企业官网建设流程全解析

电商网站的建设的主要目的,做调查网站的问卷哪个给的钱高,模板网站建设青岛,百度搜索风云榜电视剧一、背景意义 随着纺织工业的快速发展#xff0c;织物的质量控制变得愈发重要。织物缺陷不仅影响产品的外观和使用性能#xff0c;还可能导致客户的不满和经济损失。因此#xff0c;如何高效、准确地检测织物缺陷#xff0c;成为了纺织行业亟待解决的技术难题。传统的织物缺…一、背景意义随着纺织工业的快速发展织物的质量控制变得愈发重要。织物缺陷不仅影响产品的外观和使用性能还可能导致客户的不满和经济损失。因此如何高效、准确地检测织物缺陷成为了纺织行业亟待解决的技术难题。传统的织物缺陷检测方法主要依赖人工目视检查虽然在小规模生产中可以实现但随着生产规模的扩大和产品种类的多样化人工检测的效率和准确性逐渐无法满足市场需求。此外人工检测容易受到主观因素的影响存在漏检和误检的风险。因此开发一种高效、自动化的织物缺陷检测系统显得尤为重要。近年来深度学习技术的迅猛发展为图像处理领域带来了新的机遇。特别是目标检测算法的进步使得机器能够在复杂的图像中识别和定位目标物体。YOLOYou Only Look Once系列算法因其高效性和实时性成为了目标检测领域的热门选择。YOLOv8作为该系列的最新版本具备了更强的特征提取能力和更快的推理速度为织物缺陷检测提供了良好的技术基础。然而现有的YOLOv8模型在特定领域的应用上仍存在一定的局限性尤其是在处理复杂背景和多样化缺陷类型时模型的准确性和鲁棒性有待提高。因此基于YOLOv8的改进针对织物缺陷检测进行系统研究具有重要的理论价值和实际意义。本研究将利用一个包含2000张图像的织物缺陷检测数据集专注于单一类别的缺陷识别。这一数据集为模型的训练和测试提供了丰富的样本能够有效支持模型的学习过程。通过对YOLOv8进行改进结合数据集的特性旨在提升模型在织物缺陷检测中的准确性和实时性。具体而言本研究将探讨如何通过数据增强、特征融合和模型优化等手段提升YOLOv8在复杂织物图像中的表现以期实现更高的检测精度和更低的误检率。此外织物缺陷检测系统的成功应用不仅能够提高生产效率降低人工成本还能在一定程度上提升产品质量增强企业的市场竞争力。随着智能制造和工业4.0的推进自动化检测系统的需求将持续增长。因此本研究的成果不仅具有学术价值还具有广泛的应用前景能够为纺织行业的智能化转型提供有力支持。综上所述基于改进YOLOv8的织物缺陷检测系统的研究既是对现有技术的创新与提升也是对纺织行业质量控制的有力响应。通过深入探索深度学习在织物缺陷检测中的应用本研究将为相关领域的研究者和从业者提供新的思路和方法推动织物检测技术的进步与发展。二、图片效果三、数据集信息在本研究中我们采用了名为“fabric defect detection”的数据集以改进YOLOv8的织物缺陷检测系统。该数据集专注于织物表面缺陷的识别与分类旨在为计算机视觉领域提供高质量的训练数据提升自动化检测的准确性和效率。数据集包含五个主要类别尽管在类别名称的描述中存在一些不明确的信息但这些类别涵盖了织物缺陷检测的关键方面。首先数据集的设计考虑到了织物缺陷的多样性和复杂性确保模型能够在不同的环境和条件下进行有效的学习。通过丰富的样本数据模型能够识别出多种类型的织物缺陷包括但不限于色差、织物撕裂、污渍、编织不均匀等。这些缺陷在实际生产中常常影响产品的质量和美观因此准确的检测系统对于提升生产效率和降低返工率具有重要意义。数据集的构建过程遵循了严格的标准确保每个样本的标注准确无误。通过高质量的图像采集和专业的标注团队数据集不仅包含了多种织物材料的缺陷图像还考虑到了不同光照、角度和背景下的表现。这种多样性使得训练出的YOLOv8模型能够更好地适应实际应用场景具备更强的泛化能力。此外该数据集的导出时间为2024年4月17日显示出其相对的新颖性和时效性。随着织物生产技术的不断进步织物缺陷的表现形式也在不断演变因此使用最新的数据集进行模型训练能够更好地反映当前市场的需求和挑战。我们相信这一数据集的及时更新将为织物缺陷检测系统的持续改进提供坚实的基础。在实际应用中织物缺陷检测系统的准确性直接关系到产品的质量控制和客户满意度。通过对“fabric defect detection”数据集的深入分析和应用我们期望能够实现更高的检测精度降低误报率和漏报率。这不仅有助于提升生产线的自动化水平还能为企业节省大量的人力和物力成本。总之“fabric defect detection”数据集为我们改进YOLOv8的织物缺陷检测系统提供了丰富的资源和强大的支持。通过对该数据集的有效利用我们将能够推动织物缺陷检测技术的发展为纺织行业的智能化转型贡献力量。未来我们将继续探索更多的优化策略以进一步提升模型的性能和实用性为行业提供更为精准和高效的解决方案。四、核心代码以下是经过精简和注释的核心代码importsysimportsubprocessfromQtFusion.pathimportabs_pathdefrun_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 # 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}# 执行命令并检查返回状态resultsubprocess.run(command,shellTrue)ifresult.returncode!0:print(脚本运行出错。)# 主程序入口if__name____main__:# 获取脚本的绝对路径script_pathabs_path(web.py)# 运行指定的脚本run_script(script_path)代码详细注释导入模块sys用于访问与 Python 解释器紧密相关的变量和函数。