石家莊制作網(wǎng)站,網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)平臺(tái)有哪些,免費(fèi)網(wǎng)站建設(shè)多少錢,如何在網(wǎng)站上做支付功能一、背景意義 隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的迅猛發(fā)展#xff0c;物體檢測(cè)領(lǐng)域逐漸成為了研究的熱點(diǎn)之一。尤其是在體育領(lǐng)域#xff0c;運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作分析、比賽策略的制定以及運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)的提升都離不開對(duì)運(yùn)動(dòng)關(guān)鍵點(diǎn)的精確檢測(cè)。羽毛球作為一項(xiàng)技術(shù)性和競(jìng)技性兼?zhèn)涞倪\(yùn)動(dòng)#xff0c;其運(yùn)動(dòng)…一、背景意義隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的迅猛發(fā)展物體檢測(cè)領(lǐng)域逐漸成為了研究的熱點(diǎn)之一。尤其是在體育領(lǐng)域運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作分析、比賽策略的制定以及運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)的提升都離不開對(duì)運(yùn)動(dòng)關(guān)鍵點(diǎn)的精確檢測(cè)。羽毛球作為一項(xiàng)技術(shù)性和競(jìng)技性兼?zhèn)涞倪\(yùn)動(dòng)其運(yùn)動(dòng)員在比賽中的動(dòng)作復(fù)雜多變涉及到快速的移動(dòng)、精準(zhǔn)的擊球以及靈活的身體協(xié)調(diào)。因此開發(fā)一個(gè)高效的羽毛球關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)于提升運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練效果、優(yōu)化比賽策略、甚至是推動(dòng)羽毛球運(yùn)動(dòng)的普及與發(fā)展都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本研究旨在基于改進(jìn)的YOLOv8模型構(gòu)建一個(gè)高效的羽毛球關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)。YOLOYou Only Look Once系列模型因其高效的實(shí)時(shí)檢測(cè)能力和良好的檢測(cè)精度廣泛應(yīng)用于各種物體檢測(cè)任務(wù)中。YOLOv8作為該系列的最新版本結(jié)合了深度學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展具有更強(qiáng)的特征提取能力和更快的推理速度。通過對(duì)YOLOv8的改進(jìn)我們希望能夠進(jìn)一步提升其在羽毛球關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)中的表現(xiàn)尤其是在復(fù)雜背景和快速運(yùn)動(dòng)的場(chǎng)景下。在本研究中我們使用的數(shù)據(jù)集“ball_320”包含1600張圖像涵蓋了兩個(gè)主要類別。這些圖像不僅為模型的訓(xùn)練提供了豐富的樣本還為后續(xù)的模型評(píng)估和優(yōu)化奠定了基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)集的多樣性和代表性使得模型能夠在不同的環(huán)境和條件下進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)從而提高其在實(shí)際應(yīng)用中的魯棒性和準(zhǔn)確性。通過對(duì)數(shù)據(jù)集的深入分析我們將能夠識(shí)別出羽毛球運(yùn)動(dòng)中關(guān)鍵的動(dòng)作模式和關(guān)鍵點(diǎn)從而為運(yùn)動(dòng)員的技術(shù)提升提供數(shù)據(jù)支持。此外羽毛球運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)不僅僅是一個(gè)技術(shù)問題更是一個(gè)涉及到運(yùn)動(dòng)科學(xué)、訓(xùn)練方法和比賽策略的綜合性研究課題。通過對(duì)羽毛球運(yùn)動(dòng)員在比賽中關(guān)鍵動(dòng)作的檢測(cè)與分析我們可以深入理解運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)機(jī)制進(jìn)而為教練員提供科學(xué)的訓(xùn)練指導(dǎo)幫助運(yùn)動(dòng)員優(yōu)化技術(shù)動(dòng)作提高比賽表現(xiàn)。這一研究不僅有助于提升羽毛球運(yùn)動(dòng)的競(jìng)技水平還有助于推動(dòng)相關(guān)運(yùn)動(dòng)科學(xué)研究的發(fā)展。綜上所述基于改進(jìn)YOLOv8的羽毛球關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)的研究不僅在技術(shù)上具有重要的創(chuàng)新意義也在實(shí)際應(yīng)用中具有廣泛的社會(huì)價(jià)值。通過這一研究我們期望能夠?yàn)橛鹈蜻\(yùn)動(dòng)的訓(xùn)練與發(fā)展提供新的思路和方法為運(yùn)動(dòng)員的成長(zhǎng)與進(jìn)步貢獻(xiàn)力量。二、圖片效果三、數(shù)據(jù)集信息在本研究中我們使用了名為“ball_320”的數(shù)據(jù)集以訓(xùn)練和改進(jìn)YOLOv8模型旨在實(shí)現(xiàn)羽毛球關(guān)鍵點(diǎn)的高效檢測(cè)。該數(shù)據(jù)集專門為羽毛球運(yùn)動(dòng)的分析與研究而設(shè)計(jì)涵蓋了與羽毛球相關(guān)的關(guān)鍵特征和動(dòng)態(tài)表現(xiàn)。數(shù)據(jù)集的類別數(shù)量為2分別用數(shù)字“0”和“1”標(biāo)識(shí)這兩個(gè)類別在羽毛球運(yùn)動(dòng)中具有重要的意義。具體而言類別“0”可能代表羽毛球的運(yùn)動(dòng)軌跡或特定的擊球動(dòng)作而類別“1”則可能指代運(yùn)動(dòng)員的身體關(guān)鍵點(diǎn)或羽毛球拍的持握位置等。這種分類方式為模型提供了清晰的目標(biāo)使其能夠在復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中準(zhǔn)確識(shí)別和定位關(guān)鍵點(diǎn)?！癰all_320”數(shù)據(jù)集的構(gòu)建過程充分考慮了羽毛球運(yùn)動(dòng)的多樣性和復(fù)雜性。數(shù)據(jù)集中包含了大量的圖像和視頻片段記錄了不同場(chǎng)景下的羽毛球比賽和訓(xùn)練過程。這些數(shù)據(jù)不僅涵蓋了各種擊球動(dòng)作還包括運(yùn)動(dòng)員在不同角度、不同光照條件下的表現(xiàn)確保了數(shù)據(jù)集的多樣性和代表性。通過這種方式模型能夠?qū)W習(xí)到在真實(shí)比賽中可能遇到的各種情況從而提高其在實(shí)際應(yīng)用中的魯棒性和準(zhǔn)確性。此外數(shù)據(jù)集中的圖像經(jīng)過精心標(biāo)注確保每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的位置信息準(zhǔn)確無(wú)誤。