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做网站挂广告 刷广告,南京定制网站,什么系统做网站好,国外的电商网站有哪些方面一、背景意义 随着生态环境的变化和人类活动的加剧#xff0c;海洋生物的保护已成为全球关注的焦点之一。鹰鳐#xff08;Eagle Ray#xff09;作为一种重要的海洋生物#xff0c;其独特的生态地位和美丽的外形使其成为研究海洋生态系统的重要对象。然而#xff0c;鹰鳐的…一、背景意义随着生态环境的变化和人类活动的加剧海洋生物的保护已成为全球关注的焦点之一。鹰鳐Eagle Ray作为一种重要的海洋生物其独特的生态地位和美丽的外形使其成为研究海洋生态系统的重要对象。然而鹰鳐的栖息地正面临着过度捕捞、海洋污染和气候变化等多重威胁导致其种群数量逐渐减少。因此建立高效的监测和保护机制显得尤为重要。近年来计算机视觉技术的快速发展为生物监测提供了新的解决方案尤其是基于深度学习的目标检测算法在物体识别和分类方面表现出色。YOLOYou Only Look Once系列算法以其实时性和高准确率在目标检测领域取得了显著的成果。YOLOv8作为该系列的最新版本进一步优化了检测精度和速度适用于多种复杂场景。然而现有的YOLOv8模型在特定领域的应用仍存在一定的局限性尤其是在针对特定物种的检测任务中。因此基于改进YOLOv8的鹰鳐检测系统的研究不仅能够提升鹰鳐的检测效率还能为海洋生物的保护提供科学依据。本研究将利用“EagleRay New”数据集该数据集包含2500张鹰鳐的图像涵盖了不同的拍摄角度和环境条件具有较高的多样性和代表性。数据集中仅包含一个类别即鹰鳐这为模型的训练和优化提供了明确的目标。通过对该数据集的深入分析与处理我们将针对YOLOv8进行改进提升其在鹰鳐检测任务中的表现。具体而言我们将采用数据增强技术以扩展训练样本的多样性并通过调整网络结构和超参数优化模型性能从而提高鹰鳐的检测准确率和召回率。研究的意义不仅体现在技术层面更在于其对生态保护的推动作用。通过建立高效的鹰鳐检测系统我们能够实现对鹰鳐种群的实时监测及时获取其栖息地的变化信息。这为相关科研机构和保护组织提供了重要的数据支持有助于制定更加科学合理的保护措施。此外基于深度学习的目标检测技术的应用能够为其他海洋生物的监测提供借鉴推动整个海洋生态保护领域的技术进步。综上所述基于改进YOLOv8的鹰鳐检测系统的研究既是对深度学习技术在生态监测领域应用的探索也是对海洋生物保护工作的积极响应。通过本研究我们希望能够为鹰鳐的保护与管理提供有效的技术支持促进海洋生态环境的可持续发展。二、图片效果三、数据集信息在本研究中我们采用了名为“EagleRay New”的数据集以支持对改进YOLOv8模型的鹰鳐检测系统的训练和评估。该数据集专注于一种特定的海洋生物——鹰鳐具有独特的形态特征和生态习性因而在海洋生态监测和保护中具有重要的研究价值。数据集的设计旨在提供高质量的标注数据以便于模型的学习和推理能力的提升。“EagleRay New”数据集的类别数量为1具体类别为“eagleray”。这一设计使得数据集在特定目标检测任务中具备高度的专一性便于模型聚焦于鹰鳐的特征学习。数据集中包含了大量鹰鳐的图像这些图像在不同的环境和条件下拍摄涵盖了多种角度、光照和背景变化。这种多样性不仅增强了数据集的代表性也为模型的泛化能力提供了良好的基础。在数据采集过程中研究团队通过多种手段获取鹰鳐的图像包括潜水拍摄、遥感技术以及合作机构提供的图像资源。这些图像经过严格的筛选和标注确保每一张图像中的鹰鳐都能被准确识别和定位。标注过程采用了专业的图像标注工具确保了高质量的边界框标注和类别标签进而为YOLOv8模型的训练提供了可靠的数据支持。数据集的图像分辨率和质量也是其设计中的重要考虑因素。为了保证模型能够学习到鹰鳐的细微特征数据集中包含了高分辨率的图像这些图像能够清晰地展示鹰鳐的身体结构、颜色和纹理等信息。此外数据集还考虑到了不同水域环境对鹰鳐外观的影响例如在清澈水域和浑浊水域中鹰鳐的可见度和表现可能有所不同这种环境变化的考虑进一步丰富了数据集的多样性。在数据集的使用过程中我们将采用数据增强技术以增加训练样本的多样性和数量。通过旋转、缩放、翻转和颜色变换等方法我们可以有效扩展训练集帮助模型更好地适应不同的视觉场景。这一过程不仅提升了模型的鲁棒性也为其在实际应用中的表现奠定了基础。总之“EagleRay New”数据集为改进YOLOv8的鹰鳐检测系统提供了强有力的支持。通过高质量的图像和精确的标注该数据集不仅促进了模型的训练和优化也为后续的研究和应用提供了宝贵的资源。随着研究的深入我们期待该数据集能够在海洋生物监测、生态保护等领域发挥更大的作用为保护珍稀海洋生物贡献力量。四、核心代码以下是对代码的核心部分进行提炼和详细注释的版本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# 构建运行命令使用 streamlit 运行指定的脚本commandf{python_path} -m streamlit run {script_path}# 执行命令并等待其完成resultsubprocess.run(command,shellTrue)# 检查命令执行结果如果返回码不为0表示出错ifresult.