營銷型網(wǎng)站建設(shè)方法,連云港公司網(wǎng)站制作,企業(yè)網(wǎng)站前端模板,做調(diào)研用到的大數(shù)據(jù)網(wǎng)站一、背景意義 隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們生活水平的提高#xff0c;食品安全和衛(wèi)生問題日益受到重視。在餐飲行業(yè)#xff0c;廚房工作人員的衛(wèi)生習(xí)慣直接影響到食品的安全性和消費(fèi)者的健康。因此#xff0c;廚房頭巾的佩戴成為了餐飲行業(yè)衛(wèi)生管理的重要環(huán)節(jié)之一。廚房頭巾不僅…一、背景意義隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們生活水平的提高食品安全和衛(wèi)生問題日益受到重視。在餐飲行業(yè)廚房工作人員的衛(wèi)生習(xí)慣直接影響到食品的安全性和消費(fèi)者的健康。因此廚房頭巾的佩戴成為了餐飲行業(yè)衛(wèi)生管理的重要環(huán)節(jié)之一。廚房頭巾不僅能夠有效防止頭發(fā)掉落到食品中還能減少細(xì)菌和其他污染物的傳播。為了確保廚房工作人員遵循衛(wèi)生規(guī)范開發(fā)一種高效、準(zhǔn)確的廚房頭巾佩戴檢測系統(tǒng)顯得尤為重要。近年來計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展為物體檢測提供了新的解決方案。YOLOYou Only Look Once系列模型因其高效的實(shí)時(shí)檢測能力和良好的準(zhǔn)確性廣泛應(yīng)用于各類物體檢測任務(wù)。YOLOv8作為該系列的最新版本進(jìn)一步提升了檢測精度和速度適合在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。然而針對廚房頭巾佩戴檢測的特定需求YOLOv8模型仍需進(jìn)行改進(jìn)以適應(yīng)不同光照、角度和背景下的檢測挑戰(zhàn)。本研究基于改進(jìn)YOLOv8模型構(gòu)建一個(gè)廚房頭巾佩戴檢測系統(tǒng)旨在通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)對廚房工作人員佩戴頭巾情況的自動(dòng)監(jiān)測。為此我們構(gòu)建了一個(gè)包含3643張圖像的數(shù)據(jù)集分為“佩戴頭巾”和“未佩戴頭巾”兩個(gè)類別。這一數(shù)據(jù)集的多樣性和豐富性為模型的訓(xùn)練提供了良好的基礎(chǔ)使其能夠在不同場景下進(jìn)行有效的檢測。該系統(tǒng)的意義不僅在于提升廚房衛(wèi)生管理的效率還在于推動(dòng)智能監(jiān)控技術(shù)在餐飲行業(yè)的應(yīng)用。通過自動(dòng)化檢測管理者可以實(shí)時(shí)監(jiān)控廚房工作人員的衛(wèi)生狀況及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正不規(guī)范行為從而有效降低食品安全風(fēng)險(xiǎn)。此外該系統(tǒng)還可以為其他行業(yè)的衛(wèi)生管理提供借鑒如醫(yī)療、制藥等領(lǐng)域進(jìn)一步拓展計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用范圍。綜上所述基于改進(jìn)YOLOv8的廚房頭巾佩戴檢測系統(tǒng)的研究不僅具有重要的理論價(jià)值也具備廣泛的實(shí)際應(yīng)用前景。通過該系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用能夠?yàn)樘嵘惋嬓袠I(yè)的衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)和食品安全水平提供有力支持促進(jìn)社會對食品安全問題的關(guān)注與重視。二、圖片效果三、數(shù)據(jù)集信息在本研究中我們采用了名為“hairnet”的數(shù)據(jù)集以訓(xùn)練和改進(jìn)YOLOv8模型旨在實(shí)現(xiàn)廚房頭巾佩戴檢測系統(tǒng)的高效識別。該數(shù)據(jù)集專門設(shè)計(jì)用于區(qū)分佩戴廚房頭巾與未佩戴廚房頭巾的情況具有明確的分類目標(biāo)和豐富的樣本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集的類別數(shù)量為2具體類別包括“hairnet”和“no_hairnet”。這一簡單而有效的分類結(jié)構(gòu)使得模型能夠在實(shí)際應(yīng)用中快速而準(zhǔn)確地判斷個(gè)體是否佩戴了廚房頭巾從而在食品安全和衛(wèi)生管理方面發(fā)揮重要作用。“hairnet”數(shù)據(jù)集的構(gòu)建考慮到了廚房環(huán)境的多樣性和復(fù)雜性樣本涵蓋了不同性別、年齡、種族和體型的個(gè)體確保了模型訓(xùn)練的多樣性和泛化能力。此外數(shù)據(jù)集中還包含了多種廚房場景的圖像如不同的廚房布局、光照條件和背景環(huán)境這些因素都可能影響頭巾的可見性和識別難度。通過這樣的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)集不僅提供了豐富的樣本還增強(qiáng)了模型在真實(shí)世界應(yīng)用中的適應(yīng)性。在數(shù)據(jù)標(biāo)注方面所有圖像均經(jīng)過專業(yè)人員的精確標(biāo)注確保每個(gè)樣本的標(biāo)簽準(zhǔn)確無誤。標(biāo)注過程采用了嚴(yán)格的質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)以避免因標(biāo)注錯(cuò)誤而影響模型的訓(xùn)練效果。每個(gè)圖像中佩戴廚房頭巾的個(gè)體被標(biāo)記為“hairnet”而未佩戴的個(gè)體則標(biāo)記為“no_hairnet”。