這些標(biāo)注不僅包括羽毛球的運(yùn)動(dòng)軌跡還涵蓋了運(yùn)動(dòng)員的各個(gè)身體部位如手、腳、頭等形成了一個(gè)完整的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)體系。這種細(xì)致的標(biāo)注方式使得模型在訓(xùn)練過程中能夠獲得豐富的上下文信息從而提升其對(duì)羽毛球運(yùn)動(dòng)動(dòng)態(tài)的理解能力。在訓(xùn)練過程中我們采用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)以進(jìn)一步提升模型的泛化能力。通過對(duì)“ball_320”數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪等操作我們能夠生成更多的訓(xùn)練樣本幫助模型適應(yīng)不同的場(chǎng)景變化。這種數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略不僅提高了模型的訓(xùn)練效率還有效降低了過擬合的風(fēng)險(xiǎn)使得模型在面對(duì)未見過的數(shù)據(jù)時(shí)依然能夠保持較高的檢測(cè)精度。總之“ball_320”數(shù)據(jù)集為羽毛球關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)的訓(xùn)練提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。通過對(duì)該數(shù)據(jù)集的深入分析與應(yīng)用我們期望能夠顯著提升YOLOv8模型在羽毛球運(yùn)動(dòng)中的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)能力從而為運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練與比賽分析提供更為精準(zhǔn)的技術(shù)支持。隨著研究的深入我們相信這一數(shù)據(jù)集將為羽毛球運(yùn)動(dòng)的智能化發(fā)展貢獻(xiàn)重要的力量。四、核心代碼python import itertools from glob import glob from math import ceil from pathlib import Path import cv2 import numpy as np from PIL import Image from tqdm import tqdm from shapely.geometry import Polygon def bbox_iof(polygon1, bbox2, eps1e-6): 計(jì)算兩個(gè)邊界框的交并比IOF。 參數(shù): polygon1 (np.ndarray): 多邊形坐標(biāo)形狀為(n, 8)。 bbox2 (np.ndarray): 邊界框形狀為(n, 4)。 返回: outputs (np.ndarray): 交并比結(jié)果。 polygon1 polygon1.reshape(-1, 4, 2) # 將多邊形坐標(biāo)重塑為4個(gè)點(diǎn)的形狀 lt_point np.min(polygon1, axis-2) # 左上角點(diǎn) rb_point np.max(polygon1, axis-2) # 右下角點(diǎn) bbox1 np.concatenate([lt_point, rb_point], axis-1) # 生成邊界框 # 計(jì)算重疊區(qū)域 lt np.maximum(bbox1[:, None, :2], bbox2[..., :2]) rb np.minimum(bbox1[:, None, 2:], bbox2[..., 2:]) wh np.clip(rb - lt, 0, np.inf) # 確保寬高非負(fù) h_overlaps wh[..., 0] * wh[..., 1] # 計(jì)算重疊面積 # 生成多邊形 l, t, r, b (bbox2[..., i] for i in range(4)) polygon2 np.stack([l, t, r, t, r, b, l, b], axis-1).reshape(-1, 4, 2) sg_polys1 [Polygon(p) for p in polygon1] # 將多邊形轉(zhuǎn)換為shapely對(duì)象 sg_polys2 [Polygon(p) for p in polygon2] overlaps np.zeros(h_overlaps.shape) # 初始化重疊面積數(shù)組 for p in zip(*np.nonzero(h_overlaps)): # 遍歷重疊區(qū)域 overlaps[p] sg_polys1[p[0]].intersection(sg_polys2[p[-1]]).area # 計(jì)算交集面積 unions np.array([p.area for p in sg_polys1], dtypenp.float32) # 計(jì)算多邊形面積 unions unions[..., None] unions np.clip(unions, eps, np.inf) # 避免除以零 outputs overlaps / unions # 計(jì)算IOF if outputs.ndim 1: outputs outputs[..., None] return outputs def load_yolo_dota(data_root, splittrain): 加載DOTA數(shù)據(jù)集。 參數(shù): data_root (str): 數(shù)據(jù)根目錄。 split (str): 數(shù)據(jù)集分割可以是train或val。 返回: annos (list): 包含圖像和標(biāo)簽信息的字典列表。 assert split in [train, val] im_dir Path(data_root) / images / split # 圖像目錄 assert im_dir.exists(), fCant find {im_dir}, please check your data root. im_files glob(str(Path(data_root) / images / split / *)) # 獲取圖像文件 lb_files img2label_paths(im_files) # 獲取標(biāo)簽文件路徑 annos [] for im_file, lb_file in zip(im_files, lb_files): w, h exif_size(Image.open(im_file)) # 獲取圖像的原始尺寸 with open(lb_file) as f: lb [x.split() for x in f.read().strip().splitlines() if len(x)] # 讀取標(biāo)簽 lb np.array(lb, dtypenp.float32) # 轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組 annos.append(dict(ori_size(h, w), labellb, filepathim_file)) # 存儲(chǔ)信息 return annos def get_windows(im_size, crop_sizes[1024], gaps[200], im_rate_thr0.6, eps0.01): 獲取圖像的窗口坐標(biāo)。 參數(shù): im_size (tuple): 原始圖像尺寸(h, w)。 crop_sizes (List(int)): 窗口的裁剪尺寸。 gaps (List(int)): 窗口之間的間隔。 im_rate_thr (float): 窗口面積與圖像面積的閾值。 返回: windows (np.ndarray): 窗口坐標(biāo)數(shù)組。 