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_pathweb.py# 这里可以直接指定脚本名假设它在当前目录# 调用函数运行脚本run_script(script_path)代码分析与注释导入模块sys用于访问与 Python 解释器紧密相关的变量和函数。subprocess用于创建新进程、连接到它们的输入/输出/错误管道并获得它们的返回码。run_script函数参数接收一个字符串类型的参数script_path表示要运行的 Python 脚本的路径。功能构建并执行一个命令来运行指定的脚本使用当前 Python 环境的解释器。获取 Python 解释器路径sys.executable返回当前 Python 解释器的路径确保使用的是当前环境的 Python。构建命令使用f-string格式化字符串构建运行streamlit的命令。-m streamlit run是用来运行 Streamlit 应用的标准命令。执行命令subprocess.run执行构建的命令shellTrue允许在 shell 中执行命令。错误处理检查result.returncode如果不为0表示命令执行失败打印错误信息。主程序入口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为web.py然后调用run_script函数来执行该脚本。通过以上分析和注释可以清晰地理解代码的核心功能和结构。这个文件名为ui.py其主要功能是运行一个指定的 Python 脚本具体来说是通过 Streamlit 框架来启动一个 Web 应用。首先文件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模块则用于生成新的进程、连接到它们的输入/输出/错误管道并获取它们的返回码。接下来文件从QtFusion.path导入了abs_path函数这个函数的作用是获取给定路径的绝对路径确保后续操作中使用的是完整的文件路径。在run_script函数中首先定义了一个参数script_path它是要运行的脚本的路径。函数内部首先获取当前 Python 解释器的路径这通过sys.executable实现。然后构建一个命令字符串使用 Streamlit 来运行指定的脚本。命令的格式是{python_path} -m streamlit run {script_path}其中{python_path}和{script_path}分别被当前 Python 解释器的路径和要运行的脚本路径替换。接着使用subprocess.run方法执行构建好的命令。这个方法会启动一个新的进程来运行命令并等待其完成。运行结束后通过检查result.returncode来判断脚本是否成功运行。如果返回码不为 0表示运行过程中出现了错误程序会打印出“脚本运行出错。”的提示信息。最后在文件的主程序部分使用if __name__ __main__:语句来确保只有在直接运行该文件时才会执行下面的代码。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ui.py文件的作用是通过 Streamlit 框架启动一个 Web 应用简化了脚本的运行过程使得用户可以方便地启动指定的 Python 脚本。python import cv2 import numpy as np import torch from pathlib import Path from threading import Thread from urllib.parse import urlparse class LoadStreams: 视频流加载器支持多种视频流输入源。 适用于 yolo predict sourcertsp://example.com/media.mp4 等命令。 def __init__(self, sourcesfile.streams, imgsz640, vid_stride1, bufferFalse): 初始化加载器的参数和视频流源。 torch.backends.cudnn.benchmark True # 加速固定大小推理 self.buffer buffer # 是否缓冲输入流 self.running True # 线程运行标志 self.imgsz imgsz # 图像大小 self.vid_stride vid_stride # 视频帧率步幅 # 读取视频源支持从文件或直接输入 sources Path(sources).read_text().rsplit() if os.path.isfile(sources) else [sources] n len(sources) self.fps [0] * n # 每个流的帧率 self.frames [0] * n # 每个流的总帧数 self.threads [None] * n # 线程列表 self.caps [None] * n # 视频捕获对象列表 self.imgs [[] for _ in range(n)] # 存储每个流的图像 self.shape [[] for _ in range(n)] # 存储每个流的图像形状 self.sources [x.strip() for x in sources] # 清理源名称 for i, s in enumerate(sources): # 遍历每个源 # 启动线程读取视频流的帧 self.caps[i] cv2.VideoCapture(s) # 