建站快车怎么样,神马网站可以做兼职,佛山市网站建设企业,美美淘-专做女鞋拿货选款网站危险物品图像分割系统源码#xff06;数据集分享
[yolov8-seg-GFPN#xff06;yolov8-seg-CSwinTransformer等50全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示]
1.研究背景与意义
项目参考ILSVRC ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge
项目来源AAAI Global…危险物品图像分割系统源码数据集分享
[yolov8-seg-GFPNyolov8-seg-CSwinTransformer等50全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示]
1.研究背景与意义
项目参考ILSVRC ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge
项目来源AAAI Global Al lnnovation Contest
研究背景与意义
随着科技的迅猛发展智能监控与安全防范系统在各个领域中扮演着越来越重要的角色。尤其是在公共安全、工业生产及交通管理等领域危险物品的及时识别与处理显得尤为关键。传统的危险物品检测方法往往依赖于人工监控效率低下且容易受到人为因素的影响难以满足现代社会对安全防范的高要求。因此基于深度学习的图像分割技术应运而生成为提升危险物品识别效率与准确性的有效手段。
YOLOYou Only Look Once系列模型因其实时性和高精度而广受欢迎。YOLOv8作为该系列的最新版本结合了多种先进的深度学习技术具备了更强的特征提取能力和更快的推理速度。然而尽管YOLOv8在目标检测方面表现出色但在复杂场景下的危险物品图像分割任务中仍然存在一定的局限性。因此改进YOLOv8以适应危险物品图像分割的需求具有重要的研究价值和实际意义。
本研究基于一个包含2700张图像的数据集专注于三类危险物品的实例分割蝙蝠、锤子和刀具。这些物品在日常生活中相对常见但在特定场景下却可能成为潜在的安全隐患。通过对这些物品进行精准的图像分割可以为后续的危险物品检测、分类和处理提供重要的基础数据。这不仅有助于提升监控系统的智能化水平还能有效降低人为失误带来的安全风险。
在数据集的构建上包含的三类物品各具特征具有一定的代表性和多样性。蝙蝠的形态较为复杂锤子和刀具则在形状和边缘特征上有明显的差异。这为模型的训练和测试提供了丰富的样本有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。此外针对这些物品的实例分割任务可以深入研究不同物品在图像中的遮挡、重叠等复杂情况进一步推动图像分割技术的发展。
通过改进YOLOv8的结构和算法本研究旨在提升其在危险物品图像分割任务中的表现探索更高效的特征提取方法和优化策略。研究成果不仅能够为智能监控系统的开发提供理论支持还可以为实际应用中的危险物品识别与处理提供技术保障。这对于提升公共安全、保障人们的生命财产安全具有重要的现实意义。
综上所述基于改进YOLOv8的危险物品图像分割系统的研究不仅是对现有技术的有益补充更是推动智能监控与安全防范领域发展的重要一步。通过深入探索和研究期望能够为未来的安全技术创新提供新的思路和方法促进社会的安全与稳定。
2.图片演示 注意由于此博客编辑较早上面“2.图片演示”和“3.视频演示”展示的系统图片或者视频可能为老版本新版本在老版本的基础上升级如下实际效果以升级的新版本为准
1适配了YOLOV8的“目标检测”模型和“实例分割”模型通过加载相应的权重.pt文件即可自适应加载模型。
2支持“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”三种识别模式。
3支持“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”三种识别结果保存导出解决手动导出容易卡顿出现爆内存存在的问题识别完自动保存结果并导出到tempDir中。
4支持Web前端系统中的标题、背景图等自定义修改后面提供修改教程。
另外本项目提供训练的数据集和训练教程,暂不提供权重文件best.pt,需要您按照教程进行训练后实现图片演示和Web前端界面演示的效果。
3.视频演示
3.1 视频演示
4.数据集信息展示
4.1 本项目数据集详细数据类别数类别名
nc: 3 names: [‘bat’, ‘hammer’, ‘knife’]
4.2 本项目数据集信息介绍
数据集信息展示
在现代计算机视觉领域尤其是在物体检测与图像分割任务中数据集的质量和多样性直接影响到模型的性能与应用效果。本研究所使用的数据集名为“danger segmentation”专门用于训练和改进YOLOv8-seg模型以实现对危险物品的高效图像分割。该数据集的设计初衷是为了提升计算机在识别和分割潜在危险物品方面的能力进而为安全监控、公共安全等领域提供更为精准的技术支持。
“danger segmentation”数据集包含三种类别的危险物品分别是“bat”球棒、“hammer”锤子和“knife”刀具。这些物品在日常生活中虽然常见但在特定情境下可能会被用作攻击工具因此其识别与分割显得尤为重要。数据集中每个类别的样本数量经过精心挑选以确保模型在训练过程中能够接触到足够多样化的实例从而提高其泛化能力和鲁棒性。
在数据集的构建过程中研究团队采用了多种数据采集和标注技术以确保每个类别的图像都具备高质量的标注信息。图像来源涵盖了不同的场景和背景以模拟真实世界中可能遇到的各种情况。这种多样性不仅有助于模型学习到更为全面的特征也为后续的测试和验证提供了坚实的基础。此外数据集中的图像经过精细的预处理包括去噪、增强和标准化以提升图像质量并增强模型的训练效果。
为了进一步提升数据集的实用性研究团队还考虑了数据集的可扩展性和可迁移性。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展未来可能会有更多的危险物品被纳入到数据集中。因此数据集的设计采用了模块化的结构便于后续添加新类别和样本。同时数据集的标注格式与主流深度学习框架兼容使得研究人员能够轻松地将其应用于不同的模型训练任务中。
在进行YOLOv8-seg模型的训练时研究团队将“danger segmentation”数据集划分为训练集、验证集和测试集以确保模型的训练过程能够得到充分的评估与优化。通过在不同数据集上的表现研究人员能够实时监控模型的学习进度并根据反馈调整训练策略从而实现最佳的分割效果。
总之“danger segmentation”数据集不仅为YOLOv8-seg模型的训练提供了丰富的样本和标注信息也为后续的研究与应用奠定了坚实的基础。随着该数据集的深入应用期望能够在危险物品的识别与分割领域取得更为显著的进展为社会安全提供更为可靠的技术保障。 5.全套项目环境部署视频教程零基础手把手教学
5.1 环境部署教程链接零基础手把手教学
5.2 安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程链接零基础手把手教学
6.手把手YOLOV8-seg训练视频教程零基础小白有手就能学会
6.1 手把手YOLOV8-seg训练视频教程零基础小白有手就能学会