h, w im_size windows [] for crop_size, gap in zip(crop_sizes, gaps): assert crop_size gap, finvalid crop_size gap pair [{crop_size} {gap}] step crop_size - gap xn 1 if w crop_size else ceil((w - crop_size) / step 1) # 計(jì)算橫向窗口數(shù)量 xs [step * i for i in range(xn)] if len(xs) 1 and xs[-1] crop_size w: xs[-1] w - crop_size # 確保窗口不超出圖像邊界 yn 1 if h crop_size else ceil((h - crop_size) / step 1) # 計(jì)算縱向窗口數(shù)量 ys [step * i for i in range(yn)] if len(ys) 1 and ys[-1] crop_size h: ys[-1] h - crop_size start np.array(list(itertools.product(xs, ys)), dtypenp.int64) # 窗口起始坐標(biāo) stop start crop_size # 窗口結(jié)束坐標(biāo) windows.append(np.concatenate([start, stop], axis1)) # 合并起始和結(jié)束坐標(biāo) windows np.concatenate(windows, axis0) # 計(jì)算窗口內(nèi)的圖像區(qū)域 im_in_wins windows.copy() im_in_wins[:, 0::2] np.clip(im_in_wins[:, 0::2], 0, w) im_in_wins[:, 1::2] np.clip(im_in_wins[:, 1::2], 0, h) im_areas (im_in_wins[:, 2] - im_in_wins[:, 0]) * (im_in_wins[:, 3] - im_in_wins[:, 1]) win_areas (windows[:, 2] - windows[:, 0]) * (windows[:, 3] - windows[:, 1]) im_rates im_areas / win_areas # 計(jì)算圖像面積與窗口面積的比率 if not (im_rates im_rate_thr).any(): max_rate im_rates.max() im_rates[abs(im_rates - max_rate) eps] 1 # 確保至少有一個(gè)窗口滿足閾值 return windows[im_rates im_rate_thr] # 返回滿足閾值的窗口 def split_images_and_labels(data_root, save_dir, splittrain, crop_sizes[1024], gaps[200]): 分割圖像和標(biāo)簽。 參數(shù): data_root (str): 數(shù)據(jù)根目錄。 save_dir (str): 保存目錄。 split (str): 數(shù)據(jù)集分割可以是train或val。 crop_sizes (List(int)): 窗口的裁剪尺寸。 gaps (List(int)): 窗口之間的間隔。 im_dir Path(save_dir) / images / split im_dir.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) # 創(chuàng)建圖像保存目錄 lb_dir Path(save_dir) / labels / split lb_dir.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) # 創(chuàng)建標(biāo)簽保存目錄 annos load_yolo_dota(data_root, splitsplit) # 加載數(shù)據(jù)集 for anno in tqdm(annos, totallen(annos), descsplit): windows get_windows(anno[ori_size], crop_sizes, gaps) # 獲取窗口 window_objs get_window_obj(anno, windows) # 獲取每個(gè)窗口內(nèi)的對(duì)象 crop_and_save(anno, windows, window_objs, str(im_dir), str(lb_dir)) # 裁剪并保存 if __name__ __main__: split_trainval(data_rootDOTAv2, save_dirDOTAv2-split) # 分割訓(xùn)練和驗(yàn)證集 split_test(data_rootDOTAv2, save_dirDOTAv2-split) # 分割測(cè)試集代碼核心部分分析bbox_iof: 計(jì)算兩個(gè)邊界框的交并比IOF用于評(píng)估重疊程度。load_yolo_dota: 加載DOTA數(shù)據(jù)集讀取圖像和標(biāo)簽信息。get_windows: 根據(jù)給定的圖像尺寸和窗口參數(shù)生成窗口坐標(biāo)。split_images_and_labels: 處理圖像和標(biāo)簽的分割保存到指定目錄。這些函數(shù)共同構(gòu)成了對(duì)DOTA數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理的核心邏輯能夠有效地分割圖像并生成相應(yīng)的標(biāo)簽。這個(gè)文件是一個(gè)用于處理DOTADataset for Object Detection in Aerial Images數(shù)據(jù)集的Python腳本主要功能是將圖像和標(biāo)簽進(jìn)行切分以便于后續(xù)的訓(xùn)練和測(cè)試。腳本中使用了多個(gè)庫(kù)包括itertools、glob、math、pathlib、cv2、numpy、PIL、tqdm以及shapely這些庫(kù)提供了圖像處理、文件操作和幾何計(jì)算等功能。首先腳本定義了一些輔助函數(shù)。bbox_iof函數(shù)用于計(jì)算兩個(gè)邊界框之間的交并比IOF它接收一個(gè)多邊形和一個(gè)邊界框作為輸入計(jì)算它們的交集面積和并集面積并返回交并比。load_yolo_dota函數(shù)用于加載DOTA數(shù)據(jù)集的圖像和標(biāo)簽返回一個(gè)包含圖像原始尺寸、標(biāo)簽和文件路徑的字典列表。get_windows函數(shù)根據(jù)圖像尺寸和給定的裁剪尺寸計(jì)算出可以從圖像中裁剪出的窗口坐標(biāo)并根據(jù)窗口與圖像的面積比率進(jìn)行篩選。接下來(lái)的get_window_obj函數(shù)則用于獲取每個(gè)窗口內(nèi)的目標(biāo)對(duì)象計(jì)算每個(gè)窗口與標(biāo)簽的IOF返回每個(gè)窗口對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽。crop_and_save函數(shù)負(fù)責(zé)根據(jù)窗口坐標(biāo)裁剪圖像并保存同時(shí)生成新的標(biāo)簽文件。它會(huì)根據(jù)窗口的坐標(biāo)調(diào)整標(biāo)簽的坐標(biāo)使其適應(yīng)裁剪后的圖像。split_images_and_labels函數(shù)是一個(gè)主要的處理函數(shù)它首先創(chuàng)建輸出目錄然后加載數(shù)據(jù)集遍歷每個(gè)圖像的注釋獲取窗口坐標(biāo)和窗口內(nèi)的對(duì)象最后調(diào)用crop_and_save進(jìn)行裁剪和保存。split_trainval和split_test函數(shù)則分別用于將訓(xùn)練集和驗(yàn)證集、測(cè)試集進(jìn)行切分。它們會(huì)根據(jù)給定的裁剪尺寸和間隔調(diào)用split_images_and_labels進(jìn)行處理。在腳本的最后if __name__ __main__:部分用于執(zhí)行切分操作指定數(shù)據(jù)集的根目錄和保存目錄。