创建视频捕获对象 if not self.caps[i].isOpened(): raise ConnectionError(f无法打开 {s}) w int(self.caps[i].get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) # 获取视频宽度 h int(self.caps[i].get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 获取视频高度 fps self.caps[i].get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获取帧率 self.frames[i] max(int(self.caps[i].get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)), 0) or float(inf) # 总帧数 self.fps[i] max((fps if fps 0 else 30), 0) # 帧率默认30 success, im self.caps[i].read() # 读取第一帧 if not success or im is None: raise ConnectionError(f无法读取 {s} 的图像) self.imgs[i].append(im) # 存储第一帧 self.shape[i] im.shape # 存储图像形状 self.threads[i] Thread(targetself.update, args([i, self.caps[i], s]), daemonTrue) # 启动线程 self.threads[i].start() # 启动线程 def update(self, i, cap, stream): 在守护线程中读取视频流的帧。 n 0 # 帧计数 while self.running and cap.isOpened(): if len(self.imgs[i]) 30: # 保持缓冲区不超过30帧 n 1 cap.grab() # 抓取下一帧 if n % self.vid_stride 0: # 根据步幅读取帧 success, im cap.retrieve() # 获取帧 if not success: im np.zeros(self.shape[i], dtypenp.uint8) # 如果失败返回空图像 if self.buffer: self.imgs[i].append(im) # 如果缓冲添加到列表 else: self.imgs[i] [im] # 否则只保留最新帧 def close(self): 关闭流加载器并释放资源。 self.running False # 停止线程 for thread in self.threads: if thread.is_alive(): thread.join(timeout5) # 等待线程结束 for cap in self.caps: # 释放视频捕获对象 cap.release() cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有OpenCV窗口 def __iter__(self): 返回迭代器对象。 self.count -1 return self def __next__(self): 返回源路径、图像和元数据。 self.count 1 images [] for i, x in enumerate(self.imgs): while not x: # 等待帧可用 if not self.threads[i].is_alive(): self.close() raise StopIteration time.sleep(1 / min(self.fps)) # 等待 x self.imgs[i] images.append(x.pop(0)) # 获取并移除第一帧 return self.sources, images, None, # 返回源、图像和元数据 def __len__(self): 返回源对象的长度。 return len(self.sources) # 返回源数量代码核心部分说明LoadStreams 类用于加载视频流支持多种输入源如 RTSP、RTMP、HTTP 等。init方法初始化类的属性设置视频源创建视频捕获对象并启动线程读取视频帧。update 方法在后台线程中持续读取视频帧保持一定数量的帧在缓冲区。close 方法关闭视频流并释放资源。iter和next方法实现迭代器接口允许逐帧读取视频流。以上代码是 YOLO 模型在处理视频流时的核心部分确保能够实时读取和处理视频数据。这个程序文件是Ultralytics YOLOYou Only Look Once框架的一部分主要负责加载不同类型的数据源包括视频流、图像、屏幕截图和PyTorch张量。文件中定义了多个类每个类负责处理特定类型的数据源。首先SourceTypes类用于表示不同的输入源类型如网络摄像头、截图、图像文件和张量。这个类使用了Python的dataclass装饰器简化了属性的定义。接下来是LoadStreams类它用于加载各种视频流支持RTSP、RTMP、HTTP和TCP流。这个类的构造函数接受源路径、图像大小、视频帧率步幅和缓冲选项。