住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部政策研究中心,南寧seo服務(wù)優(yōu)化,茂名市城市建設(shè)檔案館網(wǎng)站,如何網(wǎng)站建設(shè)公司一、背景意義 隨著全球生態(tài)環(huán)境的變化#xff0c;鳥類作為生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分#xff0c;其種群動(dòng)態(tài)和棲息地變化受到廣泛關(guān)注。鳥類不僅在生態(tài)平衡中扮演著關(guān)鍵角色#xff0c;還在農(nóng)業(yè)、林業(yè)及生態(tài)旅游等領(lǐng)域具有重要的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。因此#xff0c;鳥類的監(jiān)測(cè)與保護(hù)成…一、背景意義隨著全球生態(tài)環(huán)境的變化鳥類作為生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分其種群動(dòng)態(tài)和棲息地變化受到廣泛關(guān)注。鳥類不僅在生態(tài)平衡中扮演著關(guān)鍵角色還在農(nóng)業(yè)、林業(yè)及生態(tài)旅游等領(lǐng)域具有重要的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。因此鳥類的監(jiān)測(cè)與保護(hù)成為了生態(tài)學(xué)研究和環(huán)境保護(hù)的重要任務(wù)。傳統(tǒng)的鳥類監(jiān)測(cè)方法主要依賴于人工觀察和記錄效率低下且容易受到人為因素的影響。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的迅速發(fā)展基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法逐漸成為鳥類監(jiān)測(cè)的新興手段尤其是YOLOYou Only Look Once系列模型因其高效性和實(shí)時(shí)性而備受青睞。在眾多YOLO模型中YOLOv8以其更為先進(jìn)的架構(gòu)和優(yōu)化算法展示了在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中的卓越性能。然而現(xiàn)有的YOLOv8模型在鳥類目標(biāo)檢測(cè)方面的應(yīng)用仍然相對(duì)較少尤其是在特定鳥類種類的檢測(cè)精度和效率上尚需進(jìn)一步的改進(jìn)和優(yōu)化。為此本研究旨在基于改進(jìn)YOLOv8的框架構(gòu)建一個(gè)高效的鳥類目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)以提升鳥類監(jiān)測(cè)的自動(dòng)化和智能化水平。本研究所使用的數(shù)據(jù)集包含1947張圖像涵蓋了7個(gè)鳥類類別包括紅嘴雀、鳥類、鳥類旋轉(zhuǎn)以及黑頭村織布鳥等。這些數(shù)據(jù)不僅為模型的訓(xùn)練提供了豐富的樣本也為不同鳥類的特征提取和分類提供了良好的基礎(chǔ)。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的深入分析與處理可以有效提高模型在不同環(huán)境下的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。同時(shí)數(shù)據(jù)集的多樣性和豐富性也為模型的泛化能力提供了保障使其能夠在實(shí)際應(yīng)用中更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜的環(huán)境變化。此外鳥類目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的建立不僅具有學(xué)術(shù)研究的意義更具備實(shí)際應(yīng)用的價(jià)值。該系統(tǒng)可以廣泛應(yīng)用于鳥類棲息地監(jiān)測(cè)、生態(tài)環(huán)境評(píng)估以及鳥類種群調(diào)查等領(lǐng)域幫助研究人員和生態(tài)保護(hù)者實(shí)時(shí)獲取鳥類分布和種群動(dòng)態(tài)信息從而為鳥類保護(hù)和生態(tài)恢復(fù)提供科學(xué)依據(jù)。同時(shí)該系統(tǒng)的成功應(yīng)用也為其他動(dòng)物目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的開發(fā)提供了參考推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在生態(tài)學(xué)和環(huán)境科學(xué)中的應(yīng)用。綜上所述基于改進(jìn)YOLOv8的鳥類目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)的研究不僅能夠提升鳥類監(jiān)測(cè)的效率和準(zhǔn)確性還有助于推動(dòng)生態(tài)保護(hù)工作的深入開展具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。通過這一研究我們希望能夠?yàn)轼B類保護(hù)和生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展貢獻(xiàn)一份力量。