這種清晰的標(biāo)注方式為YOLOv8模型的訓(xùn)練提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)使其能夠有效學(xué)習(xí)到區(qū)分這兩類目標(biāo)的特征。在數(shù)據(jù)集的規(guī)模方面“hairnet”數(shù)據(jù)集包含了大量的圖像樣本確保了模型訓(xùn)練的充分性。數(shù)據(jù)集的豐富性不僅體現(xiàn)在樣本數(shù)量上還體現(xiàn)在樣本的多樣性上。為了進(jìn)一步提升模型的魯棒性數(shù)據(jù)集還包含了一些經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理的圖像例如旋轉(zhuǎn)、縮放、亮度調(diào)整等。這些增強(qiáng)手段旨在模擬不同的拍攝條件和環(huán)境變化使得訓(xùn)練出的模型能夠在各種實(shí)際場景中保持良好的性能。在模型訓(xùn)練過程中我們將“hairnet”數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集以便于評估模型的性能和泛化能力。訓(xùn)練集用于模型的學(xué)習(xí)驗(yàn)證集用于調(diào)參和模型選擇而測試集則用于最終的性能評估。通過這種科學(xué)的劃分方式我們能夠全面了解模型在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)從而確保其在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性。綜上所述“hairnet”數(shù)據(jù)集為廚房頭巾佩戴檢測系統(tǒng)的研究提供了重要的支持。其明確的分類結(jié)構(gòu)、豐富的樣本多樣性和高質(zhì)量的標(biāo)注使得YOLOv8模型能夠在這一特定任務(wù)上實(shí)現(xiàn)優(yōu)異的性能。隨著數(shù)據(jù)集的不斷完善和模型的持續(xù)優(yōu)化我們期待這一系統(tǒng)能夠在實(shí)際廚房環(huán)境中發(fā)揮重要作用為食品安全和衛(wèi)生管理提供有效保障。四、核心代碼python # 導(dǎo)入必要的模塊 from ultralytics.models.yolo.segment import SegmentationValidator from ultralytics.utils.metrics import SegmentMetrics class FastSAMValidator(SegmentationValidator): 自定義驗(yàn)證類用于快速SAMSegment Anything Model分割基于Ultralytics YOLO框架。 該類擴(kuò)展了SegmentationValidator專門定制了快速SAM的驗(yàn)證過程。將任務(wù)設(shè)置為“分割”并使用SegmentMetrics進(jìn)行評估。 此外為了避免在驗(yàn)證過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤禁用了繪圖功能。 def __init__(self, dataloaderNone, save_dirNone, pbarNone, argsNone, _callbacksNone): 初始化FastSAMValidator類將任務(wù)設(shè)置為“分割”并將指標(biāo)設(shè)置為SegmentMetrics。 參數(shù) dataloader (torch.utils.data.DataLoader): 用于驗(yàn)證的數(shù)據(jù)加載器。 save_dir (Path, optional): 保存結(jié)果的目錄。 pbar (tqdm.tqdm): 用于顯示進(jìn)度的進(jìn)度條。 args (SimpleNamespace): 驗(yàn)證器的配置。 _callbacks (dict): 存儲各種回調(diào)函數(shù)的字典。 注意 為了避免錯(cuò)誤本類禁用了ConfusionMatrix和其他相關(guān)指標(biāo)的繪圖功能。 # 調(diào)用父類的初始化方法 super().__init__(dataloader, save_dir, pbar, args, _callbacks) # 設(shè)置任務(wù)類型為“分割” self.args.task segment # 禁用繪圖功能以避免錯(cuò)誤 self.args.plots False # 初始化分割指標(biāo) self.metrics SegmentMetrics(save_dirself.save_dir, on_plotself.on_plot)代碼核心部分分析類定義FastSAMValidator繼承自SegmentationValidator這是一個(gè)專門用于分割任務(wù)的驗(yàn)證器。構(gòu)造函數(shù)__init__方法初始化驗(yàn)證器設(shè)置任務(wù)類型為“分割”并禁用繪圖功能以防止在驗(yàn)證過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤。屬性設(shè)置self.args.task被設(shè)置為 “segment”表示當(dāng)前的任務(wù)是分割。self.args.plots被設(shè)置為False表示不生成繪圖避免潛在的錯(cuò)誤。self.metrics使用SegmentMetrics來計(jì)算分割性能指標(biāo)便于后續(xù)的評估和分析。通過這些核心部分的設(shè)置FastSAMValidator類能夠?qū)Ｗ⒂诳焖賁AM模型的分割驗(yàn)證確保在驗(yàn)證過程中高效且無錯(cuò)誤。這個(gè)文件是一個(gè)用于快速分割模型Fast SAM的驗(yàn)證器類名為FastSAMValidator它繼承自SegmentationValidator類屬于 Ultralytics YOLO 框架的一部分。