按照上面的训练视频教程链接加载项目提供的数据集运行train.py即可开始训练 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size1/200 0G 0.01576 0.01955 0.007536 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:4200:00, 1.04s/it]Class Images Labels P R mAP.5 mAP.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:1400:00, 2.87it/s]all 3395 17314 0.994 0.957 0.0957 0.0843Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size2/200 0G 0.01578 0.01923 0.007006 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:4400:00, 1.04s/it]Class Images Labels P R mAP.5 mAP.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:1200:00, 2.95it/s]all 3395 17314 0.996 0.956 0.0957 0.0845Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size3/200 0G 0.01561 0.0191 0.006895 27 1280: 100%|██████████| 849/849 [10:5600:00, 1.29it/s]Class Images Labels P R mAP.5 mAP.5:.95: 100%|███████ | 187/213 [00:5200:00, 4.04it/s]all 3395 17314 0.996 0.957 0.0957 0.08457.50种全套YOLOV8-seg创新点代码加载调参视频教程一键加载写好的改进模型的配置文件
7.1 50种全套YOLOV8-seg创新点代码加载调参视频教程一键加载写好的改进模型的配置文件
8.YOLOV8-seg图像分割算法原理
原始YOLOv8-seg算法原理
YOLOv8-seg算法是YOLO系列中的一个重要进展结合了目标检测与图像分割的能力旨在提供更高效且精确的视觉理解。该算法由Ultralytics团队在2023年发布基于YOLOv5的架构吸收了近两年内在目标检测领域的多项先进技术和改进尤其是在处理复杂场景和小目标检测方面的表现得到了显著提升。
YOLOv8-seg的网络结构主要由输入层、主干网络、颈部网络和输出层四个部分组成。输入层负责对输入图像进行预处理采用了Mosaic数据增强技术这种方法通过将多张图像拼接在一起形成新的训练样本极大地提高了模型的鲁棒性和泛化能力。然而YOLOv8在训练的最后10个epoch中停止使用Mosaic增强以减少对数据真实分布的干扰确保模型能够更好地学习到目标的真实特征。
在主干网络部分YOLOv8-seg引入了C2f模块这一模块是对YOLOv5中C3模块的改进灵感来源于YOLOv7中的ELAN设计。C2f模块通过增加跳层连接丰富了梯度流的信息增强了特征提取的能力同时保持了模型的轻量化。SPPFSpatial Pyramid Pooling Fast模块依然被保留以提高特征提取的效率和速度。
颈部网络是YOLOv8-seg的另一大亮点。与YOLOv5不同YOLOv8在颈部网络中将所有的C3模块替换为C2f模块并且去除了上采样之前的卷积连接层。这一改动使得特征融合过程更加高效能够更好地整合来自不同尺度的特征图从而提高模型对多尺度目标的检测能力。
在输出层YOLOv8-seg采用了解耦头Decoupled Head的设计思路分别处理目标的分类和定位任务。通过将这两个任务解耦模型能够更专注于每个任务的特征提取从而提高了收敛速度和预测精度。YOLOv8-seg使用了无锚框Anchor-Free的方法直接预测目标的中心点并引入了任务对齐学习Task Alignment Learning, TAL来优化正负样本的区分。这种方法使得模型在处理复杂场景时能够更好地应对目标位置的变化和类别的多样性。
在损失函数的设计上YOLOv8-seg结合了分类分数和IoUIntersection over Union的高次幂乘积作为衡量任务对齐程度的指标。这一创新使得模型在优化过程中能够同时关注分类和定位的准确性进一步提升了检测性能。具体而言分类损失采用了二元交叉熵损失Binary Cross-Entropy Loss而回归损失则使用了分布焦点损失Distribution Focal Loss和完全交并比损失Complete Intersection over Union Loss以确保模型能够快速聚焦于标签附近的区域。
YOLOv8-seg在目标检测和图像分割的任务中展现出了优越的性能尤其是在COCO数据集上的表现尤为突出。其mAPmean Average Precision指标在同类模型中处于领先地位且在推理速度上也表现出色。这使得YOLOv8-seg不仅适用于静态图像的处理也能够在实时应用中保持高效的性能满足了现代计算机视觉任务对速度和准确性的双重需求。
总的来说YOLOv8-seg算法通过一系列结构上的创新和优化克服了传统目标检测算法在复杂场景和小目标检测中的不足。其无锚框的设计、解耦头的结构以及任务对齐学习的引入使得YOLOv8-seg在实际应用中展现出了更强的适应性和更高的精度。这些改进不仅提升了模型的性能也为未来的研究提供了新的思路和方向。随着YOLOv8-seg的广泛应用计算机视觉领域的许多实际问题将有望得到更有效的解决。 9.系统功能展示检测对象为举例实际内容以本项目数据集为准
图9.1.系统支持检测结果表格显示
图9.2.系统支持置信度和IOU阈值手动调节
图9.3.系统支持自定义加载权重文件best.pt(需要你通过步骤5中训练获得)
图9.4.系统支持摄像头实时识别
图9.5.系统支持图片识别
图9.6.系统支持视频识别
图9.7.系统支持识别结果文件自动保存
图9.8.系统支持Excel导出检测结果数据 10.50种全套YOLOV8-seg创新点原理讲解非科班也可以轻松写刊发刊V11版本正在科研待更新
10.1 由于篇幅限制每个创新点的具体原理讲解就不一一展开具体见下列网址中的创新点对应子项目的技术原理博客网址【Blog】 10.1 50种全套YOLOV8-seg创新点原理讲解链接
10.2 部分改进模块原理讲解(完整的改进原理见上图和技术博客链接)【如果此小节的图加载失败可以通过CSDN或者Github搜索该博客的标题访问原始博客原始博客图片显示正常】
### YOLOv8算法原理 YOLOv8算法由Glenn-Jocher 提出是跟YOLOv3算法、YOLOv5算法一脉相承的主要的改进点如下: (1)数据预处理。YOLOv8的数据预处理依旧采用YOLOv5的策略,在训练时主要采用包括马赛克增强(Mosaic)、混合增强(Mixup)、空间扰动(randomperspective)以及颜色扰动(HSV augment)四个增强手段。 (2)骨干网络结构。YOLOv8的骨干网络结构可从YOLOv5略见一斑YOLOv5的主干网络的架构规律十分清晰总体来看就是每用一层步长为2的3×3卷积去降采样特征图接一个C3模块来进一步强化其中的特征且C3的基本深度参数分别为“3/6/9/3”其会根据不同规模的模型的来做相应的缩放。在的YOLOv8中大体上也还是继承了这一特点原先的C3模块均被替换成了新的C2f模块C2f 模块加入更多的分支丰富梯度回传时的支流。下面展示了YOLOv8的C2f模块和YOLOv5的C3模块其网络结构图所示。 (3)FPN-PAN结构。YOLOv8仍采用FPNPAN结构来构建YOLO的特征金字塔使多尺度信息之间进行充分的融合。除了FPN-PAN里面的C3模块被替换为C2f模块外其余部分与YOLOv5的FPN-PAN结构基本一致。 (4)Detection head结构。从 YOLOv3到 YOLOv5其检测头一直都是“耦合”(Coupled)的,即使用一层卷积同时完成分类和定位两个任务直到YOLOX的问世 YOLO系列才第一次换装“解耦头”(Decoupled Head)。YOLOv8也同样也采用了解耦头的结构两条并行的分支分别取提取类别特征和位置特征然后各用一层1x1卷积完成分类和定位任务。YOLOv8整体的网络结构由图所示。
(5)标签分配策略。尽管YOLOv5设计了自动聚类候选框的一些功能但是聚类候选框是依赖于数据集的。若数据集不够充分无法较为准确地反映数据本身的分布特征聚类出来的候选框也会与真实物体尺寸比例悬殊过大。YOLOv8没有采用候选框策略所以解决的问题就是正负样本匹配的多尺度分配。不同于YOLOX所使用的 SimOTAYOLOv8在标签分配问题上采用了和YOLOv6相同的TOOD策略是一种动态标签分配策略。YOLOv8只用到了targetboze。和target scores未含是否有物体预测故 YOLOv8的损失就主要包括两大部分∶类别损失和位置损失。对于YOLOv8其分类损失为VFLLoss(Varifocal Loss)其回归损失为CIoU Loss 与 DFL Loss 的形式。 其中 Varifocal Loss定义如下:
