 预测结果如边界框、掩码和关键点。 orig_shape (tuple): 原始图像的形状。 assert isinstance(data, (torch.Tensor, np.ndarray)) self.data data self.orig_shape orig_shape def cpu(self): 返回一个在CPU内存上的张量副本。 return self.__class__(self.data.cpu(), self.orig_shape) if isinstance(self.data, torch.Tensor) else self def numpy(self): 返回一个作为numpy数组的张量副本。 return self.__class__(self.data.numpy(), self.orig_shape) if isinstance(self.data, torch.Tensor) else self def cuda(self): 返回一个在GPU内存上的张量副本。 return self.__class__(self.data.cuda(), self.orig_shape) class Results: 存储和操作推理结果的类。 def __init__(self, orig_img, path, names, boxesNone, masksNone, probsNone, keypointsNone): 初始化Results类。 参数: orig_img (numpy.ndarray): 原始图像。 path (str): 图像文件路径。 names (dict): 类别名称字典。 boxes (torch.tensor, optional): 检测到的边界框。 masks (torch.tensor, optional): 检测到的掩码。 probs (torch.tensor, optional): 每个类别的概率。 keypoints (List[List[float]], optional): 检测到的关键点。 self.orig_img orig_img self.orig_shape orig_img.shape[:2] self.boxes Boxes(boxes, self.orig_shape) if boxes is not None else None self.masks Masks(masks, self.orig_shape) if masks is not None else None self.probs Probs(probs) if probs is not None else None self.keypoints Keypoints(keypoints, self.orig_shape) if keypoints is not None else None self.names names self.path path def plot(self): 在原始图像上绘制检测结果并返回带注释的图像。 # 这里省略了具体的绘制逻辑 pass class Boxes(BaseTensor): 存储和操作检测框的类。 def __init__(self, boxes, orig_shape): 初始化Boxes类。 super().__init__(boxes, orig_shape) property def xyxy(self): 返回xyxy格式的边界框。 return self.data[:, :4] class Masks(BaseTensor): 存储和操作检测掩码的类。 def __init__(self, masks, orig_shape): 初始化Masks类。 super().__init__(masks, orig_shape) class Keypoints(BaseTensor): 存储和操作检测关键点的类。 def __init__(self, keypoints, orig_shape): 初始化Keypoints类。 super().__init__(keypoints, orig_shape) class Probs(BaseTensor): 存储和操作分类预测的类。 def __init__(self, probs, orig_shapeNone): 初始化Probs类。 super().__init__(probs, orig_shape) # 省略了OBB类和其他细节专注于核心功能代码说明BaseTensor类: 这是一个基础类提供了对张量的基本操作包括在CPU和GPU之间的转换以及将张量转换为numpy数组的功能。Results类: 这个类用于存储推理结果包括原始图像、路径、类别名称、边界框、掩码、概率和关键点。它还包含绘制检测结果的方法。Boxes、Masks、Keypoints、Probs类: 这些类继承自BaseTensor分别用于处理检测框、掩码、关键点和分类概率。每个类都实现了特定的功能如返回特定格式的数据。以上代码保留了核心结构和功能并进行了详细的中文注释以便于理解和使用。该文件是Ultralytics YOLOYou Only Look Once模型的一个结果处理模块主要用于处理推理结果包括边界框、掩码和关键点等。文件中定义了多个类分别用于存储和操作这些结果。首先BaseTensor类是一个基础类提供了一些便捷的方法来处理张量数据包括在不同设备CPU和GPU之间的转换以及将张量转换为NumPy数组。它的构造函数接受数据和原始图像的形状并提供了多种属性和方法来获取张量的形状、长度以及特定索引的数据。接下来是Results类它用于存储和操作推理结果。该类的构造函数接受原始图像、文件路径、类别名称以及可选的边界框、掩码、概率和关键点数据。它包含多个属性如原始图像、原始形状、边界框、掩码、概率、关键点等。