該類的主要功能是定制化驗(yàn)證過程以適應(yīng)快速分割模型的需求。在類的文檔字符串中說明了這個(gè)驗(yàn)證器的目的和功能。它專門用于快速 SAM 分割設(shè)置了任務(wù)類型為“分割”并使用SegmentMetrics進(jìn)行評估。此外為了避免在驗(yàn)證過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤該類禁用了繪圖功能。在初始化方法__init__中構(gòu)造函數(shù)接受多個(gè)參數(shù)包括數(shù)據(jù)加載器、結(jié)果保存目錄、進(jìn)度條對象、額外的配置參數(shù)以及回調(diào)函數(shù)的字典。通過調(diào)用父類的構(gòu)造函數(shù)初始化了基本的驗(yàn)證器功能。接著設(shè)置了任務(wù)類型為“segment”并將繪圖功能禁用以避免在驗(yàn)證過程中可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤。最后實(shí)例化了SegmentMetrics用于后續(xù)的評估?？傮w來說這個(gè)文件定義了一個(gè)專門用于快速 SAM 模型的驗(yàn)證器簡化了驗(yàn)證過程并確保在驗(yàn)證時(shí)不會出現(xiàn)繪圖相關(guān)的錯(cuò)誤。python import sys import subprocess def run_script(script_path): 使用當(dāng)前 Python 環(huán)境運(yùn)行指定的腳本。 參數(shù): script_path (str): 要運(yùn)行的腳本路徑 返回: None # 獲取當(dāng)前 Python 解釋器的路徑 python_path sys.executable # 構(gòu)建運(yùn)行命令使用 streamlit 運(yùn)行指定的腳本 command f{python_path} -m streamlit run {script_path} # 執(zhí)行命令并等待其完成 result subprocess.run(command, shellTrue) # 檢查命令執(zhí)行結(jié)果如果返回碼不為0表示出錯(cuò) if result.returncode ! 0: print(腳本運(yùn)行出錯(cuò)。) # 如果該腳本是主程序則執(zhí)行以下代碼 if __name__ __main__: # 指定要運(yùn)行的腳本路徑 script_path web.py # 假設(shè)腳本在當(dāng)前目錄下 # 調(diào)用函數(shù)運(yùn)行指定的腳本 run_script(script_path)代碼注釋說明導(dǎo)入模塊sys用于獲取當(dāng)前 Python 解釋器的路徑。subprocess用于執(zhí)行外部命令。定義run_script函數(shù)此函數(shù)接受一個(gè)腳本路徑作為參數(shù)并在當(dāng)前 Python 環(huán)境中運(yùn)行該腳本。獲取 Python 解釋器路徑使用sys.executable獲取當(dāng)前 Python 解釋器的完整路徑。構(gòu)建命令使用 f-string 格式化字符串構(gòu)建運(yùn)行命令調(diào)用streamlit模塊來運(yùn)行指定的腳本。執(zhí)行命令使用subprocess.run執(zhí)行構(gòu)建的命令并設(shè)置shellTrue以在 shell 中運(yùn)行。檢查執(zhí)行結(jié)果通過檢查result.returncode來判斷命令是否成功執(zhí)行若不為0則輸出錯(cuò)誤信息。主程序入口使用if __name__ __main__:確保只有在該腳本作為主程序運(yùn)行時(shí)才會執(zhí)行以下代碼。指定要運(yùn)行的腳本路徑在此示例中為web.py并調(diào)用run_script函數(shù)。這個(gè)程序文件名為ui.py主要功能是使用當(dāng)前的 Python 環(huán)境來運(yùn)行一個(gè)指定的腳本具體是通過 Streamlit 框架來啟動(dòng)一個(gè) Web 應(yīng)用。程序首先導(dǎo)入了必要的模塊包括sys、os和subprocess這些模塊分別用于訪問 Python 解釋器的信息、處理文件和目錄以及執(zhí)行外部命令。接著從QtFusion.path模塊中導(dǎo)入了abs_path函數(shù)這個(gè)函數(shù)的作用是獲取給定路徑的絕對路徑。在run_script函數(shù)中首先定義了一個(gè)參數(shù)script_path用于接收要運(yùn)行的腳本的路徑。函數(shù)內(nèi)部首先獲取當(dāng)前 Python 解釋器的路徑并將其存儲在python_path變量中。然后構(gòu)建一個(gè)命令字符串command這個(gè)命令用于調(diào)用 Streamlit 來運(yùn)行指定的腳本。命令的格式是python -m streamlit run script_path其中script_path是傳入的腳本路徑。接下來使用subprocess.run方法執(zhí)行構(gòu)建好的命令。如果命令執(zhí)行后返回的狀態(tài)碼不為 0表示腳本運(yùn)行出錯(cuò)程序會輸出一條錯(cuò)誤信息。在文件的最后部分使用if __name__ __main__:語句來確保當(dāng)這個(gè)文件作為主程序運(yùn)行時(shí)以下代碼才會被執(zhí)行。這里指定了要運(yùn)行的腳本路徑為web.py并調(diào)用run_script函數(shù)來執(zhí)行這個(gè)腳本。總的來說這個(gè)程序的主要功能是通過 Streamlit 框架來啟動(dòng)一個(gè) Web 應(yīng)用方便用戶在瀏覽器中訪問。