其中p为预测的类别得分p ∈ [0.1]。q为预测的目标分数(若为真实类别则q为预测和真值的 loU;若为其他类别。q为0 )。VFL Loss使用不对称参数来对正负样本进行加权通过只对负样本进行衰减达到不对等的处理前景和背景对损失的贡献。对正样本使用q进行了加权如果正样本的GTiou很高时,则对损失的贡献更大一些可以让网络聚焦于那些高质量的样本上即训练高质量的正例对AP的提升比低质量的更大一些。对负样本使用p进行了降权降低了负例对损失的贡献因负样本的预测p在取次幂后会变得更小这样就能够降低负样本对损失的整体贡献。
动态蛇形卷积Dynamic Snake Convolution
参考论文 2307.08388.pdf (arxiv.org)
血管、道路等拓扑管状结构的精确分割在各个领域都至关重要确保下游任务的准确性和效率。 然而许多因素使任务变得复杂包括薄的局部结构和可变的全局形态。在这项工作中我们注意到管状结构的特殊性并利用这些知识来指导我们的 DSCNet 在三个阶段同时增强感知特征提取、特征融合、 和损失约束。 首先我们提出了一种动态蛇卷积通过自适应地关注细长和曲折的局部结构来准确捕获管状结构的特征。 随后我们提出了一种多视图特征融合策略以补充特征融合过程中多角度对特征的关注确保保留来自不同全局形态的重要信息。 最后提出了一种基于持久同源性的连续性约束损失函数以更好地约束分割的拓扑连续性。 2D 和 3D 数据集上的实验表明与多种方法相比我们的 DSCNet 在管状结构分割任务上提供了更好的准确性和连续性。 我们的代码是公开的。 主要的挑战源于细长微弱的局部结构特征与复杂多变的全局形态特征。本文关注到管状结构细长连续的特点并利用这一信息在神经网络以下三个阶段同时增强感知特征提取、特征融合和损失约束。分别设计了动态蛇形卷积Dynamic Snake Convolution多视角特征融合策略与连续性拓扑约束损失。 我们希望卷积核一方面能够自由地贴合结构学习特征另一方面能够在约束条件下不偏离目标结构太远。在观察管状结构的细长连续的特征后脑海里想到了一个动物——蛇。我们希望卷积核能够像蛇一样动态地扭动来贴合目标的结构。
我们希望卷积核一方面能够自由地贴合结构学习特征另一方面能够在约束条件下不偏离目标结构太远。在观察管状结构的细长连续的特征后脑海里想到了一个动物——蛇。我们希望卷积核能够像蛇一样动态地扭动来贴合目标的结构。 DCNV2融入YOLOv8
DCN和DCNv2可变性卷积 网上关于两篇文章的详细描述已经很多了我这里具体的细节就不多讲了只说一下其中实现起来比较困惑的点。黑体字会讲解
DCNv1解决的问题就是我们常规的图像增强仿射变换线性变换加平移不能解决的多种形式目标变换的几何变换的问题。如下图所示。
可变性卷积的思想很简单就是讲原来固定形状的卷积核变成可变的。如下图所示
首先来看普通卷积以3x3卷积为例对于每个输出y(p0)都要从x上采样9个位置这9个位置都在中心位置x(p0)向四周扩散得到的gird形状上(-1,-1)代表x(p0)的左上角(1,1)代表x(p0)的右下角其他类似。
用公式表示如下
可变性卷积Deformable Conv操作并没有改变卷积的计算操作而是在卷积操作的作用区域上加入了一个可学习的参数∆pn。同样对于每个输出y(p0)都要从x上采样9个位置这9个位置是中心位置x(p0)向四周扩散得到的但是多了 ∆pn允许采样点扩散成非gird形状。
偏移量是通过对原始特征层进行卷积得到的。比如输入特征层是w×h×c先对输入的特征层进行卷积操作得到w×h×2c的offset field。这里的w和h和原始特征层的w和h是一致的offset field里面的值是输入特征层对应位置的偏移量偏移量有x和y两个方向所以offset field的channel数是2c。offset field里的偏移量是卷积得到的可能是浮点数所以接下来需要通过双向性插值计算偏移位置的特征值。在偏移量的学习中梯度是通过双线性插值来进行反向传播的。 看到这里是不是还是有点迷茫呢那到底程序上面怎么实现呢
事实上由上面的公式我们可以看得出来∆pn这个偏移量是加在原像素点上的但是我们怎么样从代码上对原像素点加这个量呢其实很简单就是用一个普通的卷积核去跟输入图片一般是输入的feature_map卷积就可以了卷积核的数量是2N也就是23*318前9个通道是x方向的偏移量后9个是y方向的偏移量然后把这个卷积的结果与正常卷积的结果进行相加就可以了。 然后又有了第二个问题怎么样反向传播呢为什么会有这个问题呢因为求出来的偏移量正常卷积输出的结果往往是一个浮点数浮点数是无法对应到原图的像素点的所以自然就想到了双线性差值的方法求出浮点数对应的浮点像素点。
DCN v2
对于positive的样本来说采样的特征应该focus在RoI内如果特征中包含了过多超出RoI的内容那么结果会受到影响和干扰。而negative样本则恰恰相反引入一些超出RoI的特征有助于帮助网络判别这个区域是背景区域。
DCNv1引入了可变形卷积能更好的适应目标的几何变换。但是v1可视化结果显示其感受野对应位置超出了目标范围导致特征不受图像内容影响理想情况是所有的对应位置分布在目标范围以内。
为了解决该问题提出v2, 主要有
1、扩展可变形卷积增强建模能力 2、提出了特征模拟方案指导网络培训feature mimicking scheme
上面这段话是什么意思呢通俗来讲就是我们的可变性卷积的区域大于目标所在区域所以这时候就会对非目标区域进行错误识别。
所以自然能想到的解决方案就是加入权重项进行惩罚。至于这个实现起来就比较简单了直接初始化一个权重然后乘(inputoffsets)就可以了
可调节的RoIpooling也是类似的公式如下 11.项目核心源码讲解再也不用担心看不懂代码逻辑
11.1 ultralytics\utils\plotting.py
以下是经过精简和注释的核心代码部分主要包括 Colors 和 Annotator 类的实现以及一些重要的绘图函数。这些部分是进行图像标注和可视化的关键。
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFontclass Colors:颜色类用于管理颜色调色板。提供从十六进制颜色代码转换为RGB值的方法。def __init__(self):初始化颜色调色板使用十六进制颜色值。hexs (FF3838, FF9D97, FF701F, FFB21D, CFD231, 48F90A, 92CC17, 3DDB86, 1A9334, 00D4BB,2C99A8, 00C2FF, 344593, 6473FF, 0018EC, 8438FF, 520085, CB38FF, FF95C8, FF37C7)self.palette [self.hex2rgb(f#{c}) for c in hexs] # 将十六进制颜色转换为RGBself.n len(self.palette) # 颜色数量def __call__(self, i, bgrFalse):根据索引返回颜色支持BGR格式。c self.palette[int(i) % self.n] # 循环使用颜色return (c[2], c[1], c[0]) if bgr else c # 返回BGR或RGB格式staticmethoddef hex2rgb(h):将十六进制颜色代码转换为RGB值。