该类还提供了更新、获取长度、索引访问等方法以及将结果绘制到图像上的plot方法。Boxes、Masks、Keypoints、Probs和OBB类分别用于处理边界框、掩码、关键点、分类概率和定向边界框OBB。这些类继承自BaseTensor并提供了特定于各自数据类型的属性和方法。例如Boxes类提供了获取边界框坐标、置信度、类别等信息的方法Masks类用于处理检测到的掩码Keypoints类用于处理关键点的坐标和置信度Probs类用于处理分类任务的概率。此外Results类还提供了将结果保存为文本文件、裁剪保存检测结果、转换为JSON格式等功能。这些功能使得用户可以方便地对推理结果进行后续处理和分析。总体而言该文件为YOLO模型的推理结果提供了全面的处理能力使得用户能够轻松地获取和可视化检测结果。python import numpy as np import scipy.linalg class KalmanFilter: 简单的卡尔曼滤波器用于跟踪图像空间中的边界框。 状态空间包含边界框中心位置 (x, y)、宽度 w、高度 h 及其对应的速度。 运动模型遵循恒定速度模型。 def __init__(self): 初始化卡尔曼滤波器模型矩阵和不确定性权重。 ndim, dt 4, 1.0 # 状态维度和时间间隔 # 创建卡尔曼滤波器模型矩阵 self._motion_mat np.eye(2 * ndim, 2 * ndim) # 运动矩阵 for i in range(ndim): self._motion_mat[i, ndim i] dt # 设置速度部分 self._update_mat np.eye(ndim, 2 * ndim) # 更新矩阵 # 运动和观测不确定性权重 self._std_weight_position 1.0 / 20 self._std_weight_velocity 1.0 / 160 def initiate(self, measurement: np.ndarray) - tuple: 从未关联的测量创建跟踪。 Args: measurement (ndarray): 边界框坐标 (x, y, w, h)。 Returns: (tuple[ndarray, ndarray]): 返回新的跟踪的均值向量和协方差矩阵。 mean_pos measurement # 位置均值 mean_vel np.zeros_like(mean_pos) # 速度均值初始化为0 mean np.r_[mean_pos, mean_vel] # 合并位置和速度均值 # 计算协方差矩阵的标准差 std [ 2 * self._std_weight_position * measurement[2], # 宽度的标准差 2 * self._std_weight_position * measurement[3], # 高度的标准差 10 * self._std_weight_velocity * measurement[2], # 速度的标准差 10 * self._std_weight_velocity * measurement[3], ] covariance np.diag(np.square(std)) # 协方差矩阵 return mean, covariance def predict(self, mean: np.ndarray, covariance: np.ndarray) - tuple: 执行卡尔曼滤波器预测步骤。 Args: mean (ndarray): 上一时间步的状态均值向量。 covariance (ndarray): 上一时间步的状态协方差矩阵。 Returns: (tuple[ndarray, ndarray]): 返回预测状态的均值向量和协方差矩阵。 # 计算运动协方差 std_pos [ self._std_weight_position * mean[2], # 宽度的标准差 self._std_weight_position * mean[3], # 高度的标准差 ] std_vel [ self._std_weight_velocity * mean[2], # 速度的标准差 self._std_weight_velocity * mean[3], ] motion_cov np.diag(np.square(np.r_[std_pos, std_vel])) # 运动协方差矩阵 mean np.dot(mean, self._motion_mat.T) # 更新均值 covariance np.linalg.multi_dot((self._motion_mat, covariance, self._motion_mat.T)) motion_cov # 更新协方差 return mean, covariance def update(self, mean: np.ndarray, covariance: np.ndarray, measurement: np.ndarray) - tuple: 执行卡尔曼滤波器校正步骤。 Args: mean (ndarray): 预测状态的均值向量。 covariance (ndarray): 状态的协方差矩阵。 measurement (ndarray): 测量向量 (x, y, w, h)。 Returns: (tuple[ndarray, ndarray]): 返回测量校正后的状态分布。 # 先将状态投影到测量空间 projected_mean, projected_cov self.project(mean, covariance) # 计算卡尔曼增益 chol_factor, lower scipy.linalg.cho_factor(projected_cov, lowerTrue) kalman_gain scipy.linalg.cho_solve( (chol_factor, lower), np.dot(covariance, self._update_mat.T).T ).T innovation measurement - projected_mean # 计算创新 # 更新均值和协方差 new_mean mean np.dot(innovation, kalman_gain.T) new_covariance covariance - np.linalg.multi_dot((kalman_gain, projected_cov, kalman_gain.T)) return new_mean, new_covariance def project(self, mean: np.ndarray, covariance: np.ndarray) - tuple: 将状态分布投影到测量空间。 Args: mean (ndarray): 状态的均值向量。 covariance (ndarray): 状态的协方差矩阵。 Returns: (tuple[ndarray, ndarray]): 返回投影后的均值和协方差矩阵。 std [ self._std_weight_position * mean[2], # 宽度的标准差 self._std_weight_position * mean[3], # 高度的标准差 ] innovation_cov np.diag(np.square(std)) # 创新协方差 mean np.dot(self._update_mat, mean) # 更新均值 covariance np.linalg.multi_dot((self._update_mat, covariance, self._update_mat.T)) innovation_cov # 更新协方差 return mean, covariance代码说明KalmanFilter 类这是一个简单的卡尔曼滤波器类用于跟踪图像中的边界框。初始化方法设置状态维度、时间间隔、运动矩阵和更新矩阵并定义运动和观测的不确定性权重。initiate 方法根据测量值初始化跟踪的均值和协方差矩阵。predict 方法执行预测步骤更新状态的均值和协方差。update 方法执行校正步骤根据测量值更新状态的均值和协方差。project 方法将状态分布投影到测量空间计算投影后的均值和协方差。这个程序文件实现了一个简单的卡尔曼滤波器用于在图像空间中跟踪边界框。它包含两个类KalmanFilterXYAH和KalmanFilterXYWH分别用于处理不同的边界框表示方式。KalmanFilterXYAH类使用8维状态空间包括边界框的中心位置x, y、宽高比a、高度h及其各自的速度vx, vy, va, vh。该类的主要功能是初始化卡尔曼滤波器的模型矩阵进行预测、更新和距离计算等操作。初始化时类构造函数设置了运动矩阵和更新矩阵并定义了运动和观测的不确定性权重。在initiate方法中输入的测量值边界框的坐标被用来创建新的跟踪对象的均值向量和协方差矩阵。predict方法用于执行卡尔曼滤波的预测步骤更新状态的均值和协方差。project方法将状态分布投影到测量空间便于与实际测量值进行比较。update方法则执行卡尔曼滤波的校正步骤通过结合预测值和实际测量值来更新状态。KalmanFilterXYWH类继承自KalmanFilterXYAH其主要区别在于状态空间的定义。它使用边界框的中心位置x, y、宽度w、高度h及其速度vx, vy, vw, vh作为状态空间。该类重写了initiate、predict和project方法以适应新的状态表示方式。此外gating_distance方法用于计算状态分布与测量值之间的距离支持两种度量方式高斯距离和马哈距离。这个功能可以帮助判断测量值是否与当前状态分布相符。总体而言这个文件实现了卡尔曼滤波器的基本功能适用于跟踪任务中的边界框并提供了灵活的接口以适应不同的状态表示。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) # 检查命令执行结果如果返回码不为0表示执行出错 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路径 # 调用函数运行脚本 run_script(script_path)注释说明导入模块sys用于访问与 Python 解释器相关的变量和函数。subprocess用于执行外部命令和与其交互。run_script函数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相同的环境运行脚本。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执行构建的命令并通过shellTrue允许在 shell 中执行命令。检查命令的返回码如果不为0表示脚本运行出错打印错误信息。主程序入口通过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这里是web.py。调用run_script函数来执行指定的脚本。这个程序文件名为ui.py主要功能是通过当前的 Python 环境运行一个指定的脚本具体是一个名为web.py的文件。程序的实现过程如下首先程序导入了几个必要的模块包括sys、os和subprocess。其中sys模块用于访问与 Python 解释器相关的变量和函数os模块提供了与操作系统交互的功能而subprocess模块则用于创建新进程、连接到它们的输入/输出/错误管道并获取它们的返回码。接着程序从QtFusion.path模块中导入了abs_path函数这个函数的作用是获取文件的绝对路径。在run_script函数中程序接收一个参数script_path这个参数是要运行的脚本的路径。