python class DetectionValidator(BaseValidator): 擴(kuò)展自 BaseValidator 類的檢測模型驗(yàn)證器。 def __init__(self, dataloaderNone, save_dirNone, pbarNone, argsNone, _callbacksNone): 初始化檢測模型所需的變量和設(shè)置。 super().__init__(dataloader, save_dir, pbar, args, _callbacks) self.nt_per_class None # 每個(gè)類別的目標(biāo)數(shù)量 self.is_coco False # 是否為 COCO 數(shù)據(jù)集 self.class_map None # 類別映射 self.args.task detect # 任務(wù)類型設(shè)置為檢測 self.metrics DetMetrics(save_dirself.save_dir, on_plotself.on_plot) # 初始化檢測指標(biāo) self.iouv torch.linspace(0.5, 0.95, 10) # mAP0.5:0.95 的 IoU 向量 self.niou self.iouv.numel() # IoU 的數(shù)量 self.lb [] # 用于自動(dòng)標(biāo)記 def preprocess(self, batch): 對 YOLO 訓(xùn)練的圖像批次進(jìn)行預(yù)處理。 # 將圖像數(shù)據(jù)移動(dòng)到設(shè)備上并進(jìn)行歸一化處理 batch[img] batch[img].to(self.device, non_blockingTrue) batch[img] (batch[img].half() if self.args.half else batch[img].float()) / 255 # 將其他數(shù)據(jù)也移動(dòng)到設(shè)備上 for k in [batch_idx, cls, bboxes]: batch[k] batch[k].to(self.device) # 如果需要保存混合數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)處理 if self.args.save_hybrid: height, width batch[img].shape[2:] nb len(batch[img]) bboxes batch[bboxes] * torch.tensor((width, height, width, height), deviceself.device) self.lb ( [ torch.cat([batch[cls][batch[batch_idx] i], bboxes[batch[batch_idx] i]], dim-1) for i in range(nb) ] if self.args.save_hybrid else [] ) # 用于自動(dòng)標(biāo)記 return batch def postprocess(self, preds): 對預(yù)測輸出應(yīng)用非極大值抑制。 return ops.non_max_suppression( preds, self.args.conf, self.args.iou, labelsself.lb, multi_labelTrue, agnosticself.args.single_cls, max_detself.args.max_det, ) def update_metrics(self, preds, batch): 更新指標(biāo)統(tǒng)計(jì)信息。 for si, pred in enumerate(preds): self.seen 1 # 記錄已處理的樣本數(shù)量 npr len(pred) # 當(dāng)前預(yù)測的數(shù)量 stat dict( conftorch.zeros(0, deviceself.device), pred_clstorch.zeros(0, deviceself.device), tptorch.zeros(npr, self.niou, dtypetorch.bool, deviceself.device), ) pbatch self._prepare_batch(si, batch) # 準(zhǔn)備當(dāng)前批次數(shù)據(jù) cls, bbox pbatch.pop(cls), pbatch.pop(bbox) # 獲取真實(shí)標(biāo)簽和邊界框 nl len(cls) # 真實(shí)標(biāo)簽數(shù)量 stat[target_cls] cls # 記錄目標(biāo)類別 if npr 0: # 如果沒有預(yù)測結(jié)果 if nl: for k in self.stats.keys(): self.stats[k].append(stat[k]) continue # 處理預(yù)測結(jié)果 predn self._prepare_pred(pred, pbatch) # 準(zhǔn)備預(yù)測數(shù)據(jù) stat[conf] predn[:, 4] # 置信度 stat[pred_cls] predn[:, 5] # 預(yù)測類別 # 評估 if nl: stat[tp] self._process_batch(predn, bbox, cls) # 計(jì)算真陽性 for k in self.stats.keys(): self.stats[k].append(stat[k]) # 更新統(tǒng)計(jì)信息 def get_stats(self): 返回指標(biāo)統(tǒng)計(jì)信息和結(jié)果字典。 