它会尝试打开每个视频流并在后台线程中读取帧。类中定义了多个方法包括update在后台线程中读取流帧、close关闭流并释放资源、__iter__和__next__用于迭代流中的帧。LoadScreenshots类用于加载屏幕截图支持实时捕获。它使用mss库进行屏幕捕获并提供了迭代器方法以便逐帧返回捕获的图像。LoadImages类则用于加载图像和视频文件。它支持从单个图像文件、视频文件或图像和视频路径列表中加载数据。该类的构造函数会检查文件的存在性并根据文件类型设置标志。它同样实现了迭代器方法以便逐帧返回图像或视频帧。LoadPilAndNumpy类用于从PIL和Numpy数组加载图像确保图像格式正确并进行必要的转换。它的设计目的是支持批处理。LoadTensor类用于从PyTorch张量加载图像数据确保输入张量的格式正确并提供迭代器方法以便逐帧返回图像。文件的最后部分定义了一个autocast_list函数用于将不同类型的源合并为Numpy数组或PIL图像的列表。还有一个get_best_youtube_url函数用于从给定的YouTube视频中提取最佳质量的MP4视频流URL。整体来看这个文件的主要功能是为YOLO模型提供灵活的数据加载机制支持多种输入源便于进行目标检测任务。python from pathlib import Path from ultralytics import SAM, YOLO def auto_annotate(data, det_modelyolov8x.pt, sam_modelsam_b.pt, device, output_dirNone): 自动标注图像使用YOLO目标检测模型和SAM分割模型。 参数: data (str): 包含待标注图像的文件夹路径。 det_model (str, optional): 预训练的YOLO检测模型默认为yolov8x.pt。 sam_model (str, optional): 预训练的SAM分割模型默认为sam_b.pt。 device (str, optional): 运行模型的设备默认为空字符串CPU或可用的GPU。 output_dir (str | None | optional): 保存标注结果的目录。 默认为与data相同目录下的labels文件夹。 示例: auto_annotate(dataultralytics/assets, det_modelyolov8n.pt, sam_modelmobile_sam.pt) # 加载YOLO目标检测模型 det_model YOLO(det_model) # 加载SAM分割模型 sam_model SAM(sam_model) # 将数据路径转换为Path对象 data Path(data) # 如果未指定输出目录则创建一个默认的输出目录 if not output_dir: output_dir data.parent / f{data.stem}_auto_annotate_labels # 创建输出目录如果不存在 Path(output_dir).mkdir(exist_okTrue, parentsTrue) # 使用YOLO模型对数据进行检测streamTrue表示实时流处理 det_results det_model(data, streamTrue, devicedevice) # 遍历检测结果 for result in det_results: # 获取检测到的类别ID class_ids result.boxes.cls.int().tolist() # noqa # 如果检测到的类别ID不为空 if len(class_ids): # 获取边界框的坐标 boxes result.boxes.xyxy # 边界框输出对象 # 使用SAM模型进行分割传入原始图像和边界框 sam_results sam_model(result.orig_img, bboxesboxes, verboseFalse, saveFalse, devicedevice) # 获取分割结果的掩码 segments sam_results[0].masks.xyn # noqa # 将分割结果写入文本文件 with open(f{Path(output_dir) / Path(result.path).stem}.txt, w) as f: for i in range(len(segments)): s segments[i] # 如果分割结果为空则跳过 if len(s) 0: continue # 将分割结果转换为字符串并写入文件 segment map(str, segments[i].reshape(-1).tolist()) f.write(f{class_ids[i]} .join(segment) \n)代码说明模型加载首先加载YOLO和SAM模型用于目标检测和图像分割。路径处理使用Path类处理输入数据的路径并创建输出目录。目标检测通过YOLO模型对输入图像进行检测获取检测结果。图像分割对于每个检测结果使用SAM模型进行图像分割得到分割掩码。结果保存将分割结果和对应的类别ID写入文本文件以便后续使用。这个程序文件是用于自动标注图像的主要依赖于YOLOYou Only Look Once目标检测模型和SAMSegment Anything Model分割模型。