整體來(lái)看這個(gè)腳本提供了一整套針對(duì)DOTA數(shù)據(jù)集的圖像和標(biāo)簽切分的解決方案方便用戶進(jìn)行后續(xù)的模型訓(xùn)練和評(píng)估。python class DetectionTrainer(BaseTrainer): DetectionTrainer類擴(kuò)展了BaseTrainer類用于基于檢測(cè)模型的訓(xùn)練。 def build_dataset(self, img_path, modetrain, batchNone): 構(gòu)建YOLO數(shù)據(jù)集。 參數(shù): img_path (str): 包含圖像的文件夾路徑。 mode (str): 模式train表示訓(xùn)練模式val表示驗(yàn)證模式用戶可以為每種模式自定義不同的數(shù)據(jù)增強(qiáng)。 batch (int, optional): 批次大小僅用于rect模式。默認(rèn)為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): 構(gòu)造并返回?cái)?shù)據(jù)加載器。 assert mode in [train, val] # 確保模式是訓(xùn)練或驗(yàn)證 with torch_distributed_zero_first(rank): # 如果使用分布式數(shù)據(jù)并行確保數(shù)據(jù)集只初始化一次 dataset self.build_dataset(dataset_path, mode, batch_size) shuffle mode train # 訓(xùn)練模式下打亂數(shù)據(jù) if getattr(dataset, rect, False) and shuffle: LOGGER.warning(WARNING ?? rectTrue與DataLoader的shuffle不兼容設(shè)置shuffleFalse) shuffle False workers self.args.workers if mode train else self.args.workers * 2 # 根據(jù)模式設(shè)置工作線程數(shù) return build_dataloader(dataset, batch_size, workers, shuffle, rank) # 返回?cái)?shù)據(jù)加載器 def preprocess_batch(self, batch): 對(duì)一批圖像進(jìn)行預(yù)處理包括縮放和轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)。 batch[img] batch[img].to(self.device, non_blockingTrue).float() / 255 # 將圖像轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)并歸一化 if self.args.multi_scale: # 如果啟用多尺度訓(xùn)練 imgs batch[img] sz ( random.randrange(self.args.imgsz * 0.5, self.args.imgsz * 1.5 self.stride) // self.stride * self.stride ) # 隨機(jī)選擇一個(gè)新的尺寸 sf sz / max(imgs.shape[2:]) # 計(jì)算縮放因子 if sf ! 1: ns [ math.ceil(x * sf / self.stride) * self.stride for x in imgs.shape[2:] ] # 計(jì)算新的形狀 imgs nn.functional.interpolate(imgs, sizens, modebilinear, align_cornersFalse) # 進(jìn)行插值縮放 batch[img] imgs # 更新批次中的圖像 return batch def get_model(self, cfgNone, weightsNone, verboseTrue): 返回YOLO檢測(cè)模型。 model DetectionModel(cfg, ncself.data[nc], verboseverbose and RANK -1) # 創(chuàng)建檢測(cè)模型 if weights: model.load(weights) # 加載權(quán)重 return model def get_validator(self): 返回用于YOLO模型驗(yàn)證的DetectionValidator。 self.loss_names box_loss, cls_loss, dfl_loss # 定義損失名稱 return yolo.detect.DetectionValidator( self.test_loader, save_dirself.save_dir, argscopy(self.args), _callbacksself.callbacks ) def plot_training_samples(self, batch, ni): 繪制帶有注釋的訓(xùn)練樣本。 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, )代碼核心部分解釋DetectionTrainer類該類用于訓(xùn)練YOLO檢測(cè)模型繼承自BaseTrainer類包含數(shù)據(jù)集構(gòu)建、數(shù)據(jù)加載、圖像預(yù)處理、模型獲取和驗(yàn)證等功能。build_dataset方法構(gòu)建YOLO數(shù)據(jù)集支持訓(xùn)練和驗(yàn)證模式允許用戶自定義數(shù)據(jù)增強(qiáng)。get_dataloader方法構(gòu)造數(shù)據(jù)加載器支持分布式訓(xùn)練設(shè)置批次大小和工作線程數(shù)。preprocess_batch方法對(duì)輸入的圖像批次進(jìn)行預(yù)處理包括歸一化和多尺度處理。get_model方法返回YOLO檢測(cè)模型并可選擇加載預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。get_validator方法返回用于模型驗(yàn)證的檢測(cè)驗(yàn)證器。plot_training_samples方法繪制訓(xùn)練樣本及其注釋便于可視化訓(xùn)練過程。這個(gè)程序文件是Ultralytics YOLOYou Only Look Once模型的訓(xùn)練模塊主要用于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。它繼承自一個(gè)基礎(chǔ)訓(xùn)練類BaseTrainer并實(shí)現(xiàn)了一系列與數(shù)據(jù)集構(gòu)建、數(shù)據(jù)加載、模型設(shè)置、訓(xùn)練過程監(jiān)控等相關(guān)的功能。在文件開頭導(dǎo)入了一些必要的庫(kù)和模塊包括數(shù)學(xué)運(yùn)算、隨機(jī)數(shù)生成、深度學(xué)習(xí)框架PyTorch的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊、Ultralytics庫(kù)中的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練工具等。DetectionTrainer類是這個(gè)文件的核心部分。它提供了多種方法來(lái)支持YOLO模型的訓(xùn)練。首先build_dataset方法用于構(gòu)建YOLO數(shù)據(jù)集接受圖像路徑、模式訓(xùn)練或驗(yàn)證和批次大小作為參數(shù)。該方法根據(jù)模型的步幅計(jì)算出合適的圖像尺寸并調(diào)用build_yolo_dataset函數(shù)來(lái)生成數(shù)據(jù)集。get_dataloader方法則負(fù)責(zé)構(gòu)建數(shù)據(jù)加載器。它會(huì)根據(jù)模式訓(xùn)練或驗(yàn)證來(lái)決定是否打亂數(shù)據(jù)并根據(jù)需要設(shè)置工作線程的數(shù)量。