stats {k: torch.cat(v, 0).cpu().numpy() for k, v in self.stats.items()} # 轉(zhuǎn)換為 numpy 數(shù)組 if len(stats) and stats[tp].any(): self.metrics.process(**stats) # 處理指標(biāo) self.nt_per_class np.bincount( stats[target_cls].astype(int), minlengthself.nc ) # 計(jì)算每個(gè)類別的目標(biāo)數(shù)量 return self.metrics.results_dict # 返回結(jié)果字典代碼核心部分說明DetectionValidator 類繼承自BaseValidator用于處理目標(biāo)檢測模型的驗(yàn)證。init方法初始化各種參數(shù)和指標(biāo)包括數(shù)據(jù)集類型、類別映射、檢測指標(biāo)等。preprocess 方法對輸入的圖像批次進(jìn)行預(yù)處理包括歸一化和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移。postprocess 方法應(yīng)用非極大值抑制過濾掉冗余的預(yù)測框。update_metrics 方法更新當(dāng)前批次的指標(biāo)統(tǒng)計(jì)包括真陽性、置信度等。get_stats 方法計(jì)算并返回當(dāng)前驗(yàn)證的統(tǒng)計(jì)信息和結(jié)果。以上部分是整個(gè)目標(biāo)檢測驗(yàn)證過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的處理、指標(biāo)的更新和結(jié)果的計(jì)算。這個(gè)程序文件是Ultralytics YOLO模型的驗(yàn)證模塊主要用于在目標(biāo)檢測任務(wù)中評估模型的性能。程序首先導(dǎo)入了必要的庫和模塊包括文件操作、數(shù)值計(jì)算、深度學(xué)習(xí)框架PyTorch以及Ultralytics提供的各種工具和類。在文件中定義了一個(gè)名為DetectionValidator的類它繼承自BaseValidator類。這個(gè)類的主要功能是對YOLO模型進(jìn)行驗(yàn)證計(jì)算并輸出各種評估指標(biāo)。類的構(gòu)造函數(shù)__init__初始化了一些必要的變量和設(shè)置包括數(shù)據(jù)加載器、保存目錄、進(jìn)度條、參數(shù)等。它還定義了一些用于計(jì)算評估指標(biāo)的變量如DetMetrics和ConfusionMatrix。preprocess方法用于對輸入的圖像批次進(jìn)行預(yù)處理包括將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的格式和范圍。接著init_metrics方法初始化評估指標(biāo)判斷數(shù)據(jù)集是否為COCO格式并設(shè)置相關(guān)的類映射和統(tǒng)計(jì)信息。get_desc方法返回一個(gè)格式化的字符串用于總結(jié)YOLO模型的類指標(biāo)。postprocess方法則對模型的預(yù)測結(jié)果應(yīng)用非極大值抑制以去除冗余的檢測框。_prepare_batch和_prepare_pred方法分別用于準(zhǔn)備真實(shí)標(biāo)簽和模型預(yù)測的批次數(shù)據(jù)以便進(jìn)行后續(xù)的評估。update_metrics方法是關(guān)鍵部分它計(jì)算并更新各種評估指標(biāo)包括真陽性、置信度和預(yù)測類別等。finalize_metrics方法用于設(shè)置最終的評估指標(biāo)值而get_stats方法則返回評估統(tǒng)計(jì)信息和結(jié)果字典。print_results方法打印出訓(xùn)練或驗(yàn)證集的每個(gè)類的指標(biāo)。此外程序還包含了一些輔助方法如build_dataset和get_dataloader用于構(gòu)建數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)加載器plot_val_samples和plot_predictions用于可視化驗(yàn)證樣本和預(yù)測結(jié)果save_one_txt和pred_to_json用于將檢測結(jié)果保存為文本文件或JSON格式。最后eval_json方法用于評估YOLO輸出的JSON格式并返回性能統(tǒng)計(jì)信息支持與COCO評估工具的集成。整體而言這個(gè)文件實(shí)現(xiàn)了YOLO模型在目標(biāo)檢測任務(wù)中的驗(yàn)證流程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、指標(biāo)計(jì)算、結(jié)果輸出和可視化等功能。python import os import torch import yaml from ultralytics import YOLO # 導(dǎo)入YOLO模型庫 from QtFusion.path import abs_path # 導(dǎo)入路徑處理工具 # 確定使用的設(shè)備如果有可用的GPU則使用GPU否則使用CPU device 0 if torch.cuda.is_available() else cpu if __name__ __main__: # 確保該模塊被直接運(yùn)行時(shí)才執(zhí)行以下代碼 # 設(shè)置工作進(jìn)程和批次大小 workers 1 batch 2 # 指定數(shù)據(jù)集名稱 data_name data # 獲取數(shù)據(jù)集配置文件的絕對路徑 data_path abs_path(fdatasets/{data_name}/{data_name}.yaml, path_typecurrent) # 獲取數(shù)據(jù)集目錄路徑 directory_path os.path.dirname(data_path) # 讀取YAML配置文件 with open(data_path, r) as file: data yaml.load(file, Loaderyaml.FullLoader) # 如果YAML文件中包含path項(xiàng)則修改為當(dāng)前目錄路徑 if path in data: data[path] directory_path # 將修改后的數(shù)據(jù)寫回YAML文件 with open(data_path, w) as file: yaml.safe_dump(data, file, sort_keysFalse) # 加載YOLOv8模型配置 model YOLO(model./ultralytics/cfg/models/v8/yolov8s.yaml, taskdetect) # 開始訓(xùn)練模型 results2 model.train( datadata_path, # 指定訓(xùn)練數(shù)據(jù)的配置文件路徑 devicedevice, # 指定使用的設(shè)備 workersworkers, # 指定使用的工作進(jìn)程數(shù) imgsz640, # 指定輸入圖像的大小為640x640 epochs100, # 指定訓(xùn)練的輪數(shù)為100 batchbatch, # 指定每個(gè)批次的大小 nametrain_v8_ data_name # 指定訓(xùn)練任務(wù)的名稱 )代碼注釋說明導(dǎo)入必要的庫導(dǎo)入了處理文件路徑、YAML文件和YOLO模型的庫。設(shè)備選擇根據(jù)是否有可用的GPU來選擇計(jì)算設(shè)備。主程序入口確保只有在直接運(yùn)行該腳本時(shí)才執(zhí)行訓(xùn)練過程。設(shè)置參數(shù)定義工作進(jìn)程數(shù)量和批次大小。數(shù)據(jù)集路徑處理構(gòu)建數(shù)據(jù)集配置文件的絕對路徑并讀取該文件。YAML文件修改如果YAML文件中有’path’項(xiàng)則更新為當(dāng)前目錄路徑并將修改后的內(nèi)容寫回文件。模型加載加載YOLOv8模型的配置文件。模型訓(xùn)練調(diào)用模型的訓(xùn)練方法傳入數(shù)據(jù)路徑、設(shè)備、工作進(jìn)程、圖像大小、訓(xùn)練輪數(shù)、批次大小和任務(wù)名稱等參數(shù)。該程序文件train.py的主要功能是使用YOLOv8模型進(jìn)行目標(biāo)檢測的訓(xùn)練。程序首先導(dǎo)入了必要的庫包括os、torch、yaml和ultralytics中的YOLO模型。接著它會根據(jù)系統(tǒng)是否支持CUDA來選擇設(shè)備如果支持則使用GPU設(shè)備編號為0否則使用CPU。在__main__模塊中程序設(shè)置了一些訓(xùn)練參數(shù)包括工作進(jìn)程數(shù)量workers和批次大小batch。接下來程序定義了數(shù)據(jù)集的名稱為data并構(gòu)建了數(shù)據(jù)集配置文件的絕對路徑。通過調(diào)用abs_path函數(shù)程序?qū)⑾鄬β窂睫D(zhuǎn)換為絕對路徑并將路徑中的分隔符統(tǒng)一為Unix風(fēng)格的斜杠。程序獲取了數(shù)據(jù)集配置文件所在的目錄路徑并打開該YAML文件以讀取數(shù)據(jù)。讀取后程序檢查YAML文件中是否包含path項(xiàng)如果有則將其修改為數(shù)據(jù)集的目錄路徑并將修改后的內(nèi)容寫回到Y(jié)AML文件中。這一步確保了數(shù)據(jù)集路徑的正確性。隨后程序加載了YOLOv8模型的配置文件準(zhǔn)備進(jìn)行目標(biāo)檢測的訓(xùn)練?？梢钥吹侥Ｐ偷呐渲梦募窂绞?/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8s.yaml這是一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的YOLOv8模型。最后程序調(diào)用model.train方法開始訓(xùn)練傳入了一系列參數(shù)包括數(shù)據(jù)配置文件路徑、設(shè)備、工作進(jìn)程數(shù)量、輸入圖像大小640x640、訓(xùn)練的epoch數(shù)量100以及訓(xùn)練任務(wù)的名稱以train_v8_和數(shù)據(jù)集名稱組合而成。通過這些設(shè)置程序?qū)?dòng)YOLOv8模型的訓(xùn)練過程。python # 導(dǎo)入必要的庫 from ultralytics.utils import SETTINGS # 嘗試導(dǎo)入Ray和Tune庫并檢查Ray Tune集成是否啟用 try: assert SETTINGS[raytune] is True # 驗(yàn)證Ray Tune集成是否啟用 import ray from ray import tune from ray.air import session except (ImportError, AssertionError): tune None # 如果導(dǎo)入失敗或集成未啟用則將tune設(shè)置為None def on_fit_epoch_end(trainer): 在每個(gè)訓(xùn)練周期結(jié)束時(shí)將訓(xùn)練指標(biāo)發(fā)送到Ray Tune。 if ray.tune.is_session_enabled(): # 檢查Ray Tune會話是否啟用 metrics trainer.metrics # 獲取當(dāng)前訓(xùn)練指標(biāo) metrics[epoch] trainer.epoch # 將當(dāng)前周期數(shù)添加到指標(biāo)中 session.report(metrics) # 向Ray Tune報(bào)告指標(biāo) # 定義回調(diào)函數(shù)如果tune可用則包含on_fit_epoch_end回調(diào) callbacks ( { on_fit_epoch_end: on_fit_epoch_end, # 在每個(gè)周期結(jié)束時(shí)調(diào)用的回調(diào) } if tune else {} )代碼注釋說明導(dǎo)入庫導(dǎo)入SETTINGS用于檢查Ray Tune的集成狀態(tài)。