subprocess用于执行外部命令。abs_path从QtFusion.path模块导入的函数用于获取文件的绝对路径。定义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 sys.executable获取当前 Python 解释器的路径。command构建要执行的命令字符串使用streamlit运行指定的脚本。subprocess.run(command, shellTrue)执行构建的命令并等待其完成。检查命令的返回状态如果不为 0表示脚本运行出错打印错误信息。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。script_path abs_path(web.py)获取web.py脚本的绝对路径。run_script(script_path)调用run_script函数运行指定的脚本。这个程序文件ui.py是一个用于运行 Python 脚本的简单工具特别是用来启动一个 Streamlit 应用。首先文件导入了必要的模块包括sys、os和subprocess这些模块提供了与系统交互的功能。在代码的开头定义了一个名为run_script的函数。这个函数接受一个参数script_path它是要运行的脚本的路径。函数内部首先获取当前 Python 解释器的路径使用sys.executable来实现。接着构建一个命令字符串这个命令将使用当前的 Python 环境来运行指定的脚本具体是通过streamlit run命令来启动 Streamlit 应用。然后使用subprocess.run方法来执行这个命令。shellTrue参数表示命令将在一个新的 shell 中执行。执行后函数检查返回的结果如果返回码不为 0表示脚本运行过程中出现了错误此时会打印出“脚本运行出错”的提示。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以下代码才会被执行。在这里指定了要运行的脚本路径这里是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功能是通过当前的 Python 环境来运行一个指定的 Streamlit 脚本提供了一种方便的方式来启动和管理 Streamlit 应用。python import cv2 import numpy as np import torch # 读取图像的函数 def imread(filename: str, flags: int cv2.IMREAD_COLOR): 从文件中读取图像。 参数: filename (str): 要读取的文件路径。 flags (int, optional): 标志可以取cv2.IMREAD_*的值。默认为cv2.IMREAD_COLOR。 返回: (np.ndarray): 读取的图像。 # 使用cv2.imdecode读取图像np.fromfile用于处理文件路径中的中文字符 return cv2.imdecode(np.fromfile(filename, np.uint8), flags) # 写入图像的函数 def imwrite(filename: str, img: np.ndarray, paramsNone): 将图像写入文件。 参数: filename (str): 要写入的文件路径。 img (np.ndarray): 要写入的图像。 params (list of ints, optional): 额外的参数。请参见OpenCV文档。 返回: (bool): 如果文件写入成功返回True否则返回False。 try: # 使用cv2.imencode将图像编码并写入文件Path(filename).suffix获取文件后缀 cv2.imencode(Path(filename).suffix, img, params)[1].tofile(filename) return True except Exception: return False # 显示图像的函数 def imshow(winname: str, mat: np.ndarray): 在指定窗口中显示图像。 参数: winname (str): 窗口的名称。 mat (np.ndarray): 要显示的图像。 # 使用cv2.imshow显示图像窗口名称进行编码以避免Unicode错误 cv2.imshow(winname.encode(unicode_escape).decode(), mat) # PyTorch保存模型的函数 def torch_save(*args, **kwargs): 使用dill如果存在序列化lambda函数因为pickle无法处理。同时增加3次重试 以指数退避的方式处理保存失败提高对瞬时问题的鲁棒性。 参数: *args (tuple): 传递给torch.save的位置参数。 **kwargs (dict): 传递给torch.save的关键字参数。 try: import dill as pickle # 尝试导入dill模块 except ImportError: import pickle # 如果dill不可用则使用pickle # 如果kwargs中没有pickle_module则添加 if pickle_module not in kwargs: kwargs[pickle_module] pickle for i in range(4): # 进行3次重试 try: return torch.save(*args, **kwargs) # 调用torch.save保存模型 except RuntimeError: # 如果保存失败可能是设备未刷新或防病毒软件正在扫描 if i 3: raise # 如果是最后一次重试则抛出异常 time.sleep((2**i) / 2) # 指数退避0.5s, 1.0s, 2.0s代码说明imread: 读取图像文件并返回为NumPy数组支持中文路径。