使用torch_distributed_zero_first函數(shù)確保在分布式訓(xùn)練中數(shù)據(jù)集只初始化一次。在數(shù)據(jù)預(yù)處理方面preprocess_batch方法對(duì)輸入的圖像批次進(jìn)行縮放和轉(zhuǎn)換確保圖像數(shù)據(jù)在訓(xùn)練時(shí)是浮點(diǎn)型并且歸一化到[0, 1]區(qū)間。如果啟用了多尺度訓(xùn)練它會(huì)隨機(jī)選擇一個(gè)圖像尺寸并對(duì)圖像進(jìn)行插值處理。set_model_attributes方法用于設(shè)置模型的屬性包括類別數(shù)量和類別名稱等。這些信息是從數(shù)據(jù)集中提取的以確保模型能夠正確處理不同的目標(biāo)類別。get_model方法用于返回一個(gè)YOLO檢測(cè)模型實(shí)例并可選擇加載預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。get_validator方法則返回一個(gè)用于模型驗(yàn)證的對(duì)象幫助監(jiān)控訓(xùn)練過程中的損失情況。在訓(xùn)練過程中l(wèi)abel_loss_items方法會(huì)返回一個(gè)包含損失項(xiàng)的字典以便于記錄和監(jiān)控訓(xùn)練損失。progress_string方法則生成一個(gè)格式化的字符串用于顯示訓(xùn)練進(jìn)度包括當(dāng)前的輪次、GPU內(nèi)存使用情況、損失值等信息。此外plot_training_samples和plot_training_labels方法用于可視化訓(xùn)練樣本及其標(biāo)注幫助用戶更直觀地理解模型的訓(xùn)練情況。plot_metrics方法則從CSV文件中提取指標(biāo)并繪制結(jié)果圖便于分析模型性能。總體來(lái)說這個(gè)文件實(shí)現(xiàn)了YOLO模型訓(xùn)練的多個(gè)關(guān)鍵功能提供了靈活的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練監(jiān)控手段適合用于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的深度學(xué)習(xí)研究和應(yīng)用。importsysimportsubprocessdefrun_script(script_path): 使用當(dāng)前 Python 環(huán)境運(yùn)行指定的腳本。 Args: script_path (str): 要運(yùn)行的腳本路徑 Returns: None # 獲取當(dāng)前 Python 解釋器的路徑python_pathsys.executable# 構(gòu)建運(yùn)行命令commandf{python_path} -m streamlit run {script_path}# 執(zhí)行命令resultsubprocess.run(command,shellTrue)ifresult.returncode!0:print(腳本運(yùn)行出錯(cuò)。)# 實(shí)例化并運(yùn)行應(yīng)用if__name____main__:# 指定您的腳本路徑script_pathweb.py# 這里可以直接指定腳本名稱# 運(yùn)行腳本run_script(script_path)代碼核心部分注釋導(dǎo)入模塊import sys導(dǎo)入系統(tǒng)相關(guān)的模塊用于獲取當(dāng)前 Python 解釋器的路徑。import subprocess導(dǎo)入子進(jìn)程模塊用于在 Python 中執(zhí)行外部命令。定義run_script函數(shù)該函數(shù)接收一個(gè)參數(shù)script_path表示要運(yùn)行的 Python 腳本的路徑。使用sys.executable獲取當(dāng)前 Python 解釋器的路徑以確保在當(dāng)前環(huán)境中運(yùn)行腳本。構(gòu)建命令字符串使用streamlit模塊運(yùn)行指定的腳本。使用subprocess.run執(zhí)行構(gòu)建的命令并檢查返回碼以判斷腳本是否成功運(yùn)行。主程序入口使用if __name__ __main__:確保只有在直接運(yùn)行該腳本時(shí)才會(huì)執(zhí)行以下代碼。指定要運(yùn)行的腳本路徑在這里是web.py。調(diào)用run_script函數(shù)傳入腳本路徑以執(zhí)行該腳本。這個(gè)程序文件名為ui.py主要功能是通過當(dāng)前的 Python 環(huán)境來(lái)運(yùn)行一個(gè)指定的腳本具體是一個(gè)名為web.py的文件。程序首先導(dǎo)入了必要的模塊包括sys、os和subprocess以及一個(gè)自定義的路徑處理模塊abs_path。在run_script函數(shù)中首先獲取當(dāng)前 Python 解釋器的路徑這樣可以確保使用正確的 Python 環(huán)境來(lái)執(zhí)行腳本。接著構(gòu)建一個(gè)命令字符串該命令使用streamlit來(lái)運(yùn)行指定的腳本。streamlit是一個(gè)用于構(gòu)建數(shù)據(jù)應(yīng)用的框架通常用于快速開發(fā)和展示數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用。使用subprocess.run方法來(lái)執(zhí)行構(gòu)建好的命令并通過shellTrue參數(shù)允許在 shell 中執(zhí)行該命令。函數(shù)還檢查命令的返回碼如果返回碼不為零表示腳本運(yùn)行出錯(cuò)則會(huì)打印出錯(cuò)誤信息。在文件的最后部分使用if __name__ __main__:語(yǔ)句來(lái)確保只有在直接運(yùn)行該文件時(shí)才會(huì)執(zhí)行后面的代碼。在這里首先調(diào)用abs_path函數(shù)來(lái)獲取web.py的絕對(duì)路徑然后調(diào)用run_script函數(shù)來(lái)運(yùn)行這個(gè)腳本。總體來(lái)說這個(gè)程序的目的是提供一個(gè)簡(jiǎn)單的接口通過命令行運(yùn)行一個(gè)特定的 Python 腳本并能夠處理運(yùn)行過程中的錯(cuò)誤。python # 導(dǎo)入所需的庫(kù) import requests from ultralytics.hub.auth import Auth # 導(dǎo)入身份驗(yàn)證模塊 from ultralytics.utils import LOGGER, SETTINGS # 導(dǎo)入日志記錄和設(shè)置模塊 def login(api_key): 使用提供的API密鑰登錄Ultralytics HUB API。 參數(shù): api_key (str, optional): API密鑰或組合API密鑰和模型ID 示例: hub.login(API_KEY) Auth(api_key, verboseTrue) # 調(diào)用Auth類進(jìn)行身份驗(yàn)證 def logout(): 從Ultralytics HUB注銷移除設(shè)置文件中的API密鑰。 SETTINGS[api_key] # 清空API密鑰 SETTINGS.save() # 保存設(shè)置 LOGGER.info(Logged out ?. To log in again, use yolo hub login.) # 記錄注銷信息 def reset_model(model_id): 將訓(xùn)練好的模型重置為未訓(xùn)練狀態(tài)。 # 向HUB API發(fā)送POST請(qǐng)求以重置模型 r requests.post(f{HUB_API_ROOT}/model-reset, json{apiKey: Auth().api_key, modelId: model_id}) if r.status_code 200: LOGGER.info(Model reset successfully) # 記錄成功信息 else: LOGGER.warning(fModel reset failure {r.status_code} {r.reason}) # 記錄失敗信息 def export_model(model_id, formattorchscript): 將模型導(dǎo)出為指定格式。 # 檢查導(dǎo)出格式是否支持 assert format in export_fmts_hub(), fUnsupported export format {format} # 向HUB API發(fā)送POST請(qǐng)求以導(dǎo)出模型 r requests.post(f{HUB_API_ROOT}/v1/models/{model_id}/export, json{format: format}, headers{x-api-key: Auth().api_key}) assert r.status_code 200, f{format} export failure {r.status_code} {r.reason} # 檢查導(dǎo)出請(qǐng)求是否成功 LOGGER.info(f{format} export started ?) # 記錄導(dǎo)出開始信息 def check_dataset(path, taskdetect): 在上傳之前檢查HUB數(shù)據(jù)集Zip文件的錯(cuò)誤。 參數(shù): path (str, optional): 數(shù)據(jù)集Zip文件的路徑默認(rèn)值為。 task (str, optional): 數(shù)據(jù)集任務(wù)默認(rèn)為detect。 示例: check_dataset(path/to/coco8.zip, taskdetect) # 檢查檢測(cè)數(shù)據(jù)集 # 創(chuàng)建HUBDatasetStats對(duì)象并檢查數(shù)據(jù)集 HUBDatasetStats(pathpath, tasktask).get_json() LOGGER.info(Checks completed correctly ?. Upload this dataset to HUB.) # 記錄檢查完成信息代碼說明登錄和注銷功能提供了登錄和注銷Ultralytics HUB的功能使用API密鑰進(jìn)行身份驗(yàn)證。模型重置可以將訓(xùn)練好的模型重置為未訓(xùn)練狀態(tài)適用于需要重新訓(xùn)練的場(chǎng)景。模型導(dǎo)出支持將模型導(dǎo)出為多種格式確保格式有效性并記錄導(dǎo)出狀態(tài)。數(shù)據(jù)集檢查在上傳數(shù)據(jù)集之前進(jìn)行錯(cuò)誤檢查確保數(shù)據(jù)集的完整性和正確性。這個(gè)程序文件是Ultralytics YOLO的一個(gè)模塊主要用于與Ultralytics HUB API進(jìn)行交互提供了一系列功能包括登錄、登出、模型重置、模型導(dǎo)出和數(shù)據(jù)集檢查等。首先文件中導(dǎo)入了一些必要的模塊和類包括用于處理請(qǐng)求的requests庫(kù)以及一些來(lái)自u(píng)ltralytics包的工具和設(shè)置。接著定義了多個(gè)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)不同的功能。login函數(shù)用于通過提供的API密鑰登錄Ultralytics HUB API。用戶可以傳入一個(gè)API密鑰或一個(gè)包含API密鑰和模型ID的組合字符串。登錄成功后用戶可以訪問API的其他功能。logout函數(shù)則用于登出主要通過清空設(shè)置文件中的API密鑰來(lái)實(shí)現(xiàn)。登出后用戶需要重新登錄才能再次使用API。reset_model函數(shù)用于將訓(xùn)練好的模型重置為未訓(xùn)練狀態(tài)。它通過向HUB API發(fā)送POST請(qǐng)求來(lái)實(shí)現(xiàn)若請(qǐng)求成功將會(huì)記錄成功信息。export_fmts_hub函數(shù)返回一個(gè)支持的導(dǎo)出格式列表用戶可以使用這些格式將模型導(dǎo)出。export_model函數(shù)允許用戶將模型導(dǎo)出為指定格式。它首先檢查所請(qǐng)求的格式是否被支持然后發(fā)送請(qǐng)求到HUB API進(jìn)行導(dǎo)出。get_export函數(shù)用于獲取已導(dǎo)出的模型的字典包括下載鏈接。與export_model類似它也會(huì)檢查格式的有效性并在請(qǐng)求成功后返回相應(yīng)的JSON數(shù)據(jù)。最后check_dataset函數(shù)用于在上傳數(shù)據(jù)集到HUB之前進(jìn)行錯(cuò)誤檢查。它會(huì)檢查指定路徑下的ZIP文件確保其中包含有效的數(shù)據(jù)和配置文件。檢查完成后用戶可以將數(shù)據(jù)集上傳到指定的HUB網(wǎng)站。整體來(lái)看這個(gè)文件提供了一系列方便的接口使得用戶能夠輕松地與Ultralytics HUB進(jìn)行交互管理模型和數(shù)據(jù)集。python import torch from pathlib import Path from typing import Union from ultralytics.nn.tasks import nn # 導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊 class Model(nn.Module): YOLO模型的基礎(chǔ)類統(tǒng)一所有模型的API。 def __init__(self, model: Union[str, Path] yolov8n.pt, taskNone) - None: 初始化YOLO模型。 Args: model (Union[str, Path], optional): 要加載或創(chuàng)建的模型路徑或名稱默認(rèn)為yolov8n.pt。 task (Any, optional): YOLO模型的任務(wù)類型默認(rèn)為None。 super().__init__() self.model None # 模型對(duì)象 self.task task # 任務(wù)類型 model str(model).strip() # 去除模型名稱的空格 # 檢查模型是否為Ultralytics HUB模型 if self.is_hub_model(model): from ultralytics.hub.session import HUBTrainingSession self.session HUBTrainingSession(model) # 創(chuàng)建HUB訓(xùn)練會(huì)話 model self.session.model_file # 獲取模型文件 # 加載或創(chuàng)建新的YOLO模型 suffix Path(model).suffix if suffix in (.yaml, .yml): self._new(model, task) # 從配置文件創(chuàng)建新模型 else: self._load(model, task) # 從權(quán)重文件加載模型 def _new(self, cfg: str, taskNone): 從模型定義初始化新模型并推斷任務(wù)類型。 Args: cfg (str): 模型配置文件 task (str | None): 模型任務(wù) cfg_dict yaml_model_load(cfg) # 加載YAML配置 self.cfg cfg self.task task or guess_model_task(cfg_dict) # 推斷任務(wù)類型 self.model self._smart_load(model)(cfg_dict) # 創(chuàng)建模型 def _load(self, weights: str, taskNone): 從權(quán)重文件加載模型并推斷任務(wù)類型。 