函数首先获取当前 Python 解释器的路径并将其存储在python_path变量中。然后程序构建一个命令字符串该命令用于运行streamlit模块并指定要执行的脚本路径。这里使用了-m参数来运行模块。随后程序使用subprocess.run方法执行构建好的命令。这个方法会在一个新的 shell 中运行命令并等待命令执行完成。执行完成后程序检查返回码如果返回码不为 0表示脚本运行出错程序会输出一条错误信息。最后在程序的主入口部分if __name__ __main__:程序指定了要运行的脚本路径这里使用了abs_path函数来获取web.py的绝对路径。然后调用run_script函数来执行这个脚本。总体来看这个程序的主要目的是为用户提供一个简单的接口以便通过当前的 Python 环境运行指定的脚本尤其是用于启动一个基于 Streamlit 的 Web 应用。python import os import torch import yaml from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型库 from QtFusion.path import abs_path # 导入路径处理工具 # 设置设备为GPU如果可用否则使用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 # 设置数据加载的工作进程数和批次大小 workers 1 batch 2 # 数据集名称 data_name data # 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 # 获取数据集目录路径 directory_path os.path.dirname(unix_style_path) # 读取YAML配置文件 with open(data_path, r) as file: data yaml.load(file, Loaderyaml.FullLoader) # 如果YAML文件中有path项则更新为当前目录路径 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YOLOv8模型配置 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, # 指定训练设备 workersworkers, # 指定数据加载的工作进程数 imgsz640, # 输入图像的大小 epochs100, # 训练的轮数 batchbatch, # 每个批次的大小 nametrain_v8_ data_name # 训练任务的名称 )代码注释说明导入库导入必要的库包括操作系统、PyTorch、YAML解析库和YOLO模型库。设备选择根据是否有可用的GPU选择训练设备。主程序入口使用if __name__ __main__:确保代码仅在直接运行时执行。设置参数定义数据加载的工作进程数和批次大小。数据集路径构建数据集的YAML配置文件的绝对路径并转换为Unix风格路径。读取和修改YAML文件读取YAML文件更新其中的path项为当前目录路径并将修改后的内容写回文件。加载YOLO模型加载YOLOv8模型的配置文件。训练模型调用模型的train方法开始训练传入数据路径、设备、工作进程数、图像大小、训练轮数和批次大小等参数。该程序文件train.py是一个用于训练 YOLOv8 模型的脚本。首先程序导入了必要的库包括os、torch、yaml和ultralytics中的 YOLO 模型。接着程序会检查是否有可用的 GPU如果有则将设备设置为 “0”表示使用第一个 GPU否则使用 CPU。在__main__代码块中程序首先定义了一些训练参数包括工作进程数workers和批次大小batch。然后指定了数据集的名称为 “data”并构建了数据集 YAML 文件的绝对路径。接下来程序将路径中的分隔符转换为 UNIX 风格的斜杠。程序获取数据集 YAML 文件所在的目录路径并打开该文件以读取其内容。使用yaml库加载 YAML 文件后程序检查其中是否包含path项。如果存在程序将其值修改为数据集的目录路径并将修改后的内容写回 YAML 文件中以确保路径的正确性。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路径和任务类型为检测。然后调用模型的train方法开始训练传入的数据配置文件路径、设备、工作进程数、输入图像大小640x640、训练的 epoch 数100以及批次大小2。最后训练任务的名称被设置为train_v8_加上数据集名称。总体来说该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的正确性并设置相关的训练参数。python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class VarifocalLoss(nn.Module): Varifocal Loss 计算类基于 Zhang 等人的论文。 def __init__(self): 初始化 VarifocalLoss 类。 super().__init__() staticmethod def forward(pred_score, gt_score, label, alpha0.75, gamma2.0): 计算 Varifocal Loss。 