imwrite: 将NumPy数组图像写入指定文件支持指定编码参数。imshow: 在窗口中显示图像处理窗口名称的编码以避免Unicode错误。torch_save: 封装PyTorch的保存函数支持dill序列化和重试机制以提高保存模型的可靠性。这个程序文件patches.py是用于增强和扩展现有功能的猴子补丁monkey patches主要涉及图像处理和模型保存的功能。文件中使用了 OpenCV 和 PyTorch 库提供了一些自定义的函数来替代或扩展这些库的默认功能。首先文件导入了一些必要的库包括cv2OpenCV的Python接口、numpy用于处理数组、torchPyTorch库以及time和Path用于文件路径处理。接着定义了一些图像处理的函数。imread函数用于从文件中读取图像。它接受文件名和标志参数默认情况下使用彩色模式读取图像。该函数使用cv2.imdecode方法来解码图像数据并返回一个 NumPy 数组表示的图像。imwrite函数用于将图像写入文件。它接受文件名、图像数组和可选的参数列表。该函数使用cv2.imencode方法将图像编码为指定格式并使用tofile方法将其写入文件。函数在写入过程中捕获异常如果成功写入返回True否则返回False。imshow函数用于在指定窗口中显示图像。它接受窗口名称和图像数组作为参数。为了避免递归错误该函数调用了_imshow并对窗口名称进行了编码和解码处理以确保在多语言环境下的兼容性。接下来文件定义了一个用于保存 PyTorch 模型的函数torch_save。该函数的目的是增强模型保存的可靠性特别是在使用 lambda 函数时默认的pickle可能无法序列化它们。该函数首先尝试导入dill模块如果可用否则使用标准的pickle。在保存模型时如果遇到运行时错误例如设备未准备好或防病毒软件正在扫描该函数会进行最多三次重试每次重试之间有指数级的延迟以提高成功保存的可能性。总的来说这个文件通过自定义函数来增强 OpenCV 和 PyTorch 的功能提供了更好的图像读取、写入和模型保存的能力尤其是在处理多语言和潜在的错误时。python # 导入所需的模块和类 from .model import FastSAM # 导入FastSAM模型类 from .predict import FastSAMPredictor # 导入FastSAMPredictor预测类 from .prompt import FastSAMPrompt # 导入FastSAMPrompt提示类 from .val import FastSAMValidator # 导入FastSAMValidator验证类 # 定义模块的公开接口指定可以被外部访问的类 __all__ FastSAMPredictor, FastSAM, FastSAMPrompt, FastSAMValidator代码注释说明模块导入代码中通过相对导入的方式引入了多个类这些类分别负责模型的构建、预测、提示和验证等功能。FastSAM是模型的核心类负责定义和训练模型。FastSAMPredictor类用于进行模型的预测处理输入数据并输出结果。FastSAMPrompt类可能用于生成提示信息或处理用户输入。FastSAMValidator类用于验证模型的性能评估模型的准确性和有效性。__all__变量__all__是一个特殊变量用于定义模块的公共接口。当使用from module import *时只有在__all__中列出的名称会被导入。这里列出了四个类表示这些类是该模块的主要功能部分外部用户可以直接使用它们。这个程序文件是一个Python模块的初始化文件通常用于定义模块的公共接口。在这个文件中首先有一个注释表明这是Ultralytics YOLO项目的一部分并且该项目遵循AGPL-3.0许可证。接下来文件通过相对导入的方式引入了四个类或函数FastSAM、FastSAMPredictor、FastSAMPrompt和FastSAMValidator。这些类或函数分别来自于同一模块下的不同文件。具体来说FastSAM可能是实现了某种模型的核心类FastSAMPredictor可能用于进行预测FastSAMPrompt可能与输入提示或交互相关而FastSAMValidator则可能用于验证模型的性能或结果。最后__all__变量被定义为一个包含字符串的元组这些字符串代表了该模块公开的接口部分。这意味着当使用from module import *的方式导入该模块时只会导入FastSAMPredictor、FastSAM、FastSAMPrompt和FastSAMValidator这四个类或函数其他未列出的内容将不会被导入。这种做法有助于控制模块的命名空间避免不必要的命名冲突同时也提高了模块的可读性和可维护性。