Args: weights (str): 要加載的模型檢查點(diǎn) task (str | None): 模型任務(wù) self.model, self.ckpt attempt_load_one_weight(weights) # 加載權(quán)重 self.task self.model.args[task] # 獲取任務(wù)類型 def predict(self, sourceNone, streamFalse, **kwargs): 使用YOLO模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。 Args: source (str | int | PIL | np.ndarray): 要進(jìn)行預(yù)測(cè)的圖像源。 stream (bool): 是否流式傳輸預(yù)測(cè)結(jié)果默認(rèn)為False。 Returns: (List[ultralytics.engine.results.Results]): 預(yù)測(cè)結(jié)果。 if source is None: source ASSETS # 默認(rèn)使用預(yù)設(shè)資產(chǎn) return self.predictor(sourcesource, streamstream) # 調(diào)用預(yù)測(cè)器進(jìn)行預(yù)測(cè) def is_hub_model(self, model): 檢查提供的模型是否為HUB模型。 return model.startswith(https://hub.ultralytics.com/models/) # 檢查模型URL def _smart_load(self, key): 加載模型、訓(xùn)練器、驗(yàn)證器或預(yù)測(cè)器。 try: return self.task_map[self.task][key] # 根據(jù)任務(wù)獲取相應(yīng)的組件 except Exception as e: raise NotImplementedError(f模型不支持該任務(wù)的模式{self.task}) from e property def task_map(self): 任務(wù)映射到模型、訓(xùn)練器、驗(yàn)證器和預(yù)測(cè)器類的映射。 raise NotImplementedError(請(qǐng)為您的模型提供任務(wù)映射)代碼說明類定義Model類繼承自nn.Module是YOLO模型的基礎(chǔ)類負(fù)責(zé)模型的初始化、加載和預(yù)測(cè)等功能。初始化方法__init__方法用于初始化模型接受模型路徑和任務(wù)類型作為參數(shù)并根據(jù)輸入的模型類型加載相應(yīng)的模型。加載新模型_new方法從配置文件創(chuàng)建新模型推斷任務(wù)類型。加載權(quán)重_load方法從權(quán)重文件加載模型并獲取任務(wù)類型。預(yù)測(cè)方法predict方法用于執(zhí)行預(yù)測(cè)接受圖像源和流式傳輸標(biāo)志作為參數(shù)。模型類型檢查is_hub_model方法用于檢查給定的模型是否為HUB模型。智能加載_smart_load方法根據(jù)任務(wù)類型加載相應(yīng)的組件。任務(wù)映射task_map屬性定義了任務(wù)與模型、訓(xùn)練器、驗(yàn)證器和預(yù)測(cè)器類之間的映射關(guān)系。這個(gè)程序文件是一個(gè)用于YOLOv8模型的基礎(chǔ)類主要實(shí)現(xiàn)了模型的加載、預(yù)測(cè)、訓(xùn)練等功能。首先文件引入了一些必要的庫(kù)和模塊包括PyTorch、路徑處理、類型提示等。接著定義了一個(gè)名為Model的類該類繼承自nn.Module用于統(tǒng)一所有YOLO模型的API。在類的構(gòu)造函數(shù)中初始化了一些屬性包括模型、任務(wù)類型、檢查點(diǎn)、配置等。構(gòu)造函數(shù)還支持從文件加載模型或創(chuàng)建新模型并根據(jù)文件后綴判斷模型類型如.pt或.yaml。如果模型來(lái)自Ultralytics HUB或Triton Server還會(huì)進(jìn)行相應(yīng)的處理。類中定義了多個(gè)方法__call__方法允許用戶直接調(diào)用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。_new和_load方法分別用于初始化新模型和加載已有模型_check_is_pytorch_model方法則用于檢查模型是否為PyTorch格式。模型的預(yù)測(cè)功能通過predict方法實(shí)現(xiàn)該方法支持多種輸入源如文件路徑、視頻流等并返回預(yù)測(cè)結(jié)果。track方法用于對(duì)象跟蹤val方法用于驗(yàn)證模型性能train方法用于訓(xùn)練模型。export方法則用于導(dǎo)出模型。此外類中還包含了一些用于模型信息記錄、參數(shù)重置、超參數(shù)調(diào)優(yōu)等功能的方法。add_callback、clear_callback和reset_callbacks方法用于管理回調(diào)函數(shù)方便在訓(xùn)練或預(yù)測(cè)過程中進(jìn)行自定義操作。最后類中還定義了一些屬性如names、device和transforms用于獲取模型的類名、設(shè)備信息和變換信息。整個(gè)類的設(shè)計(jì)旨在提供一個(gè)靈活且功能豐富的接口以便用戶能夠方便地使用YOLOv8模型進(jìn)行各種任務(wù)。python class DetectionTrainer(BaseTrainer): DetectionTrainer類繼承自BaseTrainer類用于基于檢測(cè)模型的訓(xùn)練。 def build_dataset(self, img_path, modetrain, batchNone): 構(gòu)建YOLO數(shù)據(jù)集。 參數(shù): img_path (str): 包含圖像的文件夾路徑。 mode (str): 模式train表示訓(xùn)練模式val表示驗(yàn)證模式用戶可以為每種模式自定義不同的增強(qiáng)。 batch (int, optional): 批次大小僅用于rect模式。默認(rèn)為None。 gs max(int(de_parallel(self.model).stride.max() if self.model else 0), 32) # 獲取模型的最大步幅 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): 構(gòu)造并返回?cái)?shù)據(jù)加載器。 assert mode in [train, val] # 確保模式為訓(xùn)練或驗(yàn)證 with torch_distributed_zero_first(rank): # 僅在DDP中初始化數(shù)據(jù)集*.cache一次 dataset self.build_dataset(dataset_path, mode, batch_size) # 構(gòu)建數(shù)據(jù)集 shuffle mode train # 訓(xùn)練模式下打亂數(shù)據(jù) if getattr(dataset, rect, False) and shuffle: LOGGER.warning(WARNING ?? rectTrue與DataLoader的shuffle不兼容設(shè)置shuffleFalse) shuffle False # 如果是rect模式且需要打亂則不打亂 workers self.args.workers if mode train else self.args.workers * 2 # 訓(xùn)練時(shí)使用的工作線程數(shù) return build_dataloader(dataset, batch_size, workers, shuffle, rank) # 返回?cái)?shù)據(jù)加載器 def preprocess_batch(self, batch): 對(duì)一批圖像進(jìn)行預(yù)處理包括縮放和轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)。 