其核心功能是对指定文件夹中的图像进行处理自动生成标注信息并将结果保存到指定的输出目录。程序首先导入了必要的库包括Path用于处理文件路径以及SAM和YOLO这两个模型类。接着定义了一个名为auto_annotate的函数该函数接受多个参数。data参数是一个字符串表示包含待标注图像的文件夹路径。det_model和sam_model分别是YOLO和SAM的预训练模型的文件名默认值分别为’yolov8x.pt’和’sam_b.pt’。device参数用于指定运行模型的设备可以是CPU或GPU默认为空字符串。output_dir参数用于指定保存标注结果的目录如果未提供则默认在data目录下创建一个名为“_auto_annotate_labels”的文件夹。在函数内部首先加载YOLO和SAM模型。接着将data转换为Path对象以便于后续的路径操作。如果未指定输出目录则根据输入数据的路径创建一个新的输出目录。接下来使用YOLO模型对图像进行目标检测结果以流的形式返回。对于每个检测结果程序提取出类别ID和边界框信息。如果检测到的类别ID不为空则继续使用SAM模型对原始图像进行分割传入检测到的边界框。分割结果中的掩码信息被提取出来。最后程序将每个图像的标注信息写入到一个文本文件中文件名与原始图像相同内容包括类别ID和相应的分割坐标。总的来说这段代码实现了一个自动化的图像标注流程通过结合目标检测和图像分割技术能够高效地生成图像的标注数据方便后续的模型训练或评估。python import requests from pathlib import Path from zipfile import ZipFile, is_zipfile from ultralytics.utils import LOGGER, TQDM def safe_download( url, fileNone, dirNone, unzipTrue, deleteFalse, retry3, min_bytes1e0, exist_okFalse, progressTrue, ): 从指定的 URL 下载文件并提供重试、解压和删除下载文件的选项。 参数: url (str): 要下载的文件的 URL。 file (str, optional): 下载文件的文件名。如果未提供将使用 URL 的名称。 dir (str, optional): 保存下载文件的目录。如果未提供将保存在当前工作目录中。 unzip (bool, optional): 是否在下载后解压文件。默认值为 True。 delete (bool, optional): 是否在解压后删除下载的文件。默认值为 False。 retry (int, optional): 下载失败时重试的次数。默认值为 3。 min_bytes (float, optional): 下载文件成功的最小字节数。默认值为 1E0。 exist_ok (bool, optional): 解压时是否覆盖现有内容。默认值为 False。 progress (bool, optional): 下载过程中是否显示进度条。默认值为 True。 返回: (Path): 解压后的目录路径。 f Path(dir or .) / (file or url2file(url)) # 生成下载文件的完整路径 if not f.is_file(): # 如果文件不存在 desc fDownloading {url} to {f} LOGGER.info(f{desc}...) f.parent.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) # 创建目录 for i in range(retry 1): try: # 使用 requests 下载文件 with requests.get(url, streamTrue) as response: response.raise_for_status() # 检查请求是否成功 with open(f, wb) as f_opened: for data in response.iter_content(chunk_size8192): f_opened.write(data) # 写入文件 if f.exists() and f.stat().st_size min_bytes: break # 下载成功 except Exception as e: if i retry: raise ConnectionError(f❌ Download failure for {url}. Retry limit reached.) from e LOGGER.warning(f⚠️ Download failure, retrying {i 1}/{retry} {url}...) # 解压文件 if unzip and f.exists() and f.suffix in (.zip, .tar, .gz): unzip_dir dir or f.parent # 解压目录 if is_zipfile(f): with ZipFile(f) as zipObj: zipObj.extractall(unzip_dir) # 解压所有文件 if delete: f.unlink() # 删除 zip 文件 return unzip_dir # 返回解压后的目录代码核心部分解释safe_download 函数这是一个核心函数用于从指定的 URL 下载文件。