return tuple(int(h[1 i:1 i 2], 16) for i in (0, 2, 4))class Annotator:图像标注类用于在图像上绘制边框、文本和关键点。def __init__(self, im, line_widthNone, font_sizeNone, fontArial.ttf, pilFalse):初始化Annotator类设置图像和绘制参数。self.im im if isinstance(im, Image.Image) else Image.fromarray(im) # 转换为PIL图像self.draw ImageDraw.Draw(self.im) # 创建绘图对象self.lw line_width or 2 # 默认线宽self.font ImageFont.truetype(font, font_size or 12) # 设置字体def box_label(self, box, label, color(128, 128, 128), txt_color(255, 255, 255)):在图像上绘制边框和标签。self.draw.rectangle(box, widthself.lw, outlinecolor) # 绘制边框if label:w, h self.font.getsize(label) # 获取文本尺寸self.draw.rectangle((box[0], box[1] - h, box[0] w 1, box[1] 1), fillcolor) # 绘制标签背景self.draw.text((box[0], box[1] - h), label, filltxt_color, fontself.font) # 绘制文本def kpts(self, kpts, radius5):在图像上绘制关键点。for k in kpts:x, y int(k[0]), int(k[1])self.draw.ellipse((x - radius, y - radius, x radius, y radius), fill(255, 0, 0)) # 绘制关键点def result(self):返回标注后的图像。return np.asarray(self.im) # 转换为numpy数组def plot_images(images, bboxes, namesNone, fnameimages.jpg):绘制图像网格并保存。mosaic np.full((640, 640, 3), 255, dtypenp.uint8) # 创建白色背景for i, im in enumerate(images):x, y (i % 4) * 160, (i // 4) * 160 # 计算位置mosaic[y:y 160, x:x 160] im # 填充图像if bboxes is not None:for box in bboxes[i]:color (0, 255, 0) # 绿色边框cv2.rectangle(mosaic, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), color, 2) # 绘制边框cv2.imwrite(fname, mosaic) # 保存图像代码说明
Colors 类: 管理颜色调色板提供从十六进制到RGB的转换方法方便后续的绘图操作。Annotator 类: 负责在图像上绘制边框、文本和关键点。支持使用PIL库进行绘图。 box_label 方法用于绘制边框和标签。kpts 方法用于绘制关键点。 plot_images 函数: 将多个图像绘制成网格并保存支持在图像上绘制边框。
这些核心部分是进行图像标注和可视化的基础适用于YOLO等目标检测模型的结果展示。
该文件是Ultralytics YOLO项目中的一个工具模块主要用于图像的绘制和可视化。它包含了多个类和函数帮助用户在训练和推理过程中对图像进行标注、绘制结果和分析。
首先文件导入了一些必要的库包括用于图像处理的OpenCV、PIL、NumPy、Matplotlib和PyTorch等。接着定义了一个Colors类用于管理颜色调色板提供了将十六进制颜色代码转换为RGB值的方法。这个类在YOLO模型的可视化中非常重要因为它为不同的类别和关键点提供了颜色支持。
接下来是Annotator类它是一个图像标注工具能够在图像上绘制边框、文本、关键点和掩膜等。该类的构造函数接受图像、线宽、字体等参数并根据用户的需求选择使用PIL或OpenCV进行绘制。Annotator类还定义了多个方法例如box_label用于绘制边框和标签masks用于绘制掩膜kpts用于绘制关键点等。
此外文件中还定义了一些绘图函数如plot_labels、save_one_box、plot_images和plot_results等。这些函数分别用于绘制训练标签、保存图像裁剪、绘制图像网格以及绘制训练结果图表。它们利用Matplotlib和Pandas等库来生成可视化结果并支持将结果保存为图像文件。
例如plot_labels函数可以绘制训练标签的直方图和盒子统计信息save_one_box函数可以根据给定的边界框从图像中裁剪出部分并保存plot_images函数则可以将一批图像以网格形式展示并在图像上标注相关信息。
最后文件还提供了一些用于特征可视化和输出转换的辅助函数如feature_visualization和output_to_target这些函数帮助用户在模型推理过程中理解和分析模型的输出。
总体而言该文件是YOLO模型中不可或缺的部分提供了丰富的图像处理和可视化功能方便用户进行模型训练和结果分析。
11.2 ultralytics\models\yolo\segment_init_.py
以下是代码中最核心的部分并附上详细的中文注释
# 导入所需的模块
from .predict import SegmentationPredictor # 导入分割预测器类
from .train import SegmentationTrainer # 导入分割训练器类
from .val import SegmentationValidator # 导入分割验证器类# 定义模块的公开接口只有这些类可以被外部访问
__all__ SegmentationPredictor, SegmentationTrainer, SegmentationValidator代码注释说明 导入模块 from .predict import SegmentationPredictor从当前包的 predict 模块中导入 SegmentationPredictor 类该类负责进行图像分割的预测。from .train import SegmentationTrainer从当前包的 train 模块中导入 SegmentationTrainer 类该类用于训练分割模型。from .val import SegmentationValidator从当前包的 val 模块中导入 SegmentationValidator 类该类用于验证分割模型的性能。 定义公开接口 __all__ 是一个特殊的变量用于定义模块的公共接口。当使用 from module import * 语句时只有在 __all__ 中列出的名称会被导入。这有助于控制模块的可见性避免不必要的名称暴露给外部使用者。这里公开了三个类SegmentationPredictor、SegmentationTrainer 和 SegmentationValidator。
这个程序文件是Ultralytics YOLO项目中的一个模块主要用于图像分割的功能。文件名为__init__.py它的作用是将当前目录标识为一个Python包并且可以控制在使用from ... import *语句时哪些内容会被导入。
在这个文件中首先有一个注释指出这是Ultralytics YOLO项目的一部分并且提到该项目使用AGPL-3.0许可证。这表明该代码是开源的并且用户在使用时需要遵循相应的许可证条款。