python # 导入Ultralytics YOLO库遵循AGPL-3.0许可证 # 定义当前版本 __version__ 8.0.202 # 从ultralytics.models模块导入不同的模型 from ultralytics.models import RTDETR, SAM, YOLO # 导入实时目标检测模型RTDETR、分割模型SAM和YOLO模型 from ultralytics.models.fastsam import FastSAM # 导入快速分割模型FastSAM from ultralytics.models.nas import NAS # 导入神经架构搜索模型NAS # 导入设置和检查工具 from ultralytics.utils import SETTINGS as settings # 导入设置 from ultralytics.utils.checks import check_yolo as checks # 导入YOLO模型检查工具 from ultralytics.utils.downloads import download # 导入下载工具 # 定义模块的公共接口允许外部访问的内容 __all__ __version__, YOLO, NAS, SAM, FastSAM, RTDETR, checks, download, settings注释说明版本定义__version__用于标识当前库的版本号方便用户和开发者了解使用的版本。模型导入通过from语句导入不同的模型这些模型是进行目标检测和图像分割的核心组件。工具导入导入设置、检查和下载工具帮助用户进行模型的配置、验证和资源下载。公共接口__all__定义了模块的公共接口只有在这个列表中的内容才能被外部访问这有助于封装和保护模块内部实现。这个程序文件是Ultralytics YOLOYou Only Look Once算法的一个初始化模块主要用于导入和管理与YOLOv8相关的功能和组件。文件的开头部分包含了版权信息和版本号表明该代码遵循AGPL-3.0许可证并且当前版本为8.0.202。接下来文件从ultralytics.models模块中导入了多个模型包括RTDETR、SAM和YOLO。这些模型是YOLOv8算法的不同实现或变种可能针对不同的任务或应用场景进行了优化。此外还导入了FastSAM和NAS这表明该库可能还支持快速的SAM模型和神经架构搜索NAS相关的功能。在工具函数方面文件导入了SETTINGS作为settings这可能包含了与模型配置和运行相关的设置选项。同时check_yolo函数被导入为checks用于检查YOLO模型的有效性或兼容性。download函数则用于处理模型或数据的下载操作。最后__all__变量定义了该模块的公共接口列出了可以被外部访问的组件。这包括版本号、各个模型类、检查函数、下载函数以及设置选项。通过这种方式用户可以方便地使用这些功能而不需要直接访问模块内部的实现细节。总的来说这个文件的主要作用是组织和暴露YOLOv8相关的模型和工具方便用户进行深度学习模型的训练和推理。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): 扩展自 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 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] with torch_distributed_zero_first(rank): # 仅在 DDP 中初始化数据集 *.cache 一次 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 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 # 归一化到 [0, 1] 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 return batch def set_model_attributes(self): 设置模型的属性包括类别数量和名称。 self.model.nc self.data[nc] # 将类别数量附加到模型 self.model.names self.data[names] # 将类别名称附加到模型 self.model.args self.args # 将超参数附加到模型 def get_model(self, cfgNone, weightsNone, verboseTrue): 返回 YOLO 检测模型。 model DetectionModel(cfg, ncself.data[nc], verboseverbose and RANK -1) 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, )代码注释说明导入必要的库导入了处理数据、构建模型和绘图所需的库。DetectionTrainer 类这是一个继承自BaseTrainer的类专门用于训练检测模型。build_dataset 方法根据输入的图像路径和模式构建 YOLO 数据集。get_dataloader 方法构造数据加载器负责加载训练或验证数据。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。set_model_attributes 方法设置模型的类别数量和名称。get_model 方法返回一个 YOLO 检测模型并可选择加载预训练权重。plot_training_samples 方法绘制训练样本及其对应的标注信息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目标检测模型的脚本继承自BaseTrainer类。程序的主要功能是构建数据集、获取数据加载器、预处理图像批次、设置模型属性、获取模型、进行模型验证、记录损失、显示训练进度、绘制训练样本和指标等。