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“bird object detection”的數(shù)據(jù)集以改進(jìn)YOLOv8的鳥類目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)。該數(shù)據(jù)集專門為鳥類目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)而設(shè)計(jì)包含了豐富的圖像樣本和標(biāo)注信息旨在提升模型在不同環(huán)境下對(duì)鳥類的識(shí)別能力。數(shù)據(jù)集的類別數(shù)量為三具體類別包括“bird”、“birds”和“not bird”。這一分類設(shè)計(jì)不僅涵蓋了鳥類的多樣性還有效地引入了負(fù)樣本以幫助模型更好地區(qū)分目標(biāo)與非目標(biāo)?！癰ird”類別代表了單個(gè)鳥類的圖像這些圖像可能包括不同種類的鳥如麻雀、鴿子、鷹等。每個(gè)樣本都經(jīng)過精確標(biāo)注確保在訓(xùn)練過程中模型能夠?qū)W習(xí)到鳥類的特征。這些特征可能包括鳥類的體型、羽毛顏色、棲息姿態(tài)等模型通過分析這些細(xì)節(jié)來提升其識(shí)別準(zhǔn)確率?！癰irds”類別則包含了多只鳥類的圖像可能是群鳥飛翔或棲息在同一地點(diǎn)的場(chǎng)景。這一類別的設(shè)計(jì)旨在模擬自然環(huán)境中鳥類的真實(shí)行為幫助模型理解在復(fù)雜場(chǎng)景中如何識(shí)別和區(qū)分多只鳥類。這對(duì)于提升模型在實(shí)際應(yīng)用中的魯棒性至關(guān)重要因?yàn)樵谝巴庥^察鳥類時(shí)常常會(huì)遇到成群結(jié)隊(duì)的情況。最后“not bird”類別則提供了與鳥類無關(guān)的圖像樣本。這些樣本可能包括其他動(dòng)物、植物或背景場(chǎng)景目的是讓模型學(xué)習(xí)到什么不是鳥類從而減少誤報(bào)率。這一負(fù)樣本的引入在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中尤為重要因?yàn)樗軌蛴行岣吣Ｐ偷木_度避免將非目標(biāo)物體誤判為目標(biāo)。整個(gè)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建過程經(jīng)過了嚴(yán)格的篩選和標(biāo)注確保每個(gè)類別的樣本都具有代表性和多樣性。數(shù)據(jù)集中的圖像來源廣泛涵蓋了不同的環(huán)境和光照條件使得模型在訓(xùn)練過程中能夠接觸到各種可能的場(chǎng)景。這種多樣性不僅增強(qiáng)了模型的泛化能力還提升了其在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段我們對(duì)圖像進(jìn)行了統(tǒng)一的尺寸調(diào)整和歸一化處理以確保輸入數(shù)據(jù)的一致性。此外數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)的應(yīng)用如隨機(jī)裁剪、旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)等進(jìn)一步豐富了訓(xùn)練樣本幫助模型在面對(duì)不同變換時(shí)保持穩(wěn)定的性能。綜上所述“bird object detection”數(shù)據(jù)集為改進(jìn)YOLOv8的鳥類目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。通過合理的類別設(shè)計(jì)和豐富的樣本來源該數(shù)據(jù)集不僅能夠幫助模型學(xué)習(xí)到鳥類的特征還能有效提高其在復(fù)雜環(huán)境中的識(shí)別能力。隨著研究的深入我們期待該數(shù)據(jù)集能夠?yàn)轼B類保護(hù)、生態(tài)研究等領(lǐng)域提供更為精準(zhǔn)的技術(shù)支持。四、核心代碼python # 導(dǎo)入必要的模塊 from copy import copy from ultralytics.models import yolo from ultralytics.nn.tasks import OBBModel from ultralytics.utils import DEFAULT_CFG, RANK class OBBTrainer(yolo.detect.DetectionTrainer): OBBTrainer類繼承自DetectionTrainer類用于基于定向邊界框OBB模型的訓(xùn)練。 示例用法 python from ultralytics.models.yolo.obb import OBBTrainer args dict(modelyolov8n-seg.pt, datacoco8-seg.yaml, epochs3) trainer OBBTrainer(overridesargs) trainer.train() def __init__(self, cfgDEFAULT_CFG, overridesNone, _callbacksNone): 初始化OBBTrainer對(duì)象接受配置和重寫參數(shù)。 if overrides is None: overrides {} # 設(shè)置任務(wù)類型為obb overrides[task] obb # 調(diào)用父類的初始化方法 super().__init__(cfg, overrides, _callbacks) def get_model(self, cfgNone, weightsNone, verboseTrue): 返回使用指定配置和權(quán)重初始化的OBBModel模型。 # 創(chuàng)建OBBModel實(shí)例設(shè)置輸入通道數(shù)為3類別數(shù)為數(shù)據(jù)集中類別數(shù) model OBBModel(cfg, ch3, ncself.data[nc], verboseverbose and RANK -1) # 如果提供了權(quán)重則加載權(quán)重 if weights: model.load(weights) return model def get_validator(self): 返回用于YOLO模型驗(yàn)證的OBBValidator實(shí)例。 # 定義損失名稱 self.loss_names box_loss, cls_loss, dfl_loss # 返回OBBValidator實(shí)例 return yolo.obb.OBBValidator(self.test_loader, save_dirself.save_dir, argscopy(self.args))代碼核心部分說明類定義OBBTrainer繼承自DetectionTrainer專門用于處理定向邊界框OBB模型的訓(xùn)練。初始化方法__init__方法中設(shè)置任務(wù)類型為obb并調(diào)用父類的初始化方法以確保正確設(shè)置。模型獲取方法get_model方法用于創(chuàng)建并返回一個(gè)OBBModel實(shí)例。該實(shí)例根據(jù)提供的配置和權(quán)重進(jìn)行初始化并設(shè)置輸入通道數(shù)和類別數(shù)。驗(yàn)證器獲取方法get_validator方法返回一個(gè)OBBValidator實(shí)例用于模型的驗(yàn)證。該方法還定義了損失名稱以便在訓(xùn)練過程中進(jìn)行監(jiān)控?？偨Y(jié)該代碼片段定義了一個(gè)用于訓(xùn)練定向邊界框模型的類包含了模型的初始化、權(quán)重加載以及驗(yàn)證功能。通過這些核心方法用戶可以方便地進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證。這個(gè)文件是一個(gè)用于訓(xùn)練基于定向邊界框OBB模型的YOLOYou Only Look Once框架的Python腳本。它定義了一個(gè)名為OBBTrainer的類該類繼承自DetectionTrainer用于處理與OBB相關(guān)的訓(xùn)練任務(wù)。在這個(gè)類的構(gòu)造函數(shù)中首先調(diào)用父類的構(gòu)造函數(shù)并傳入一些配置參數(shù)。overrides參數(shù)用于接收用戶自定義的配置如果沒有提供則默認(rèn)為空字典。這里將任務(wù)類型設(shè)置為“obb”以指示這是一個(gè)定向邊界框的訓(xùn)練任務(wù)。get_model方法用于返回一個(gè)初始化好的OBBModel實(shí)例。這個(gè)方法接受配置和權(quán)重參數(shù)。如果提供了權(quán)重模型會(huì)加載這些權(quán)重。OBBModel是專門為處理定向邊界框而設(shè)計(jì)的模型它的輸入通道數(shù)設(shè)為3通常對(duì)應(yīng)RGB圖像并且類別數(shù)由數(shù)據(jù)集的配置提供。get_validator方法則返回一個(gè)OBBValidator實(shí)例用于驗(yàn)證YOLO模型的性能。在這個(gè)方法中定義了損失名稱包括“box_loss”邊界框損失、“cls_loss”分類損失和“dfl_loss”分布式焦點(diǎn)損失。驗(yàn)證器會(huì)使用測(cè)試數(shù)據(jù)加載器和保存目錄并將當(dāng)前的參數(shù)復(fù)制給驗(yàn)證器?？偟膩碚f這個(gè)文件為訓(xùn)練和驗(yàn)證定向邊界框模型提供了基礎(chǔ)設(shè)施方便用戶在YOLO框架下進(jìn)行相關(guān)的深度學(xué)習(xí)任務(wù)。用戶可以通過簡(jiǎn)單的示例代碼創(chuàng)建OBBTrainer實(shí)例并調(diào)用train方法開始訓(xùn)練。python # 導(dǎo)入必要的庫 from ultralytics.utils import LOGGER, SETTINGS, TESTS_RUNNING, checks try: # 確保當(dāng)前不是在測(cè)試環(huán)境中 assert not TESTS_RUNNING # 確保DVC集成已啟用 assert SETTINGS[dvc] is True import dvclive # 導(dǎo)入DVC Live庫 # 檢查DVC Live的版本 assert checks.check_version(dvclive, 2.11.0, verboseTrue) import os import re from pathlib import Path # 初始化DVC Live日志實(shí)例 live None _processed_plots {} # 用于記錄已處理的圖表 # 訓(xùn)練周期標(biāo)志 _training_epoch False except (ImportError, AssertionError, TypeError): dvclive None # 如果導(dǎo)入失敗設(shè)置dvclive為None def _log_images(path, prefix): 記錄指定路徑的圖像使用DVC Live進(jìn)行日志記錄。 