接下来文件通过相对导入的方式引入了三个类SegmentationPredictor、SegmentationTrainer和SegmentationValidator。这些类分别负责图像分割的预测、训练和验证功能。具体来说SegmentationPredictor可能用于处理输入图像并生成分割结果SegmentationTrainer用于训练分割模型而SegmentationValidator则用于评估模型的性能。
最后__all__变量被定义为一个元组包含了三个类的名称。这意味着当用户使用from ultralytics.models.yolo.segment import *时只会导入这三个类其他未列出的内容将不会被导入。这种做法有助于控制命名空间避免不必要的名称冲突。
总的来说这个文件的主要功能是组织和导出与图像分割相关的类使得其他模块可以方便地使用这些功能。
11.3 ultralytics\nn\backbone\lsknet.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分
import torch
import torch.nn as nn
from functools import partialclass Mlp(nn.Module):多层感知机MLP模块包含卷积层和激活函数def __init__(self, in_features, hidden_featuresNone, out_featuresNone, act_layernn.GELU, drop0.):super().__init__()out_features out_features or in_features # 输出特征数hidden_features hidden_features or in_features # 隐藏层特征数self.fc1 nn.Conv2d(in_features, hidden_features, 1) # 第一个卷积层self.dwconv DWConv(hidden_features) # 深度卷积层self.act act_layer() # 激活函数self.fc2 nn.Conv2d(hidden_features, out_features, 1) # 第二个卷积层self.drop nn.Dropout(drop) # Dropout层def forward(self, x):x self.fc1(x) # 前向传播通过第一个卷积层x self.dwconv(x) # 深度卷积x self.act(x) # 激活x self.drop(x) # Dropoutx self.fc2(x) # 前向传播通过第二个卷积层x self.drop(x) # Dropoutreturn xclass Attention(nn.Module):注意力模块def __init__(self, d_model):super().__init__()self.proj_1 nn.Conv2d(d_model, d_model, 1) # 线性投影self.activation nn.GELU() # 激活函数self.spatial_gating_unit LSKblock(d_model) # 空间门控单元self.proj_2 nn.Conv2d(d_model, d_model, 1) # 线性投影def forward(self, x):shortcut x.clone() # 残差连接x self.proj_1(x) # 第一个投影x self.activation(x) # 激活x self.spatial_gating_unit(x) # 空间门控x self.proj_2(x) # 第二个投影x x shortcut # 残差连接return xclass Block(nn.Module):网络中的基本块包含注意力和MLPdef __init__(self, dim, mlp_ratio4., drop0., drop_path0., act_layernn.GELU):super().__init__()self.norm1 nn.BatchNorm2d(dim) # 第一个归一化层self.norm2 nn.BatchNorm2d(dim) # 第二个归一化层self.attn Attention(dim) # 注意力模块self.mlp Mlp(in_featuresdim, hidden_featuresint(dim * mlp_ratio), act_layeract_layer, dropdrop) # MLP模块def forward(self, x):x x self.attn(self.norm1(x)) # 添加注意力模块的输出x x self.mlp(self.norm2(x)) # 添加MLP模块的输出return xclass LSKNet(nn.Module):LSKNet模型def __init__(self, img_size224, in_chans3, embed_dims[64, 128, 256, 512], depths[3, 4, 6, 3]):super().__init__()self.num_stages len(depths) # 网络阶段数for i in range(self.num_stages):# 创建重叠补丁嵌入层patch_embed OverlapPatchEmbed(img_sizeimg_size // (2 ** i), in_chansin_chans if i 0 else embed_dims[i - 1], embed_dimembed_dims[i])# 创建块block nn.ModuleList([Block(dimembed_dims[i]) for _ in range(depths[i])])setattr(self, fpatch_embed{i 1}, patch_embed) # 保存补丁嵌入层setattr(self, fblock{i 1}, block) # 保存块def forward(self, x):outs []for i in range(self.num_stages):patch_embed getattr(self, fpatch_embed{i 1})block getattr(self, fblock{i 1})x, _, _ patch_embed(x) # 通过补丁嵌入层for blk in block:x blk(x) # 通过每个块outs.append(x) # 保存输出return outsclass DWConv(nn.Module):深度卷积模块def __init__(self, dim768):super(DWConv, self).__init__()self.dwconv nn.Conv2d(dim, dim, 3, 1, 1, biasTrue, groupsdim) # 深度卷积def forward(self, x):return self.dwconv(x) # 前向传播def lsknet_t():创建LSKNet模型的一个变体model LSKNet(embed_dims[32, 64, 160, 256], depths[3, 3, 5, 2])return modelif __name__ __main__:model lsknet_t() # 创建模型实例inputs torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 创建输入张量for i in model(inputs): # 前向传播print(i.size()) # 输出每个阶段的输出尺寸代码注释说明
Mlp类实现了一个多层感知机包含两个卷积层和一个深度卷积层使用激活函数和Dropout。Attention类实现了一个注意力机制包含两个线性投影和一个空间门控单元。Block类构建了一个包含注意力和MLP的基本块使用残差连接。LSKNet类实现了LSKNet模型包含多个阶段每个阶段由补丁嵌入层和多个块组成。DWConv类实现了深度卷积操作。lsknet_t函数创建LSKNet模型的一个变体并返回。