異常處理嘗試導(dǎo)入Ray和Tune庫如果導(dǎo)入失敗或集成未啟用則將tune設(shè)置為None?；卣{(diào)函數(shù)on_fit_epoch_end函數(shù)在每個(gè)訓(xùn)練周期結(jié)束時(shí)被調(diào)用用于將訓(xùn)練指標(biāo)發(fā)送到Ray Tune。指標(biāo)報(bào)告在會話啟用的情況下獲取當(dāng)前訓(xùn)練指標(biāo)并報(bào)告給Ray Tune。回調(diào)定義根據(jù)tune是否可用定義回調(diào)函數(shù)集合。這個(gè)程序文件是一個(gè)用于集成Ray Tune的回調(diào)函數(shù)模塊主要用于在訓(xùn)練過程中將訓(xùn)練指標(biāo)發(fā)送到Ray Tune以便進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)和性能監(jiān)控。首先文件引入了Ultralytics庫中的設(shè)置SETTINGS并嘗試檢查Ray Tune的集成是否被啟用。具體來說它通過斷言語句assert SETTINGS[raytune] is True來驗(yàn)證。如果Ray Tune的集成未啟用程序會捕獲ImportError或AssertionError異常并將tune設(shè)置為None這樣后續(xù)的代碼就不會執(zhí)行Ray Tune相關(guān)的功能。接下來定義了一個(gè)名為on_fit_epoch_end的函數(shù)該函數(shù)在每個(gè)訓(xùn)練周期結(jié)束時(shí)被調(diào)用。函數(shù)內(nèi)部首先檢查Ray Tune的會話是否已啟用如果啟用則獲取當(dāng)前訓(xùn)練器的指標(biāo)metrics并將當(dāng)前的訓(xùn)練周期epoch添加到指標(biāo)中。最后使用session.report(metrics)將這些指標(biāo)報(bào)告給Ray Tune。最后文件定義了一個(gè)名為callbacks的元組其中包含了一個(gè)字典字典的鍵是on_fit_epoch_end值是之前定義的on_fit_epoch_end函數(shù)。如果tune為None即Ray Tune未啟用則這個(gè)字典為空。這種設(shè)計(jì)使得在使用Ray Tune時(shí)能夠靈活地注冊回調(diào)函數(shù)而在未啟用時(shí)則不會產(chǎn)生任何影響。總的來說這個(gè)文件的主要功能是實(shí)現(xiàn)與Ray Tune的集成以便在訓(xùn)練過程中收集和報(bào)告訓(xùn)練指標(biāo)從而支持超參數(shù)調(diào)優(yōu)和模型性能的監(jiān)控。python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from scipy.optimize import linear_sum_assignment from ultralytics.utils.metrics import bbox_iou class HungarianMatcher(nn.Module): 實(shí)現(xiàn)匈牙利匹配器的模塊用于在端到端的方式中解決分配問題。 匈牙利匹配器通過一個(gè)成本函數(shù)在預(yù)測的邊界框和真實(shí)邊界框之間執(zhí)行最優(yōu)分配。 def __init__(self, cost_gainNone, use_flTrue, with_maskFalse, num_sample_points12544, alpha0.25, gamma2.0): 初始化匈牙利匹配器設(shè)置成本系數(shù)、Focal Loss、掩碼預(yù)測、樣本點(diǎn)和alpha、gamma因子。 super().__init__() if cost_gain is None: cost_gain {class: 1, bbox: 5, giou: 2, mask: 1, dice: 1} self.cost_gain cost_gain # 成本系數(shù) self.use_fl use_fl # 是否使用Focal Loss self.with_mask with_mask # 是否使用掩碼預(yù)測 self.num_sample_points num_sample_points # 掩碼成本計(jì)算中使用的樣本點(diǎn)數(shù)量 self.alpha alpha # Focal Loss中的alpha因子 self.gamma gamma # Focal Loss中的gamma因子 def forward(self, pred_bboxes, pred_scores, gt_bboxes, gt_cls, gt_groups, masksNone, gt_maskNone): 前向傳播計(jì)算預(yù)測與真實(shí)值之間的匹配。 計(jì)算成本分類成本、邊界框之間的L1成本和GIoU成本并基于這些成本找到最優(yōu)匹配。 