参数: - pred_score: 预测的分数 - gt_score: 真实的分数 - label: 标签 - alpha: 权重参数 - gamma: 调制参数 返回: - loss: 计算得到的损失值 # 计算权重 weight alpha * pred_score.sigmoid().pow(gamma) * (1 - label) gt_score * label # 计算损失 loss ( (F.binary_cross_entropy_with_logits(pred_score.float(), gt_score.float(), reductionnone) * weight) .mean(1) .sum() ) return loss class BboxLoss(nn.Module): 计算边界框损失的类。 def __init__(self, reg_max, use_dflFalse): 初始化 BboxLoss 模块。 super().__init__() self.reg_max reg_max # 最大回归值 self.use_dfl use_dfl # 是否使用分布焦点损失 def forward(self, pred_dist, pred_bboxes, anchor_points, target_bboxes, target_scores, target_scores_sum, fg_mask): 计算 IoU 损失和 DFL 损失。 参数: - pred_dist: 预测的分布 - pred_bboxes: 预测的边界框 - anchor_points: 锚点 - target_bboxes: 目标边界框 - target_scores: 目标分数 - target_scores_sum: 目标分数总和 - fg_mask: 前景掩码 返回: - loss_iou: IoU 损失 - loss_dfl: DFL 损失 weight target_scores.sum(-1)[fg_mask].unsqueeze(-1) # 权重 iou bbox_iou(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask], xywhFalse, CIoUTrue) # 计算 IoU loss_iou ((1.0 - iou) * weight).sum() / target_scores_sum # IoU 损失 # DFL 损失 if self.use_dfl: target_ltrb bbox2dist(anchor_points, target_bboxes, self.reg_max) # 转换目标边界框 loss_dfl self._df_loss(pred_dist[fg_mask].view(-1, self.reg_max 1), target_ltrb[fg_mask]) * weight loss_dfl loss_dfl.sum() / target_scores_sum else: loss_dfl torch.tensor(0.0).to(pred_dist.device) return loss_iou, loss_dfl staticmethod def _df_loss(pred_dist, target): 计算分布焦点损失。 tl target.long() # 左边界 tr tl 1 # 右边界 wl tr - target # 左权重 wr 1 - wl # 右权重 return ( F.cross_entropy(pred_dist, tl.view(-1), reductionnone).view(tl.shape) * wl F.cross_entropy(pred_dist, tr.view(-1), reductionnone).view(tl.shape) * wr ).mean(-1, keepdimTrue) class v8DetectionLoss: 计算 YOLO 模型训练损失的类。 def __init__(self, model): 初始化 v8DetectionLoss设置模型相关属性和损失函数。 device next(model.parameters()).device # 获取模型设备 h model.args # 超参数 m model.model[-1] # Detect() 模块 self.bce nn.BCEWithLogitsLoss(reductionnone) # 二元交叉熵损失 self.hyp h # 超参数 self.stride m.stride # 模型步幅 self.nc m.nc # 类别数量 self.reg_max m.reg_max # 最大回归值 self.device device self.use_dfl m.reg_max 1 # 是否使用 DFL self.bbox_loss BboxLoss(m.reg_max - 1, use_dflself.use_dfl).to(device) # 初始化边界框损失 def __call__(self, preds, batch): 计算边界框、分类和 DFL 的损失。 loss torch.zeros(3, deviceself.device) # box, cls, dfl feats preds[1] if isinstance(preds, tuple) else preds # 获取特征 pred_distri, pred_scores torch.cat([xi.view(feats[0].shape[0], self.nc, -1) for xi in feats], 2).split( (self.reg_max * 4, self.nc), 1 ) # 计算目标 targets torch.cat((batch[batch_idx].view(-1, 1), batch[cls].view(-1, 1), batch[bboxes]), 1) gt_labels, gt_bboxes targets.split((1, 4), 2) # 类别和边界框 mask_gt