这段代码展示了一个深度学习模型的结构主要用于图像处理任务。
这个程序文件定义了一个名为 lsknet.py 的深度学习模型主要用于图像处理任务。该模型的核心结构是 LSKNet包含多个模块和层使用 PyTorch 框架构建。以下是对代码的详细讲解。
首先文件导入了必要的库包括 PyTorch 和一些辅助函数。Mlp 类定义了一个多层感知机MLP包含两个卷积层和一个深度卷积层DWConv并使用 GELU 激活函数和 Dropout 进行正则化。forward 方法定义了数据流经过这些层的过程。
接下来LSKblock 类实现了一个特定的块结构包含多个卷积层和注意力机制。它使用了深度卷积和空间卷积来提取特征并通过注意力机制来增强特征表示。Attention 类则封装了一个注意力模块包含前向传播过程使用了 LSKblock 来处理输入。
Block 类是 LSKNet 的基本构建块结合了归一化、注意力和 MLP。它使用了随机深度DropPath来增强模型的泛化能力并通过可学习的缩放参数来调整每个块的输出。
OverlapPatchEmbed 类负责将输入图像转换为补丁嵌入。它使用卷积层来提取补丁特征并进行归一化处理。
LSKNet 类是整个网络的主体定义了多个阶段每个阶段包含补丁嵌入、多个块和归一化层。模型的前向传播方法依次处理每个阶段的输入并将输出保存到列表中。
DWConv 类实现了深度卷积操作主要用于 Mlp 类中。
update_weight 函数用于更新模型的权重确保模型字典中的权重与给定的权重字典匹配。
lsknet_t 和 lsknet_s 函数分别定义了两种不同配置的 LSKNet 模型并可以加载预训练权重。
最后在 __main__ 块中程序实例化了一个 LSKNet 模型并生成一个随机输入进行测试输出每个阶段的特征图大小。
总体来说这个文件实现了一个复杂的深度学习模型结合了多种技术如注意力机制、深度卷积和随机深度适用于图像分类或其他计算机视觉任务。
11.4 ultralytics\utils\ops.py
以下是代码中最核心的部分并附上详细的中文注释
import torch
import torchvisiondef non_max_suppression(prediction,conf_thres0.25,iou_thres0.45,classesNone,agnosticFalse,multi_labelFalse,labels(),max_det300,nc0, # 类别数量可选max_time_img0.05,max_nms30000,max_wh7680,
):对一组边界框执行非最大抑制NMS支持掩码和每个框多个标签。参数:prediction (torch.Tensor): 形状为 (batch_size, num_classes 4 num_masks, num_boxes) 的张量包含预测的框、类别和掩码。张量应为模型输出的格式例如 YOLO。conf_thres (float): 置信度阈值低于该值的框将被过滤。有效值在 0.0 和 1.0 之间。iou_thres (float): IoU 阈值低于该值的框在 NMS 期间将被过滤。有效值在 0.0 和 1.0 之间。classes (List[int]): 要考虑的类别索引列表。如果为 None则考虑所有类别。agnostic (bool): 如果为 True模型对类别数量不敏感所有类别将被视为一个。multi_label (bool): 如果为 True每个框可能有多个标签。labels (List[List[Union[int, float, torch.Tensor]]]): 每个图像的先验标签列表。max_det (int): NMS 后要保留的最大框数量。nc (int, optional): 模型输出的类别数量。任何超出此范围的索引将被视为掩码。max_time_img (float): 处理一张图像的最大时间秒。max_nms (int): 传递给 torchvision.ops.nms() 的最大框数量。max_wh (int): 框的最大宽度和高度像素。返回:(List[torch.Tensor]): 长度为 batch_size 的列表每个元素是形状为 (num_boxes, 6 num_masks) 的张量包含保留的框列为 (x1, y1, x2, y2, confidence, class, mask1, mask2, ...)。# 检查置信度和IoU阈值的有效性assert 0 conf_thres 1, f无效的置信度阈值 {conf_thres}, 有效值在 0.0 和 1.0 之间assert 0 iou_thres 1, f无效的 IoU {iou_thres}, 有效值在 0.0 和 1.0 之间# 如果预测是列表或元组YOLOv8模型在验证模型中输出 (inference_out, loss_out)if isinstance(prediction, (list, tuple)):prediction prediction[0] # 仅选择推理输出device prediction.device # 获取设备信息bs prediction.shape[0] # 批大小nc nc or (prediction.shape[1] - 4) # 类别数量nm prediction.shape[1] - nc - 4 # 掩码数量mi 4 nc # 掩码起始索引xc prediction[:, 4:mi].amax(1) conf_thres # 置信度候选框# 设置time_limit 0.5 max_time_img * bs # 超过时间限制则退出multi_label nc 1 # 如果类别数量大于1则支持每个框多个标签prediction prediction.transpose(-1, -2) # 转置张量prediction[..., :4] xywh2xyxy(prediction[..., :4]) # 将xywh格式转换为xyxy格式output [torch.zeros((0, 6 nm), deviceprediction.device)] * bs # 初始化输出for xi, x in enumerate(prediction): # 遍历每张图像的推理结果x x[xc[xi]] # 根据置信度筛选框# 如果没有框则处理下一张图像if not x.shape[0]:continue# 分离出边界框、类别和掩码box, cls, mask x.split((4, nc, nm), 1)if multi_label:i, j torch.where(cls conf_thres) # 获取置信度大于阈值的索引x torch.cat((box[i], x[i, 4 j, None], j[:, None].float(), mask[i]), 1) # 合并框和标签else: # 仅保留最佳类别conf, j cls.max(1, keepdimTrue)x torch.cat((box, conf, j.float(), mask), 1)[conf.view(-1) conf_thres]# 过滤类别if classes is not None:x x[(x[:, 5:6] torch.tensor(classes, devicex.device)).any(1)]n x.shape[0] # 当前框的数量if not n: # 如果没有框则继续continueif n max_nms: # 如果框的数量超过最大限制x x[x[:, 4].argsort(descendingTrue)[:max_nms]] # 按置信度排序并移除多余框# 批量NMSc x[:, 5:6] * (0 if agnostic else max_wh) # 类别boxes, scores x[:, :4] c, x[:, 4] # 框按类别偏移分数i torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_thres) # 执行NMSi i[:max_det] # 限制检测数量output[xi] x[i] # 保存结果if (time.time() - t) time_limit: # 超过时间限制break # 退出return output # 返回最终的框代码核心部分解释