if live: # 如果DVC Live已初始化 name path.name # 根據(jù)批次分組圖像以便在UI中啟用滑塊 m re.search(r_batch(d), name) if m: ni m[1] new_stem re.sub(r_batch(d), _batch, path.stem) name (Path(new_stem) / ni).with_suffix(path.suffix) # 記錄圖像 live.log_image(os.path.join(prefix, name), path) def on_train_start(trainer): 在訓(xùn)練開始時(shí)記錄訓(xùn)練參數(shù)如果DVC Live日志記錄處于活動(dòng)狀態(tài)。 if live: live.log_params(trainer.args) # 記錄訓(xùn)練參數(shù) def on_fit_epoch_end(trainer): 在每個(gè)訓(xùn)練周期結(jié)束時(shí)記錄訓(xùn)練指標(biāo)和模型信息。 global _training_epoch if live and _training_epoch: # 如果DVC Live已初始化且當(dāng)前為訓(xùn)練周期 # 收集所有指標(biāo) all_metrics {**trainer.label_loss_items(trainer.tloss, prefixtrain), **trainer.metrics, **trainer.lr} for metric, value in all_metrics.items(): live.log_metric(metric, value) # 記錄每個(gè)指標(biāo) # 記錄訓(xùn)練和驗(yàn)證的圖表 _log_plots(trainer.plots, train) _log_plots(trainer.validator.plots, val) live.next_step() # 進(jìn)入下一步 _training_epoch False # 重置訓(xùn)練周期標(biāo)志 def on_train_end(trainer): 在訓(xùn)練結(jié)束時(shí)記錄最佳指標(biāo)、圖表和混淆矩陣。 if live: # 記錄最佳指標(biāo) all_metrics {**trainer.label_loss_items(trainer.tloss, prefixtrain), **trainer.metrics, **trainer.lr} for metric, value in all_metrics.items(): live.log_metric(metric, value, plotFalse) # 記錄指標(biāo)但不繪圖 # 記錄驗(yàn)證圖表和混淆矩陣 _log_plots(trainer.plots, val) _log_confusion_matrix(trainer.validator) live.end() # 結(jié)束DVC Live日志記錄 # 定義回調(diào)函數(shù) callbacks { on_train_start: on_train_start, on_fit_epoch_end: on_fit_epoch_end, on_train_end: on_train_end} if dvclive else {}代碼說明導(dǎo)入模塊導(dǎo)入了必要的庫包括Ultralytics的工具和DVC Live。異常處理嘗試導(dǎo)入DVC Live并進(jìn)行基本的設(shè)置檢查如果失敗則將dvclive設(shè)置為None。日志記錄函數(shù)_log_images記錄圖像支持批次分組以便在UI中顯示。on_train_start在訓(xùn)練開始時(shí)記錄參數(shù)。on_fit_epoch_end在每個(gè)訓(xùn)練周期結(jié)束時(shí)記錄指標(biāo)和圖表。on_train_end在訓(xùn)練結(jié)束時(shí)記錄最佳指標(biāo)和混淆矩陣?；卣{(diào)函數(shù)根據(jù)DVC Live的狀態(tài)定義回調(diào)函數(shù)以便在訓(xùn)練過程中自動(dòng)記錄信息。這個(gè)程序文件是一個(gè)用于YOLOv8算法訓(xùn)練過程中的回調(diào)函數(shù)實(shí)現(xiàn)主要用于集成DVCLive庫以便在訓(xùn)練過程中記錄和可視化訓(xùn)練的各種指標(biāo)和狀態(tài)。文件的開頭部分引入了一些必要的庫和模塊并進(jìn)行了一些基本的檢查以確保DVCLive的集成是啟用的并且沒有在測(cè)試模式下運(yùn)行。在程序中首先定義了一個(gè)live變量用于存儲(chǔ)DVCLive的實(shí)例以及一個(gè)字典_processed_plots用于跟蹤已經(jīng)處理過的繪圖數(shù)據(jù)。接下來定義了一些私有函數(shù)來處理圖像和繪圖的記錄。這些函數(shù)包括_log_images、_log_plots和_log_confusion_matrix它們分別用于記錄圖像、訓(xùn)練過程中的繪圖和混淆矩陣。在訓(xùn)練的不同階段程序會(huì)調(diào)用相應(yīng)的回調(diào)函數(shù)。例如on_pretrain_routine_start函數(shù)在預(yù)訓(xùn)練開始時(shí)初始化DVCLive的日志記錄on_train_start函數(shù)在訓(xùn)練開始時(shí)記錄訓(xùn)練參數(shù)on_fit_epoch_end函數(shù)在每個(gè)訓(xùn)練周期結(jié)束時(shí)記錄訓(xùn)練指標(biāo)和模型信息并準(zhǔn)備進(jìn)入下一個(gè)步驟。