gt_bboxes.sum(2, keepdimTrue).gt_(0) # 生成掩码 # 计算损失 _, target_bboxes, target_scores, fg_mask, _ self.assigner( pred_scores.detach().sigmoid(), pred_bboxes.detach(), gt_labels, gt_bboxes, mask_gt, ) target_scores_sum max(target_scores.sum(), 1) # 目标分数总和 # 分类损失 loss[1] self.bce(pred_scores, target_scores.to(pred_scores.dtype)).sum() / target_scores_sum # BCE # 边界框损失 if fg_mask.sum(): loss[0], loss[2] self.bbox_loss( pred_distri, pred_bboxes, target_bboxes, target_scores, target_scores_sum, fg_mask ) return loss.sum() * batch_size, loss.detach() # 返回总损失和分离的损失代码说明VarifocalLoss: 计算变焦损失结合了预测分数和真实分数使用了权重和调制因子来增强损失的计算。BboxLoss: 计算边界框的损失包括 IoU 损失和可选的分布焦点损失DFL。v8DetectionLoss: 主要的损失计算类负责计算边界框损失、分类损失和 DFL整合了多个损失函数的调用。通过这些核心部分模型可以有效地训练和优化目标检测任务。这个程序文件是Ultralytics YOLOYou Only Look Once模型的一部分主要用于计算各种损失函数以优化目标检测、分割和姿态估计等任务。文件中定义了多个损失类每个类负责计算特定类型的损失帮助模型在训练过程中进行优化。首先VarifocalLoss类实现了一种变焦损失Varifocal Loss该损失函数通过对预测分数进行加权来提高模型对不同类别的关注度。其forward方法接收预测分数、真实分数、标签及一些超参数如alpha和gamma并计算损失值。接下来FocalLoss类实现了焦点损失Focal Loss它通过对难以分类的样本施加更大的权重来缓解类别不平衡问题。其forward方法计算二元交叉熵损失并根据预测概率调整损失值。BboxLoss类用于计算边界框的损失包括IoUIntersection over Union损失和可选的DFLDistribution Focal Loss。其forward方法根据预测的边界框和目标边界框计算损失并返回IoU损失和DFL损失。RotatedBboxLoss类是BboxLoss的扩展专门用于处理旋转边界框的损失计算采用类似的逻辑来计算IoU损失和DFL损失。KeypointLoss类用于计算关键点的损失特别是在姿态估计任务中。它根据预测的关键点和真实关键点之间的欧几里得距离来计算损失并考虑关键点的可见性。v8DetectionLoss类是一个综合的损失计算类负责处理目标检测任务中的所有损失计算。它初始化了一些参数包括模型的设备、超参数和损失函数并实现了__call__方法来计算总损失。v8SegmentationLoss类继承自v8DetectionLoss增加了对分割任务的支持计算分割损失和其他相关损失。v8PoseLoss类同样继承自v8DetectionLoss专注于姿态估计任务计算关键点位置和可见性的损失。v8ClassificationLoss类则用于计算分类损失使用交叉熵损失函数来评估模型的分类性能。最后v8OBBLoss类用于计算旋转边界框的损失包含了对目标检测和旋转边界框的处理逻辑。整体来看这个文件的设计旨在为YOLO模型提供灵活的损失计算机制以适应不同的任务需求包括目标检测、实例分割、姿态估计等。每个损失类都实现了相应的逻辑确保在训练过程中能够有效地优化模型性能。python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 # 导入OpenCV库用于处理图像和视频 import torch # 导入PyTorch库用于深度学习 from QtFusion.models import Detector # 从QtFusion库中导入Detector抽象基类 from chinese_name_list import Chinese_name # 从datasets库中导入Chinese_name字典用于获取类别的中文名称 from ultralytics import YOLO # 从ultralytics库中导入YOLO类用于加载YOLO模型 from ultralytics.utils.torch_utils import select_device # 从ultralytics库中导入select_device函数用于选择设备 import os # 导入os库用于处理文件和目录 # 选择计算设备如果有可用的GPU则使用CUDA否则使用CPU device cuda:0 if torch.cuda.is_available() else cpu # 初始化参数字典 ini_params { device: device, # 设备类型 conf: 0.25, # 物体置信度阈值 iou: 0.5, # 用于非极大值抑制的IOU阈值 classes: None, # 类别过滤器None表示不过滤任何类别 verbose: False # 是否输出详细信息 } class Web_Detector(Detector): # 定义Web_Detector类继承自Detector类 def __init__(self, paramsNone): # 定义构造函数 super().