非最大抑制 (NMS): 该函数用于从多个预测框中筛选出最有可能的框避免重叠的框对检测结果的影响。参数说明: 包括置信度阈值、IoU阈值、类别选择等确保只保留重要的检测结果。框的处理: 通过置信度和类别进行筛选最终返回每张图像的有效检测框。
该函数是目标检测中非常重要的一步确保了检测结果的准确性和有效性。
这个程序文件 ultralytics/utils/ops.py 是用于实现 YOLOv8You Only Look Once 第八版目标检测模型的一些操作和工具函数。代码中包含了多个类和函数主要用于性能分析、坐标转换、非极大值抑制、边界框处理等功能。
首先文件定义了一个 Profile 类用于性能分析。这个类可以作为装饰器或上下文管理器使用能够记录代码块的执行时间方便开发者优化代码性能。
接下来文件中定义了一些用于处理图像分割和边界框的函数。例如segment2box 函数将分割标签转换为边界框标签scale_boxes 函数用于根据图像的不同尺寸调整边界框的大小。make_divisible 函数则用于将数字调整为指定的倍数以便在模型构建时满足特定的尺寸要求。
non_max_suppression 函数是实现非极大值抑制的核心部分用于从多个候选框中筛选出最优的框避免重复检测同一目标。这个函数支持多标签检测并可以根据设定的置信度和交并比IoU阈值来过滤框。
文件中还包含了多种坐标转换函数如 xyxy2xywh 和 xywh2xyxy这些函数用于在不同的边界框表示格式之间进行转换以便于模型的输入和输出处理。此外还有 clip_boxes 和 clip_coords 函数用于将边界框和坐标限制在图像的边界内避免超出图像范围。
对于图像掩膜的处理文件中提供了多个函数例如 process_mask 和 scale_masks这些函数用于对掩膜进行上采样和裁剪以便与边界框相匹配。
最后文件还包含了一些实用的辅助函数如 clean_str 用于清理字符串中的特殊字符以及 convert_torch2numpy_batch 用于将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组。
总体而言这个文件为 YOLOv8 模型的实现提供了丰富的工具和函数涵盖了从性能分析到图像处理的多个方面旨在提高目标检测的效率和准确性。
11.5 ultralytics\nn\extra_modules_init_.py
以下是代码中最核心的部分并附上详细的中文注释
# 导入模块
from .afpn import * # 导入自适应特征金字塔网络AFPN相关的功能
from .attention import * # 导入注意力机制相关的功能
from .block import * # 导入基本的网络块定义
from .head import * # 导入网络头部的定义通常用于输出层
from .rep_block import * # 导入重复块的定义可能用于构建深层网络
from .kernel_warehouse import * # 导入内核仓库可能用于管理卷积核
from .dynamic_snake_conv import * # 导入动态蛇形卷积的实现
from .orepa import * # 导入OREPA可能是某种特定的网络结构或方法
from .RFAConv import * # 导入RFA卷积可能是某种改进的卷积操作注释说明
模块导入这段代码的主要功能是从当前包中导入多个模块。这些模块可能包含不同的网络结构、操作或功能通常用于构建深度学习模型。afpn自适应特征金字塔网络是一种用于多尺度特征提取的网络结构常用于目标检测和分割任务。attention注意力机制是一种通过加权不同特征来增强模型性能的技术广泛应用于图像处理和自然语言处理。block基本网络块的定义通常是构建更复杂网络的基础单元。head网络的输出层负责将特征映射转换为最终的预测结果。rep_block重复块的定义可能用于构建深层网络减少参数数量并提高效率。kernel_warehouse管理卷积核的模块可能用于动态选择或调整卷积核。dynamic_snake_conv动态蛇形卷积的实现可能是一种新型的卷积操作旨在提高卷积神经网络的性能。orepa具体功能不明可能是某种特定的网络结构或方法。RFAConv改进的卷积操作可能结合了注意力机制或其他技术以提升卷积效果。
通过这些模块的导入可以构建出复杂的深度学习模型利用不同的网络结构和技术来提高模型的性能和效率。
这个程序文件是一个Python模块的初始化文件位于ultralytics/nn/extra_modules/目录下。文件名为__init__.py它的主要作用是将该目录标识为一个Python包并在包被导入时执行一些初始化操作。
在这个文件中使用了多个from ... import *语句这意味着它从当前目录下的多个模块中导入所有的公共类、函数和变量。这些模块包括afpn、attention、block、head、rep_block、kernel_warehouse、dynamic_snake_conv、orepa和RFAConv。通过这种方式用户在导入extra_modules包时可以直接使用这些模块中的内容而无需单独导入每一个模块。
具体来说这些模块可能包含了与神经网络相关的各种功能和组件比如特定的网络结构、注意力机制、卷积操作等。这种结构化的方式使得代码更加模块化便于维护和扩展。
总的来说这个__init__.py文件通过导入多个模块使得ultralytics.nn.extra_modules包的使用更加方便用户可以直接访问这些模块中的功能而不需要逐一导入。
12.系统整体结构节选
程序整体功能和构架概括
Ultralytics YOLO项目是一个用于目标检测和图像分割的深度学习框架主要基于YOLOYou Only Look Once系列模型。该项目的整体架构由多个模块组成涵盖了模型的构建、训练、推理和可视化等功能。以下是对各个模块的功能概述
utils: 提供了一系列工具函数用于图像处理、可视化和性能分析。models: 包含YOLO模型的实现支持目标检测和图像分割任务。nn: 定义了神经网络的结构和组件包括各种卷积层、注意力机制和其他辅助模块。
文件功能整理表
文件路径功能描述ultralytics/utils/plotting.py提供图像绘制和可视化工具包括边框、标签、掩膜和训练结果的绘制功能。ultralytics/models/yolo/segment/__init__.py定义图像分割相关的类如预测器、训练器和验证器组织分割模块的导入。ultralytics/nn/backbone/lsknet.py实现LSKNet模型包含多个网络模块和层适用于图像分类和特征提取任务。ultralytics/utils/ops.py提供图像处理和边界框操作的工具函数包括非极大值抑制、坐标转换等功能。ultralytics/nn/extra_modules/__init__.py导入额外的神经网络模块提供各种网络结构和功能的访问增强模型的灵活性。
这个表格总结了每个文件的主要功能帮助理解Ultralytics YOLO项目的整体结构和各个模块之间的关系。
注意由于此博客编辑较早上面“11.项目核心源码讲解再也不用担心看不懂代码逻辑”中部分代码可能会优化升级仅供参考学习完整“训练源码”、“Web前端界面”和“50种创新点源码”以“14.完整训练Web前端界面50种创新点源码、数据集获取由于版权原因本博客仅提供【原始博客的链接】原始博客提供下载链接”的内容为准。
13.图片、视频、摄像头图像分割Demo(去除WebUI)代码