bs, nq, nc pred_scores.shape # 獲取批次大小、查詢數(shù)量和類別數(shù)量 if sum(gt_groups) 0: # 如果沒有真實(shí)目標(biāo)返回空的匹配 return [(torch.tensor([], dtypetorch.long), torch.tensor([], dtypetorch.long)) for _ in range(bs)] # 將預(yù)測分?jǐn)?shù)和邊界框展平以計(jì)算成本矩陣 pred_scores pred_scores.detach().view(-1, nc) # 展平預(yù)測分?jǐn)?shù) pred_scores F.sigmoid(pred_scores) if self.use_fl else F.softmax(pred_scores, dim-1) # 計(jì)算分類概率 pred_bboxes pred_bboxes.detach().view(-1, 4) # 展平預(yù)測邊界框 # 計(jì)算分類成本 pred_scores pred_scores[:, gt_cls] # 選擇與真實(shí)類別對應(yīng)的預(yù)測分?jǐn)?shù) if self.use_fl: # 如果使用Focal Loss neg_cost_class (1 - self.alpha) * (pred_scores**self.gamma) * (-(1 - pred_scores 1e-8).log()) pos_cost_class self.alpha * ((1 - pred_scores) ** self.gamma) * (-(pred_scores 1e-8).log()) cost_class pos_cost_class - neg_cost_class # 計(jì)算分類成本 else: cost_class -pred_scores # 計(jì)算分類成本 # 計(jì)算邊界框之間的L1成本 cost_bbox (pred_bboxes.unsqueeze(1) - gt_bboxes.unsqueeze(0)).abs().sum(-1) # 計(jì)算L1距離 # 計(jì)算邊界框之間的GIoU成本 cost_giou 1.0 - bbox_iou(pred_bboxes.unsqueeze(1), gt_bboxes.unsqueeze(0), xywhTrue, GIoUTrue).squeeze(-1) # 最終成本矩陣 C ( self.cost_gain[class] * cost_class self.cost_gain[bbox] * cost_bbox self.cost_gain[giou] * cost_giou ) # 處理掩碼成本如果需要 if self.with_mask: C self._cost_mask(bs, gt_groups, masks, gt_mask) # 將無效值NaN和無窮大設(shè)置為0 C[C.isnan() | C.isinf()] 0.0 C C.view(bs, nq, -1).cpu() # 將成本矩陣重塑為(batch_size, num_queries, num_gt) indices [linear_sum_assignment(c[i]) for i, c in enumerate(C.split(gt_groups, -1))] # 進(jìn)行匈牙利算法匹配 gt_groups torch.as_tensor([0, *gt_groups[:-1]]).cumsum_(0) # 計(jì)算真實(shí)目標(biāo)的索引 return [ (torch.tensor(i, dtypetorch.long), torch.tensor(j, dtypetorch.long) gt_groups[k]) for k, (i, j) in enumerate(indices) ]代碼核心部分說明匈牙利匹配器的初始化在構(gòu)造函數(shù)中初始化了成本系數(shù)、是否使用Focal Loss、是否使用掩碼預(yù)測等參數(shù)。前向傳播在forward方法中計(jì)算了預(yù)測邊界框與真實(shí)邊界框之間的匹配。通過計(jì)算分類成本、L1成本和GIoU成本構(gòu)建了最終的成本矩陣并使用匈牙利算法進(jìn)行匹配。成本計(jì)算包括分類成本的計(jì)算支持Focal Loss、邊界框之間的L1距離和GIoU的計(jì)算。無效值處理將成本矩陣中的無效值如NaN和無窮大設(shè)置為0以避免計(jì)算錯(cuò)誤。以上是代碼的核心部分及其詳細(xì)注釋幫助理解匈牙利匹配器的實(shí)現(xiàn)和工作原理。這個(gè)程序文件定義了一個(gè)名為HungarianMatcher的類用于解決目標(biāo)檢測中的分配問題。該類通過實(shí)現(xiàn)匈牙利算法能夠在預(yù)測的邊界框和真實(shí)的邊界框之間進(jìn)行最優(yōu)匹配。其主要功能是計(jì)算預(yù)測框與真實(shí)框之間的成本并返回最佳匹配的索引。在HungarianMatcher類的構(gòu)造函數(shù)中初始化了一些屬性包括成本系數(shù)、是否使用焦點(diǎn)損失、是否進(jìn)行掩碼預(yù)測、樣本點(diǎn)數(shù)量以及焦點(diǎn)損失的參數(shù)alpha 和 gamma。這些屬性用于后續(xù)的成本計(jì)算。forward方法是該類的核心接收預(yù)測的邊界框、分?jǐn)?shù)、真實(shí)的邊界框、類別以及掩碼等信息。首先它會處理輸入數(shù)據(jù)計(jì)算分類成本、邊界框的 L1 成本和 GIoU 成本。分類成本的計(jì)算可以選擇使用焦點(diǎn)損失或普通的 softmax。然后所有的成本會被加權(quán)組合成一個(gè)最終的成本矩陣。接著使用linear_sum_assignment函數(shù)來找到最優(yōu)的匹配索引最后返回每個(gè)批次中預(yù)測框和真實(shí)框的匹配結(jié)果。文件中還定義了一個(gè)get_cdn_group函數(shù)用于生成對比去噪訓(xùn)練組。該函數(shù)會從真實(shí)標(biāo)簽中創(chuàng)建正負(fù)樣本并對類別標(biāo)簽和邊界框坐標(biāo)施加噪聲。函數(shù)返回修改后的類別嵌入、邊界框、注意力掩碼和元信息適用于去噪訓(xùn)練。如果不在訓(xùn)練模式或去噪數(shù)量小于等于零則返回 None。整體來看這個(gè)文件的功能是為目標(biāo)檢測模型提供一個(gè)有效的匹配機(jī)制幫助模型在訓(xùn)練過程中更好地學(xué)習(xí)如何區(qū)分預(yù)測框和真實(shí)框并且支持掩碼預(yù)測的擴(kuò)展。五、源碼文件六、源碼獲取歡迎大家點(diǎn)贊、收藏、關(guān)注、評論啦 、查看獲取聯(lián)系方式