此外on_train_end函數(shù)在訓(xùn)練結(jié)束時(shí)記錄最佳指標(biāo)、繪圖和混淆矩陣并在必要時(shí)記錄最佳模型的文件。所有這些回調(diào)函數(shù)的設(shè)計(jì)旨在確保訓(xùn)練過程中的重要信息能夠被實(shí)時(shí)記錄和可視化從而幫助用戶更好地理解模型的訓(xùn)練情況。最后程序?qū)⑺械幕卣{(diào)函數(shù)匯總到一個(gè)字典callbacks中以便在訓(xùn)練過程中根據(jù)需要調(diào)用這些函數(shù)。如果DVCLive未正確初始化則該字典將為空。通過這種方式程序?qū)崿F(xiàn)了靈活的日志記錄和監(jiān)控功能為YOLOv8模型的訓(xùn)練提供了支持。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)行命令使用 streamlit 運(yùn)行指定的腳本commandf{python_path} -m streamlit run {script_path}# 執(zhí)行命令resultsubprocess.run(command,shellTrue)# 檢查命令執(zhí)行結(jié)果如果返回碼不為0表示執(zhí)行出錯(cuò)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__:# 指定要運(yùn)行的腳本路徑script_pathweb.py# 這里可以直接指定腳本路徑# 調(diào)用函數(shù)運(yùn)行腳本run_script(script_path)代碼注釋說明導(dǎo)入模塊sys用于訪問與 Python 解釋器相關(guān)的變量和函數(shù)。subprocess用于執(zhí)行外部命令和與其交互。定義run_script函數(shù)該函數(shù)接受一個(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使用相同的環(huán)境運(yùn)行腳本。構(gòu)建一個(gè)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。主程序塊當(dāng)腳本作為主程序運(yùn)行時(shí)指定要運(yùn)行的腳本路徑這里是web.py。調(diào)用run_script函數(shù)來執(zhí)行指定的腳本。這個(gè)程序文件的主要功能是使用當(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。首先程序?qū)肓吮匾哪K包括sys、os和subprocess以及一個(gè)自定義的abs_path函數(shù)用于獲取腳本的絕對(duì)路徑。在run_script函數(shù)中首先獲取當(dāng)前 Python 解釋器的路徑這通過sys.executable實(shí)現(xiàn)。接著構(gòu)建一個(gè)命令字符串這個(gè)命令會(huì)調(diào)用 Streamlit 來運(yùn)行指定的腳本。命令的格式是將 Python 解釋器的路徑和要運(yùn)行的腳本路徑結(jié)合起來形成一個(gè)完整的命令。然后使用subprocess.run方法來執(zhí)行這個(gè)命令。這個(gè)方法會(huì)在一個(gè)新的進(jìn)程中運(yùn)行命令并等待其完成。如果命令執(zhí)行的返回碼不為零表示腳本運(yùn)行過程中出現(xiàn)了錯(cuò)誤此時(shí)程序會(huì)打印出“腳本運(yùn)行出錯(cuò)”的提示信息。在文件的最后部分使用if __name__ __main__:語句來確保只有在直接運(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?？偟膩碚f這個(gè)程序的作用是方便地啟動(dòng)一個(gè)基于 Streamlit 的 Web 應(yīng)用通過調(diào)用外部腳本來實(shí)現(xiàn)功能。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) # 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] # 確保模式是訓(xùn)練或驗(yàn)證 with torch_distributed_zero_first(rank): # 在分布式環(huán)境中確保數(shù)據(jù)集只初始化一次 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模式禁用shuffle workers self.args.workers if mode train else self.args.workers * 2 # 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 set_model_attributes(self): 設(shè)置模型的屬性包括類別數(shù)量和名稱。 self.model.nc self.data[nc] # 將類別數(shù)量附加到模型 self.model.names self.data[names] # 將類別名稱附加到模型 self.model.args self.args # 將超參數(shù)附加到模型 def get_model(self, cfgNone, weightsNone, verboseTrue): 返回一個(gè)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, ) 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)果圖像代碼核心部分說明DetectionTrainer類這是一個(gè)用于訓(xùn)練YOLO檢測(cè)模型的類繼承自基礎(chǔ)訓(xùn)練類BaseTrainer。