在这个博客小节中我们将讨论如何在不使用WebUI的情况下实现图像分割模型的使用。本项目代码已经优化整合方便用户将分割功能嵌入自己的项目中。 核心功能包括图片、视频、摄像头图像的分割ROI区域的轮廓提取、类别分类、周长计算、面积计算、圆度计算以及颜色提取等。 这些功能提供了良好的二次开发基础。
核心代码解读
以下是主要代码片段我们会为每一块代码进行详细的批注解释
import random
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
from hashlib import md5
from model import Web_Detector
from chinese_name_list import Label_list# 根据名称生成颜色
def generate_color_based_on_name(name):......# 计算多边形面积
def calculate_polygon_area(points):return cv2.contourArea(points.astype(np.float32))...
# 绘制中文标签
def draw_with_chinese(image, text, position, font_size20, color(255, 0, 0)):image_pil Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))draw ImageDraw.Draw(image_pil)font ImageFont.truetype(simsun.ttc, font_size, encodingunic)draw.text(position, text, fontfont, fillcolor)return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)# 动态调整参数
def adjust_parameter(image_size, base_size1000):max_size max(image_size)return max_size / base_size# 绘制检测结果
def draw_detections(image, info, alpha0.2):name, bbox, conf, cls_id, mask info[class_name], info[bbox], info[score], info[class_id], info[mask]adjust_param adjust_parameter(image.shape[:2])spacing int(20 * adjust_param)if mask is None:x1, y1, x2, y2 bboxaim_frame_area (x2 - x1) * (y2 - y1)cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color(0, 0, 255), thicknessint(3 * adjust_param))image draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - int(30 * adjust_param)), font_sizeint(35 * adjust_param))y_offset int(50 * adjust_param) # 类别名称上方绘制其下方留出空间else:mask_points np.concatenate(mask)aim_frame_area calculate_polygon_area(mask_points)mask_color generate_color_based_on_name(name)try:overlay image.copy()cv2.fillPoly(overlay, [mask_points.astype(np.int32)], mask_color)image cv2.addWeighted(overlay, 0.3, image, 0.7, 0)cv2.drawContours(image, [mask_points.astype(np.int32)], -1, (0, 0, 255), thicknessint(8 * adjust_param))# 计算面积、周长、圆度area cv2.contourArea(mask_points.astype(np.int32))perimeter cv2.arcLength(mask_points.astype(np.int32), True)......# 计算色彩mask np.zeros(image.shape[:2], dtypenp.uint8)cv2.drawContours(mask, [mask_points.astype(np.int32)], -1, 255, -1)color_points cv2.findNonZero(mask)......# 绘制类别名称x, y np.min(mask_points, axis0).astype(int)image draw_with_chinese(image, name, (x, y - int(30 * adjust_param)), font_sizeint(35 * adjust_param))y_offset int(50 * adjust_param)# 绘制面积、周长、圆度和色彩值metrics [(Area, area), (Perimeter, perimeter), (Circularity, circularity), (Color, color_str)]for idx, (metric_name, metric_value) in enumerate(metrics):......return image, aim_frame_area# 处理每帧图像
def process_frame(model, image):pre_img model.preprocess(image)pred model.predict(pre_img)det pred[0] if det is not None and len(det)if det:det_info model.postprocess(pred)for info in det_info:image, _ draw_detections(image, info)return imageif __name__ __main__:cls_name Label_listmodel Web_Detector()model.load_model(./weights/yolov8s-seg.pt)# 摄像头实时处理cap cv2.VideoCapture(0)while cap.isOpened():ret, frame cap.read()if not ret:break......# 图片处理image_path ./icon/OIP.jpgimage cv2.imread(image_path)if image is not None:processed_image process_frame(model, image)......# 视频处理video_path # 输入视频的路径cap cv2.VideoCapture(video_path)while cap.isOpened():ret, frame cap.read()......14.完整训练Web前端界面50种创新点源码、数据集获取由于版权原因本博客仅提供【原始博客的链接】原始博客提供下载链接 参考原始博客1: https://gitee.com/YOLOv8_YOLOv11_Segmentation_Studio/danger-segmentatoin256
参考原始博客2: https://github.com/YOLOv8-YOLOv11-Segmentation-Studio/danger-segmentatoin256