它支持重试机制、解压缩和删除下载的文件。参数说明url要下载的文件的 URL。file下载后保存的文件名。dir下载文件的保存目录。unzip下载后是否解压文件。delete解压后是否删除原始压缩文件。retry下载失败时的重试次数。min_bytes成功下载的文件最小字节数。exist_ok解压时是否覆盖现有文件。progress下载时是否显示进度条。下载过程生成下载文件的完整路径如果文件不存在则开始下载。使用requests库下载文件并在下载过程中写入文件。检查下载的文件大小是否符合要求。解压过程如果下载的文件是压缩文件则解压到指定目录。根据delete参数决定是否删除原始压缩文件。这段代码的核心功能是确保文件能够从网络上可靠地下载并在需要时进行解压缩和清理。这个程序文件downloads.py是 Ultralytics YOLO 项目的一部分主要用于处理文件的下载、解压和相关的文件管理操作。文件中包含了多个函数每个函数都有特定的功能下面是对这些功能的详细说明。首先文件引入了一些必要的库包括处理文件路径的Path、网络请求的requests、以及用于多线程下载的ThreadPool。同时定义了一些常量如 GitHub 资源库的名称和可下载的模型文件列表。is_url函数用于验证给定字符串是否为有效的 URL并可选择性地检查该 URL 是否在线。它通过解析 URL 并尝试访问来确认其有效性。delete_dsstore函数用于删除指定目录下的.DS_Store文件这些文件是 macOS 系统生成的隐藏文件可能在不同操作系统之间传输文件时造成问题。zip_directory函数用于将指定目录的内容压缩为 ZIP 文件并排除特定的文件如.DS_Store。它支持显示压缩进度条并返回生成的 ZIP 文件路径。unzip_file函数用于解压缩 ZIP 文件到指定路径并排除特定的文件。它会根据 ZIP 文件的结构决定解压的目标目录并提供进度条显示。check_disk_space函数用于检查下载文件所需的磁盘空间是否足够。它会获取文件的大小并与当前可用的磁盘空间进行比较如果空间不足可以选择抛出错误或仅发出警告。get_google_drive_file_info函数用于从 Google Drive 的分享链接中提取直接下载链接和文件名。它会处理下载配额超限的情况并返回有效的下载链接。safe_download函数是核心下载功能支持从 URL 下载文件并可选择解压、删除原文件、重试下载等。它还可以处理 Google Drive 的链接并确保下载的文件符合大小要求。get_github_assets函数用于从指定的 GitHub 仓库获取版本标签和资源列表支持获取最新版本的资源。attempt_download_asset函数尝试从 GitHub 下载指定的文件如果本地不存在该文件则会进行下载。它会检查文件是否已经存在并根据需要调用safe_download进行下载。最后download函数支持从一个或多个 URL 下载文件支持并发下载。它会创建目标目录并根据参数决定是否解压和删除 ZIP 文件。整体而言这个文件提供了一系列实用的工具函数方便用户在使用 Ultralytics YOLO 时进行模型和数据的下载与管理。python import subprocess from ultralytics.utils import LOGGER, NUM_THREADS from ray import tune from ray.air import RunConfig from ray.tune.schedulers import ASHAScheduler def run_ray_tune(model, space: dict None, grace_period: int 10, gpu_per_trial: int None, max_samples: int 10, **train_args): 使用 Ray Tune 进行超参数调优。 参数: model (YOLO): 要调优的模型。 space (dict, optional): 超参数搜索空间默认为 None。 grace_period (int, optional): ASHA 调度器的宽限期以 epoch 为单位默认为 10。 gpu_per_trial (int, optional): 每个试验分配的 GPU 数量默认为 None。 max_samples (int, optional): 最大试验次数默认为 10。 train_args (dict, optional): 传递给 train() 方法的附加参数默认为 {}。 返回: (dict): 包含超参数搜索结果的字典。 # 安装 Ray Tune subprocess.run(pip install ray[tune].split(), checkTrue) # 定义默认的超参数搜索空间 default_space { lr0: tune.uniform(1e-5, 1e-1), # 初始学习率 lrf: tune.uniform(0.01, 1.0), # 最终学习率 momentum: tune.uniform(0.6, 0.98), # 动量 weight_decay: tune.uniform(0.0, 0.001), # 权重衰减 # 其他超参数... } # 将模型放入 Ray 存储中 model_in_store ray.put(model) def _tune(config): 使用指定的超参数和附加参数训练 YOLO 模型。 