首先程序导入了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、Ultralytics 提供的各种工具和模型等。接着定义了DetectionTrainer类该类用于处理目标检测任务的训练过程。在build_dataset方法中程序根据传入的图像路径和模式训练或验证构建 YOLO 数据集。该方法会根据模型的步幅计算出合适的图像大小并调用build_yolo_dataset函数来创建数据集。get_dataloader方法用于构建数据加载器。它根据模式训练或验证初始化数据集并设置是否打乱数据的顺序。训练模式下数据会被打乱而验证模式下则不会。preprocess_batch方法负责对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以确保模型与数据集的匹配。get_model方法返回一个 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实例以便在训练过程中评估模型性能。label_loss_items方法用于返回一个包含训练损失项的字典便于后续的损失记录和分析。progress_string方法生成一个格式化的字符串用于显示训练进度包括当前的训练轮次、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便于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记录的指标和标签以便分析模型的训练效果。总体而言这个文件提供了一个完整的训练流程涵盖了数据处理、模型训练、验证和结果可视化等多个方面旨在帮助用户高效地训练 YOLO 目标检测模型。python # 导入必要的库 import numpy as np import pandas as pd import wandb as wb # 导入wandb库用于实验管理和可视化 _processed_plots {} # 用于记录已处理的图表避免重复记录 def _custom_table(x, y, classes, titlePrecision Recall Curve, x_titleRecall, y_titlePrecision): 创建并记录自定义的精确度-召回率曲线可视化。 Args: x (List): x轴的值长度为N。 y (List): y轴的值长度为N。 classes (List): 每个点的类别标签长度为N。 title (str, optional): 图表标题默认为Precision Recall Curve。 x_title (str, optional): x轴标签默认为Recall。 y_title (str, optional): y轴标签默认为Precision。 Returns: (wandb.Object): 适合记录的wandb对象展示自定义的可视化。 # 创建一个数据框包含类别、y值和x值 df pd.DataFrame({class: classes, y: y, x: x}).round(3) fields {x: x, y: y, class: class} string_fields {title: title, x-axis-title: x_title, y-axis-title: y_title} # 使用wandb记录表格 return wb.plot_table( wandb/area-under-curve/v0, wb.Table(dataframedf), fieldsfields, string_fieldsstring_fields ) def _plot_curve(x, y, namesNone, idprecision-recall, titlePrecision Recall Curve, x_titleRecall, y_titlePrecision, num_x100, only_meanFalse): 记录一个度量曲线的可视化。 Args: x (np.ndarray): x轴的数据点长度为N。 y (np.ndarray): y轴的数据点形状为CxNC为类别数量。 names (list, optional): y轴数据对应的类别名称长度为C。 id (str, optional): 在wandb中记录数据的唯一标识符默认为precision-recall。 title (str, optional): 可视化图表的标题默认为Precision Recall Curve。 x_title (str, optional): x轴的标签默认为Recall。 y_title (str, optional): y轴的标签默认为Precision。 num_x (int, optional): 可视化的插值数据点数量默认为100。 only_mean (bool, optional): 指示是否仅绘制均值曲线的标志默认为True。 Note: 该函数利用_custom_table函数生成实际的可视化。 # 创建新的x值 if names is None: names [] x_new np.linspace(x[0], x[-1], num_x).round(5) # 创建用于记录的数组 x_log x_new.tolist() y_log np.interp(x_new, x, np.mean(y, axis0)).round(3).tolist() if only_mean: # 仅记录均值曲线 table wb.Table(datalist(zip(x_log, y_log)), columns[x_title, y_title]) wb.run.log({title: wb.plot.line(table, x_title, y_title, titletitle)}) else: # 记录每个类别的曲线 classes [mean] * len(x_log) for i, yi in enumerate(y): x_log.extend(x_new) # 添加新的x值 y_log.extend(np.interp(x_new, x, yi)) # 将y插值到新的x classes.extend([names[i]] * len(x_new)) # 添加类别名称 wb.log({id: _custom_table(x_log, y_log, classes, title, x_title, y_title)}, commitFalse) def on_fit_epoch_end(trainer): 在每个训练周期结束时记录训练指标和模型信息。 wb.run.log(trainer.metrics, steptrainer.epoch 1) # 记录当前周期的指标 # 记录训练和验证过程中的图表 _log_plots(trainer.plots, steptrainer.epoch 1) _log_plots(trainer.validator.plots, steptrainer.epoch 1) if trainer.epoch 0: wb.run.log(model_info_for_loggers(trainer), steptrainer.epoch 1) # 记录模型信息 def on_train_end(trainer): 在训练结束时保存最佳模型作为artifact。 _log_plots(trainer.validator.plots, steptrainer.epoch 1) # 记录验证过程中的图表 _log_plots(trainer.plots, steptrainer.epoch 1) # 记录训练过程中的图表 art wb.Artifact(typemodel, namefrun_{wb.run.id}_model) # 创建模型artifact if trainer.best.exists(): art.add_file(trainer.best) # 添加最佳模型文件 wb.run.log_artifact(art, aliases[best]) # 记录artifact # 记录每个曲线的可视化 for curve_name, curve_values in zip(trainer.validator.metrics.curves, trainer.validator.metrics.curves_results): x, y, x_title, y_title curve_values _plot_curve( x, y, nameslist(trainer.validator.metrics.names.values()), idfcurves/{curve_name}, titlecurve_name, x_titlex_title, y_titley_title, ) wb.run.finish() # 结束wandb运行代码核心部分说明导入库导入必要的库包括numpy、pandas和wandb用于数据处理和实验管理。自定义表格函数_custom_table函数用于创建并记录精确度-召回率曲线的可视化。绘制曲线函数_plot_curve函数根据输入数据生成度量曲线并记录到wandb。训练周期结束时的记录on_fit_epoch_end函数在每个训练周期结束时记录训练指标和模型信息。训练结束时的处理on_train_end函数在训练结束时保存最佳模型并记录验证和训练过程中的图表。这个程序文件是一个用于集成WandBWeights and Biases库的回调模块主要用于在训练YOLO模型时记录和可视化训练过程中的各种指标和图表。首先文件导入了一些必要的库和模块包括Ultralytics的设置和工具函数。接着它尝试验证WandB的可用性确保在运行测试时不会记录日志并检查WandB的设置是否启用。文件中定义了几个主要的函数。_custom_table函数用于创建并记录一个自定义的精确度-召回曲线图允许用户自定义图表的标题和轴标签。它接收x轴和y轴的数据以及类标签并将这些数据封装成一个数据框然后使用WandB的API生成图表。_plot_curve函数则用于记录一个指标曲线的可视化。它可以根据输入的数据生成曲线并将其记录到WandB中。这个函数可以选择只绘制平均曲线或每个类的曲线具体取决于only_mean参数的设置。_log_plots函数负责记录输入字典中的图表如果这些图表在指定的步骤中尚未记录过它会将图表添加到WandB的日志中。接下来的几个函数是训练过程中的回调函数。on_pretrain_routine_start在预训练例程开始时被调用用于初始化WandB项目。on_fit_epoch_end在每个训练周期结束时记录训练指标和模型信息。on_train_epoch_end在每个训练周期结束时记录标签损失和学习率并在特定条件下记录图表。on_train_end则在训练结束时保存最佳模型并记录验证器的图表和曲线。最后程序定义了一个回调字典callbacks该字典包含了在训练过程中会被调用的回调函数只有在WandB可用时才会包含这些回调。这些回调函数将帮助用户更好地监控和分析模型的训练过程。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