__init__(params) # 调用父类的构造函数 self.model None # 初始化模型为None self.img None # 初始化图像为None self.names list(Chinese_name.values()) # 获取所有类别的中文名称 self.params params if params else ini_params # 使用提供的参数或默认参数 def load_model(self, model_path): # 定义加载模型的方法 self.device select_device(self.params[device]) # 选择计算设备 # 根据模型文件名判断任务类型 task segment if os.path.basename(model_path)[:3] seg else detect self.model YOLO(model_path, tasktask) # 加载YOLO模型 names_dict self.model.names # 获取类别名称字典 # 将类别名称转换为中文 self.names [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()] # 预热模型 self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters()))) def preprocess(self, img): # 定义预处理方法 self.img img # 保存原始图像 return img # 返回处理后的图像 def predict(self, img): # 定义预测方法 results self.model(img, **ini_params) # 使用模型进行预测 return results # 返回预测结果 def postprocess(self, pred): # 定义后处理方法 results [] # 初始化结果列表 for res in pred[0].boxes: # 遍历预测结果中的每个边界框 for box in res: # 遍历每个边界框 class_id int(box.cls.cpu()) # 获取类别ID bbox box.xyxy.cpu().squeeze().tolist() # 获取边界框坐标并转换为列表 bbox [int(coord) for coord in bbox] # 将边界框坐标转换为整数 # 构建结果字典 result { class_name: self.names[class_id], # 类别名称 bbox: bbox, # 边界框 score: box.conf.cpu().squeeze().item(), # 置信度 class_id: class_id, # 类别ID mask: pred[0].masks[aim_id].xy if pred[0].masks is not None else None # 分割掩码 } results.append(result) # 将结果添加到列表 return results # 返回结果列表 def set_param(self, params): # 定义设置参数的方法 self.params.update(params) # 更新参数字典代码说明导入库代码导入了处理图像、深度学习和文件操作所需的库。设备选择根据是否有可用的GPU选择计算设备。参数初始化设置了一些默认参数如置信度阈值和IOU阈值。Web_Detector类该类继承自Detector主要负责加载模型、处理图像和进行预测。模型加载根据模型路径判断任务类型检测或分割并加载YOLO模型。图像预处理保存原始图像以备后续使用。预测方法使用加载的模型对输入图像进行预测。后处理将模型的预测结果转换为易于理解的格式包括类别名称、边界框、置信度等。参数设置允许更新检测器的参数。这个程序文件model.py主要实现了一个基于YOLO模型的目标检测器利用OpenCV和PyTorch等库进行图像处理和深度学习模型的加载与推理。首先程序导入了必要的库包括OpenCV用于图像和视频处理PyTorch用于深度学习计算以及QtFusion和Ultralytics库中的特定类和函数。在文件的开头程序通过判断CUDA是否可用来选择计算设备优先使用GPUcuda:0否则使用CPU。接着定义了一些初始化参数包括物体置信度阈值、IOU阈值、类别过滤器等这些参数将在后续的模型推理中使用。接下来定义了一个名为count_classes的函数用于统计检测结果中每个类别的数量。该函数接收检测信息和类别名称列表作为输入返回一个包含每个类别计数的列表。它通过遍历检测信息更新每个类别的计数并最终返回与类别名称顺序一致的计数列表。然后程序定义了一个名为Web_Detector的类继承自Detector抽象基类。该类的构造函数初始化了一些属性包括模型、图像和类别名称等。如果没有提供参数则使用默认的初始化参数。load_model方法用于加载YOLO模型判断模型类型检测或分割并将类别名称转换为中文。此方法还包含一个预热步骤通过输入一个零张量来初始化模型。preprocess方法用于对输入图像进行预处理当前实现只是简单地保存原始图像并返回。predict方法则调用加载的YOLO模型进行推理返回预测结果。postprocess方法对模型的预测结果进行后处理提取出每个检测框的类别名称、边界框坐标、置信度和类别ID并将这些信息存储在一个结果列表中返回。最后set_param方法允许更新检测器的参数方便在运行时调整模型的配置。整体来看这个程序文件提供了一个完整的目标检测框架能够加载YOLO模型处理输入图像并输出检测结果。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