参数: config (dict): 用于训练的超参数字典。 返回: None. model_to_train ray.get(model_in_store) # 从 Ray 存储中获取模型 model_to_train.reset_callbacks() # 重置回调 config.update(train_args) # 更新训练参数 results model_to_train.train(**config) # 训练模型 return results.results_dict # 返回结果字典 # 获取搜索空间 if not space: space default_space # 如果没有提供搜索空间则使用默认值 # 定义可训练函数并分配资源 trainable_with_resources tune.with_resources(_tune, {cpu: NUM_THREADS, gpu: gpu_per_trial or 0}) # 定义 ASHA 调度器 asha_scheduler ASHAScheduler(time_attrepoch, metricmetric_name, modemax, max_t100, grace_periodgrace_period) # 创建 Ray Tune 超参数搜索调优器 tuner tune.Tuner(trainable_with_resources, param_spacespace, tune_configtune.TuneConfig(schedulerasha_scheduler, num_samplesmax_samples), run_configRunConfig()) # 运行超参数搜索 tuner.fit() # 返回超参数搜索的结果 return tuner.get_results()代码说明导入必要的库导入subprocess用于安装依赖导入ray和tune进行超参数调优。定义run_ray_tune函数该函数用于执行超参数调优接受模型和多个参数。安装 Ray Tune通过subprocess.run安装 Ray Tune 库。定义默认超参数空间设置一组默认的超参数范围供调优使用。模型存储将模型放入 Ray 的存储中以便在调优过程中使用。定义_tune函数这是实际训练模型的函数使用传入的超参数进行训练。获取搜索空间如果用户没有提供搜索空间则使用默认的超参数空间。定义可训练函数使用tune.with_resources定义可以使用的资源CPU 和 GPU。定义 ASHA 调度器设置调度器以管理超参数搜索过程。创建调优器并运行使用tune.Tuner创建调优器并执行超参数搜索最后返回结果。这个程序文件是一个用于YOLOv8模型超参数调优的工具利用了Ray Tune库来实现高效的超参数搜索。程序首先导入了必要的模块和库包括用于配置和日志记录的工具以及Ray Tune的相关功能。在run_ray_tune函数中用户可以传入一个YOLO模型以及一些超参数搜索的配置选项。函数的参数包括模型对象、超参数搜索空间、训练过程中的宽限期、每个试验分配的GPU数量、最大样本数等。函数的返回值是一个字典包含超参数搜索的结果。函数开始时首先记录了一条信息指向Ray Tune的文档。接着它尝试安装Ray Tune库如果安装失败则抛出一个模块未找到的错误。随后程序会检查是否安装了Wandb一个用于实验跟踪的工具并确保其版本可用。接下来定义了一个默认的超参数搜索空间包括学习率、动量、权重衰减、数据增强参数等。然后程序将模型放入Ray的存储中以便在调优过程中使用。_tune函数是实际进行模型训练的地方它接收一个包含超参数的配置字典并使用这些参数来训练模型。训练完成后返回训练结果的字典。在获取搜索空间时如果用户没有提供自定义的搜索空间则使用默认的搜索空间。同时程序还会从训练参数中获取数据集的信息如果没有提供数据集则使用默认值。接下来定义了一个可分配资源的可训练函数并设置了ASHA调度器来管理超参数搜索的过程。ASHA调度器根据训练过程中的性能指标来决定哪些试验应该继续进行哪些应该提前终止。然后程序设置了用于超参数搜索的回调函数主要是Wandb的日志记录功能如果可用。最后创建了Ray Tune的调优器并运行超参数搜索。在搜索完成后函数返回调优的结果供用户分析和使用。整个程序的设计旨在简化YOLOv8模型的超参数调优过程提高模型训练的效率和效果。python class DetectionTrainer(BaseTrainer): DetectionTrainer类继承自BaseTrainer类用于基于检测模型的训练。 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train表示训练模式val表示验证模式用户可以为每种模式自定义不同的增强。 batch (int, optional): 批次大小仅用于rect模式。默认为None。 