build_dataset方法用于構(gòu)建YOLO數(shù)據(jù)集支持訓(xùn)練和驗(yàn)證模式。get_dataloader方法構(gòu)造數(shù)據(jù)加載器確保在分布式環(huán)境中只初始化一次數(shù)據(jù)集。preprocess_batch方法對(duì)輸入的圖像批次進(jìn)行預(yù)處理包括歸一化和可能的縮放。set_model_attributes方法設(shè)置模型的類別數(shù)量和名稱等屬性。get_model方法返回一個(gè)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)證的檢測(cè)驗(yàn)證器。plot_training_samples和plot_metrics方法用于可視化訓(xùn)練樣本和訓(xùn)練過程中的指標(biāo)。這個(gè)程序文件train.py是一個(gè)用于訓(xùn)練 YOLOYou Only Look Once目標(biāo)檢測(cè)模型的實(shí)現(xiàn)繼承自BaseTrainer類。文件中包含了一系列方法用于構(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、顯示訓(xùn)練進(jìn)度、繪制訓(xùn)練樣本和繪制訓(xùn)練指標(biāo)等。首先DetectionTrainer類通過build_dataset方法構(gòu)建 YOLO 數(shù)據(jù)集。該方法接收?qǐng)D像路徑、模式訓(xùn)練或驗(yàn)證和批量大小作為參數(shù)并根據(jù)模型的步幅設(shè)置生成數(shù)據(jù)集。接著get_dataloader方法用于構(gòu)建并返回?cái)?shù)據(jù)加載器確保在分布式訓(xùn)練時(shí)只初始化一次數(shù)據(jù)集并根據(jù)模式設(shè)置是否打亂數(shù)據(jù)。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)換為浮點(diǎn)數(shù)支持多尺度訓(xùn)練。該方法會(huì)根據(jù)隨機(jī)生成的尺寸調(diào)整圖像大小以適應(yīng)模型的輸入要求。set_model_attributes方法用于設(shè)置模型的屬性包括類別數(shù)量和類別名稱這些信息會(huì)被附加到模型中以便在訓(xùn)練過程中使用。get_model方法則返回一個(gè) YOLO 檢測(cè)模型實(shí)例并可以加載預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。為了進(jìn)行模型驗(yàn)證get_validator方法返回一個(gè)DetectionValidator實(shí)例該實(shí)例用于在驗(yàn)證集上評(píng)估模型性能。label_loss_items方法則返回一個(gè)包含訓(xùn)練損失項(xiàng)的字典以便在訓(xùn)練過程中進(jìn)行監(jiān)控。在訓(xùn)練進(jìn)度方面progress_string方法返回一個(gè)格式化的字符串顯示當(dāng)前的訓(xùn)練進(jìn)度包括當(dāng)前的輪次、GPU 內(nèi)存使用情況、損失值、實(shí)例數(shù)量和圖像大小等信息。此外plot_training_samples方法用于繪制訓(xùn)練樣本及其標(biāo)注便于可視化訓(xùn)練過程中的數(shù)據(jù)。最后plot_metrics和plot_training_labels方法分別用于繪制訓(xùn)練指標(biāo)和創(chuàng)建帶標(biāo)簽的訓(xùn)練圖以便于分析模型的訓(xùn)練效果?？傮w而言這個(gè)文件提供了一個(gè)完整的訓(xùn)練框架支持?jǐn)?shù)據(jù)集構(gòu)建、模型訓(xùn)練、驗(yàn)證和結(jié)果可視化適用于 YOLO 模型的訓(xùn)練任務(wù)。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解決預(yù)測(cè)框和真實(shí)框之間的最優(yōu)匹配問題。 匈牙利匹配器通過考慮分類分?jǐn)?shù)、邊界框坐標(biāo)等成本函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)框和真實(shí)框的最佳匹配。 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(cè)等參數(shù)。 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(cè) self.num_sample_points num_sample_points # 掩碼成本計(jì)算的采樣點(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(cè)框和真實(shí)框之間的匹配。 計(jì)算分類成本、L1成本和GIoU成本并找到最佳匹配。 