batch[img] batch[img].to(self.device, non_blockingTrue).float() / 255 # 將圖像轉(zhuǎn)移到設(shè)備并歸一化 if self.args.multi_scale: # 如果啟用多尺度 imgs batch[img] sz ( random.randrange(self.args.imgsz * 0.5, self.args.imgsz * 1.5 self.stride) // self.stride * self.stride ) # 隨機(jī)選擇一個(gè)尺寸 sf sz / max(imgs.shape[2:]) # 計(jì)算縮放因子 if sf ! 1: # 如果縮放因子不為1 ns [ math.ceil(x * sf / self.stride) * self.stride for x in imgs.shape[2:] ] # 計(jì)算新的形狀 imgs nn.functional.interpolate(imgs, sizens, modebilinear, align_cornersFalse) # 進(jìn)行插值 batch[img] imgs # 更新批次圖像 return batch def get_model(self, cfgNone, weightsNone, verboseTrue): 返回YOLO檢測(cè)模型。 model DetectionModel(cfg, ncself.data[nc], verboseverbose and RANK -1) # 創(chuàng)建檢測(cè)模型 if weights: model.load(weights) # 加載權(quán)重 return model def get_validator(self): 返回用于YOLO模型驗(yàn)證的DetectionValidator。 self.loss_names box_loss, cls_loss, dfl_loss # 定義損失名稱 return yolo.detect.DetectionValidator( self.test_loader, save_dirself.save_dir, argscopy(self.args), _callbacksself.callbacks ) # 返回驗(yàn)證器 def plot_training_samples(self, batch, ni): 繪制帶有注釋的訓(xùn)練樣本。 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, ) # 繪制圖像并保存 def plot_metrics(self): 從CSV文件中繪制指標(biāo)。 plot_results(fileself.csv, on_plotself.on_plot) # 保存結(jié)果圖代碼核心部分說明DetectionTrainer類這是一個(gè)用于訓(xùn)練YOLO檢測(cè)模型的類繼承自基本訓(xùn)練器類BaseTrainer。build_dataset方法構(gòu)建YOLO數(shù)據(jù)集接受圖像路徑、模式和批次大小作為參數(shù)。get_dataloader方法構(gòu)造數(shù)據(jù)加載器支持訓(xùn)練和驗(yàn)證模式確保數(shù)據(jù)的正確加載和處理。preprocess_batch方法對(duì)圖像批次進(jìn)行預(yù)處理包括歸一化和多尺度調(diào)整。get_model方法創(chuàng)建并返回YOLO檢測(cè)模型可以選擇加載預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。get_validator方法返回用于模型驗(yàn)證的驗(yàn)證器包含損失名稱的定義。plot_training_samples和plot_metrics方法用于可視化訓(xùn)練樣本和繪制訓(xùn)練指標(biāo)幫助監(jiān)控訓(xùn)練過程。這個(gè)程序文件train.py是一個(gè)用于訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)模型的腳本主要基于 YOLOYou Only Look Once模型。它繼承自BaseTrainer類提供了一系列方法來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)集、獲取數(shù)據(jù)加載器、預(yù)處理圖像、設(shè)置模型屬性、獲取模型、進(jìn)行驗(yàn)證、記錄損失、繪制訓(xùn)練樣本和指標(biāo)等。首先程序?qū)肓吮匾膸?kù)和模塊包括數(shù)學(xué)運(yùn)算、隨機(jī)數(shù)生成、深度學(xué)習(xí)框架 PyTorch 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊以及 Ultralytics 提供的各種工具和函數(shù)。然后定義了DetectionTrainer類這個(gè)類專門用于基于檢測(cè)模型的訓(xùn)練。在build_dataset方法中程序構(gòu)建了一個(gè) YOLO 數(shù)據(jù)集接受圖像路徑、模式訓(xùn)練或驗(yàn)證和批次大小作為參數(shù)。該方法會(huì)根據(jù)模型的步幅計(jì)算合適的圖像尺寸并調(diào)用build_yolo_dataset函數(shù)來(lái)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。get_dataloader方法則負(fù)責(zé)構(gòu)建并返回?cái)?shù)據(jù)加載器。它會(huì)根據(jù)模式訓(xùn)練或驗(yàn)證來(lái)設(shè)置數(shù)據(jù)集的隨機(jī)打亂和工作線程數(shù)。若模式為驗(yàn)證且數(shù)據(jù)集為矩形則會(huì)發(fā)出警告確保數(shù)據(jù)加載器的隨機(jī)打亂與矩形設(shè)置不沖突。在preprocess_batch方法中程序?qū)σ慌鷪D像進(jìn)行預(yù)處理包括將圖像縮放到適當(dāng)?shù)拇笮〔⑥D(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)格式。若啟用了多尺度訓(xùn)練程序會(huì)隨機(jī)選擇一個(gè)新的圖像尺寸并對(duì)圖像進(jìn)行插值處理。set_model_attributes方法用于設(shè)置模型的屬性包括類別數(shù)量和類別名稱等。這些屬性會(huì)在訓(xùn)練過程中被使用。get_model方法返回一個(gè) YOLO 檢測(cè)模型并可選擇加載預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。get_validator方法則返回一個(gè)用于模型驗(yàn)證的驗(yàn)證器記錄損失名稱并創(chuàng)建驗(yàn)證器實(shí)例。label_loss_items方法用于返回帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練損失項(xiàng)字典便于后續(xù)的損失記錄和分析。progress_string方法返回一個(gè)格式化的字符串顯示訓(xùn)練進(jìn)度包括當(dāng)前的 epoch、GPU 內(nèi)存使用情況、損失值、實(shí)例數(shù)量和圖像大小等信息。此外程序還提供了plot_training_samples方法用于繪制訓(xùn)練樣本及其標(biāo)注plot_metrics方法用于從 CSV 文件中繪制訓(xùn)練指標(biāo)plot_training_labels方法則創(chuàng)建一個(gè)帶標(biāo)簽的訓(xùn)練圖展示訓(xùn)練過程中生成的邊界框和類別信息。整體來(lái)看這個(gè)程序文件為 YOLO 模型的訓(xùn)練提供了全面的支持包括數(shù)據(jù)處理、模型設(shè)置、訓(xùn)練監(jiān)控和結(jié)果可視化等功能。五、源碼文件六、源碼獲取歡迎大家點(diǎn)贊、收藏、關(guān)注、評(píng)論啦 、查看獲取聯(lián)系方式