gs max(int(de_parallel(self.model).stride.max() if self.model else 0), 32) 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] # 确保模式为训练或验证 with torch_distributed_zero_first(rank): # 如果使用分布式数据并行只初始化数据集一次 dataset self.build_dataset(dataset_path, mode, batch_size) shuffle mode train # 训练模式下打乱数据 if getattr(dataset, rect, False) and shuffle: LOGGER.warning(WARNING ⚠️ rectTrue与DataLoader的shuffle不兼容设置shuffleFalse) shuffle False workers self.args.workers if mode train else self.args.workers * 2 # 根据模式设置工作线程数 return build_dataloader(dataset, batch_size, workers, shuffle, rank) # 返回数据加载器 def preprocess_batch(self, batch): 对一批图像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 # 将图像转移到设备并归一化 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) # 进行插值缩放 batch[img] imgs # 更新批次中的图像 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 get_validator(self): 返回YOLO模型验证器。 self.loss_names box_loss, cls_loss, dfl_loss # 定义损失名称 return yolo.detect.DetectionValidator( self.test_loader, save_dirself.save_dir, argscopy(self.args), _callbacksself.callbacks ) # 返回验证器 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, )代码核心部分说明DetectionTrainer类该类是用于训练YOLO检测模型的核心类继承自BaseTrainer提供了构建数据集、获取数据加载器、预处理批次、获取模型和验证器等功能。build_dataset方法根据给定的图像路径和模式构建YOLO数据集支持训练和验证模式。get_dataloader方法构造数据加载器确保在分布式训练中只初始化一次数据集并根据模式设置数据打乱和工作线程数。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。get_validator方法返回用于验证模型性能的验证器记录损失名称。plot_training_samples方法用于绘制训练样本及其注释便于可视化训练过程。这个程序文件train.py是一个用于训练 YOLOYou Only Look Once目标检测模型的实现继承自BaseTrainer类。它主要包含了数据集构建、数据加载、模型预处理、模型属性设置、模型获取、验证器获取、损失记录、训练进度显示、训练样本绘制和指标绘制等功能。在文件的开头导入了一些必要的库和模块包括数学运算、随机数生成、深度学习框架 PyTorch 的神经网络模块以及 Ultralytics 提供的相关工具和函数。DetectionTrainer类是文件的核心部分提供了多种方法来支持训练过程。build_dataset方法用于构建 YOLO 数据集接收图像路径、模式训练或验证和批量大小作为参数。它会根据模型的步幅stride来调整数据集的构建。get_dataloader方法用于构建和返回数据加载器确保在分布式训练中只初始化一次数据集并根据模式选择是否打乱数据顺序。它还会根据模式设置工作线程的数量。preprocess_batch方法负责对图像批次进行预处理包括将图像缩放到适当的大小并转换为浮点数格式。如果启用了多尺度训练它会随机选择一个新的图像大小进行训练。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以便模型能够正确处理数据。get_model方法用于返回一个 YOLO 检测模型实例并可选择加载预训练权重。get_validator方法返回一个用于模型验证的DetectionValidator实例记录损失名称以便后续分析。label_loss_items方法用于返回带有标签的训练损失项字典便于在训练过程中监控模型性能。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轮次、GPU 内存使用情况、损失值、实例数量和图像大小。plot_training_samples方法用于绘制训练样本及其标注便于可视化训练数据的质量。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和性能。总体来说这个文件提供了一个完整的框架支持 YOLO 模型的训练过程包括数据处理、模型管理和结果可视化等功能。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