bs, nq, nc pred_scores.shape # bs: 批大小, nq: 查詢數(shù)量, nc: 類別數(shù)量 if sum(gt_groups) 0: # 如果沒有真實(shí)框返回空匹配 return [(torch.tensor([], dtypetorch.long), torch.tensor([], dtypetorch.long)) for _ in range(bs)] # 扁平化處理以計(jì)算成本矩陣 pred_scores pred_scores.detach().view(-1, nc) # 預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù) pred_scores F.sigmoid(pred_scores) if self.use_fl else F.softmax(pred_scores, dim-1) # 應(yīng)用激活函數(shù) pred_bboxes pred_bboxes.detach().view(-1, 4) # 預(yù)測(cè)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(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)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() # 重新調(diào)整成本矩陣形狀 indices [linear_sum_assignment(c[i]) for i, c in enumerate(C.split(gt_groups, -1))] # 使用匈牙利算法進(jìn)行匹配 gt_groups torch.as_tensor([0, *gt_groups[:-1]]).cumsum_(0) # 計(jì)算真實(shí)框的累積和 # 返回每個(gè)批次的匹配結(jié)果 return [(torch.tensor(i, dtypetorch.long), torch.tensor(j, dtypetorch.long) gt_groups[k]) for k, (i, j) in enumerate(indices)]代碼核心部分解釋匈牙利匹配器這個(gè)類實(shí)現(xiàn)了匈牙利算法用于在預(yù)測(cè)框和真實(shí)框之間找到最佳匹配。初始化方法設(shè)置了成本系數(shù)、是否使用Focal Loss、是否使用掩碼等參數(shù)。前向傳播方法計(jì)算分類成本、L1成本和GIoU成本并使用匈牙利算法進(jìn)行匹配。成本計(jì)算根據(jù)預(yù)測(cè)框和真實(shí)框的分類分?jǐn)?shù)和坐標(biāo)計(jì)算匹配成本。返回匹配結(jié)果返回每個(gè)批次的預(yù)測(cè)框和真實(shí)框的匹配索引。這個(gè)程序文件是Ultralytics YOLO模型中的一個(gè)模塊主要實(shí)現(xiàn)了匈牙利匹配算法HungarianMatcher用于解決目標(biāo)檢測(cè)中的分配問題。匈牙利匹配算法通過優(yōu)化成本函數(shù)來匹配預(yù)測(cè)的邊界框和真實(shí)的邊界框考慮了分類分?jǐn)?shù)、邊界框坐標(biāo)以及可選的掩膜預(yù)測(cè)。在類的初始化方法中定義了一些屬性包括成本系數(shù)cost_gain用于計(jì)算分類、邊界框、廣義IoUGIoU和掩膜的成本是否使用焦點(diǎn)損失use_fl是否進(jìn)行掩膜預(yù)測(cè)with_mask樣本點(diǎn)的數(shù)量num_sample_points以及焦點(diǎn)損失中的兩個(gè)超參數(shù)alpha和gamma。在forward方法中首先處理輸入的預(yù)測(cè)邊界框和分?jǐn)?shù)計(jì)算分類成本、L1成本和GIoU成本。分類成本根據(jù)是否使用焦點(diǎn)損失進(jìn)行不同的計(jì)算L1成本是通過計(jì)算預(yù)測(cè)邊界框與真實(shí)邊界框之間的絕對(duì)差值得到的而GIoU成本則是通過調(diào)用bbox_iou函數(shù)計(jì)算的。所有這些成本被組合成一個(gè)最終的成本矩陣然后通過匈牙利算法找到最佳匹配。此外文件中還包含一個(gè)get_cdn_group函數(shù)用于生成對(duì)比去噪訓(xùn)練組。這個(gè)函數(shù)會(huì)從真實(shí)的目標(biāo)中創(chuàng)建正負(fù)樣本并對(duì)類別標(biāo)簽和邊界框坐標(biāo)施加噪聲。它返回修改后的類別嵌入、邊界框、注意力掩碼和元信息?？偟膩碚f這個(gè)模塊在YOLOv8目標(biāo)檢測(cè)模型中起到了關(guān)鍵作用通過有效的匹配算法和對(duì)比去噪機(jī)制提高了模型的性能和魯棒性。python import os from pathlib import Path from contextlib import contextmanager contextmanager def spaces_in_path(path): 處理路徑中包含空格的上下文管理器。如果路徑包含空格則將其替換為下劃線 復(fù)制文件/目錄到新路徑執(zhí)行上下文代碼塊然后將文件/目錄復(fù)制回原位置。 參數(shù): path (str | Path): 原始路徑。 生成: (Path): 如果路徑中有空格則返回替換下劃線的臨時(shí)路徑否則返回原始路徑。 # 如果路徑中有空格則將其替換為下劃線 if in str(path): path Path(path) # 確保路徑是Path對(duì)象 with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp_dir: # 創(chuàng)建臨時(shí)目錄 tmp_path Path(tmp_dir) / path.name.replace( , _) # 替換空格后的新路徑 # 復(fù)制文件/目錄 if path.is_dir(): shutil.copytree(path, tmp_path) # 復(fù)制目錄 elif path.is_file(): shutil.copy2(path, tmp_path) # 復(fù)制文件 try: # 返回臨時(shí)路徑 yield tmp_path finally: # 將文件/目錄復(fù)制回原位置 if tmp_path.is_dir(): shutil.copytree(tmp_path, path, dirs_exist_okTrue) elif tmp_path.is_file(): shutil.copy2(tmp_path, path) # 復(fù)制回文件 else: # 如果沒有空格直接返回原始路徑 yield path def increment_path(path, exist_okFalse, sep, mkdirFalse): 增加文件或目錄路徑即將路徑后面加上數(shù)字例如 runs/exp -- runs/exp{sep}2, runs/exp{sep}3 等。 如果路徑存在且exist_ok未設(shè)置為True則通過在路徑末尾附加數(shù)字和分隔符來增加路徑。 如果路徑是文件則保留文件擴(kuò)展名如果路徑是目錄則直接在路徑末尾附加數(shù)字。 如果mkdir設(shè)置為True則如果路徑不存在將其創(chuàng)建為目錄。 參數(shù): path (str, pathlib.Path): 要增加的路徑。 exist_ok (bool, optional): 如果為True則路徑不會(huì)增加直接返回原路徑。默認(rèn)為False。 sep (str, optional): 在路徑和增加的數(shù)字之間使用的分隔符。默認(rèn)為。 mkdir (bool, optional): 如果路徑不存在則創(chuàng)建目錄。默認(rèn)為False。 返回: (pathlib.Path): 增加后的路徑。 path Path(path) # 確保路徑是Path對(duì)象 if path.exists() and not exist_ok: path, suffix (path.with_suffix(), path.suffix) if path.is_file() else (path, ) # 增加路徑 for n in range(2, 9999): p f{path}{sep}{n}{suffix} # 增加路徑 if not os.path.exists(p): # 如果路徑不存在 break path Path(p) if mkdir: path.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) # 創(chuàng)建目錄 return path代碼說明spaces_in_path: 這是一個(gè)上下文管理器用于處理路徑中包含空格的情況。它會(huì)在執(zhí)行代碼塊前將路徑中的空格替換為下劃線并在執(zhí)行完成后將文件或目錄復(fù)制回原位置。increment_path: 這個(gè)函數(shù)用于增加文件或目錄的路徑。它會(huì)檢查路徑是否存在如果存在則在路徑后附加一個(gè)數(shù)字確保新路徑不與現(xiàn)有路徑?jīng)_突。它還可以選擇創(chuàng)建新的目錄。這些功能在處理文件和目錄時(shí)非常有用尤其是在文件名或路徑中可能包含空格或重復(fù)名稱的情況下。這個(gè)程序文件是一個(gè)用于處理文件和目錄的工具類主要應(yīng)用于Ultralytics YOLOYou Only Look Once模型的實(shí)現(xiàn)中。文件中包含了多個(gè)功能函數(shù)和一個(gè)上下文管理器旨在簡(jiǎn)化文件和目錄的操作。首先WorkingDirectory類是一個(gè)上下文管理器用于在特定的工作目錄中執(zhí)行代碼。通過使用WorkingDirectory(dir)裝飾器或with WorkingDirectory(dir):語句可以方便地改變當(dāng)前工作目錄。在實(shí)例化時(shí)它會(huì)保存當(dāng)前工作目錄并在進(jìn)入上下文時(shí)切換到新的目錄退出時(shí)則恢復(fù)到原來的目錄。接下來spaces_in_path函數(shù)是另一個(gè)上下文管理器用于處理路徑中包含空格的情況。如果路徑中有空格它會(huì)將空格替換為下劃線并將文件或目錄復(fù)制到一個(gè)臨時(shí)路徑中。在執(zhí)行上下文代碼塊后它會(huì)將文件或目錄復(fù)制回原來的位置。這個(gè)功能對(duì)于處理文件路徑時(shí)避免因空格導(dǎo)致的問題非常有用。increment_path函數(shù)用于遞增文件或目錄的路徑名。如果指定的路徑已經(jīng)存在且exist_ok參數(shù)為False它會(huì)在路徑后面添加一個(gè)數(shù)字以避免沖突。該函數(shù)還可以選擇創(chuàng)建目錄確保路徑的存在。file_age和file_date函數(shù)分別用于獲取文件的最后修改時(shí)間。file_age返回自上次更新以來的天數(shù)而file_date則返回一個(gè)可讀的日期格式。file_size函數(shù)用于計(jì)算文件或目錄的大小返回以MB為單位的大小。最后get_latest_run函數(shù)用于查找指定目錄下最新的“l(fā)ast.pt”文件通常用于恢復(fù)訓(xùn)練的狀態(tài)。它會(huì)在給定的搜索目錄中遞歸查找所有匹配的文件并返回最新的一個(gè)?？傮w而言這個(gè)文件提供了一系列實(shí)用的工具函數(shù)幫助用戶更方便地處理文件和目錄尤其是在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和管理過程中。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