湖南省长沙建设工程造价站网站,深圳公关公司推荐乐云seo,益阳建设网站,河北省网站备案系统随着计算机视觉技术的飞速发展#xff0c;多目标检测在各种实际应用中发挥着越来越重要的作用。本文将j简单介绍如何构建一个基于深度学习的多目标检测系统#xff0c;包括数据准备、模型训练、UI界面开发和部署的完整流程。如有部署的想法#xff0c;想要#xff08;UI界面…随着计算机视觉技术的飞速发展多目标检测在各种实际应用中发挥着越来越重要的作用。本文将j简单介绍如何构建一个基于深度学习的多目标检测系统包括数据准备、模型训练、UI界面开发和部署的完整流程。如有部署的想法想要UI界面YOLOv8/v7/v6/v5代码训练数据集视频教学的可以联系作者.我们将使用YOLOYou Only Look Once模型及其多个版本来实现这一系统。
一、引言
项目背景与意义
多目标检测在自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域具有广泛的应用前景。通过深度学习技术尤其是YOLO模型可以实现对多个目标的高效、准确检测。
项目目标
构建一个基于YOLO模型的深度学习系统实现对多个目标的检测开发一个用户友好的Web界面方便用户上传图像并获取检测结果部署系统实现实时在线检测
二、技术方案
开发环境
操作系统Windows/Linux/MacOS编程语言Python 3.8开发工具PyCharm/VSCode深度学习框架PyTorchWeb框架Flask
依赖库安装
首先创建一个新的Python虚拟环境并安装所需的依赖库
conda create -n multi_object_detection python3.8
conda activate multi_object_detection
pip install torch torchvision torchaudio
pip install flask opencv-python pandas
pip install -U githttps://github.com/ultralytics/yolov5三、数据准备
数据集获取
选择一个包含多目标的公开数据集如COCO数据集。该数据集包含80类物体适用于多目标检测任务。
数据集下载链接COCO数据集
数据标注
使用LabelImg工具对数据集进行标注生成YOLO格式的标签文件。
安装LabelImg
pip install labelImg运行LabelImg进行标注
labelImg数据集划分
将数据集划分为训练集、验证集和测试集
import os
import shutil
import randomdef split_dataset(source_dir, train_dir, val_dir, test_dir, train_ratio0.7, val_ratio0.2):all_files os.listdir(source_dir)random.shuffle(all_files)train_count int(len(all_files) * train_ratio)val_count int(len(all_files) * val_ratio)for i, file in enumerate(all_files):if i train_count:shutil.move(os.path.join(source_dir, file), train_dir)elif i train_count val_count:shutil.move(os.path.join(source_dir, file), val_dir)else:shutil.move(os.path.join(source_dir, file), test_dir)split_dataset(data/images, data/train/images, data/val/images, data/test/images)
split_dataset(data/labels, data/train/labels, data/val/labels, data/test/labels)四、模型训练
配置YOLO模型
下载YOLOv5预训练权重并配置数据文件
# coco.yaml
train: data/train
val: data/val
nc: 80 # number of classes
names: [person, bicycle, car, ..., toothbrush] # list of class names模型训练
运行以下命令开始训练
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt模型评估
使用验证集评估模型性能并进行必要的超参数调优
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_scorey_true [...] # true labels
y_pred [...] # predicted labelsprecision precision_score(y_true, y_pred, averagemacro)
recall recall_score(y_true, y_pred, averagemacro)
f1 f1_score(y_true, y_pred, averagemacro)print(fPrecision: {precision}, Recall: {recall}, F1 Score: {f1})五、UI界面开发
Flask搭建Web应用 创建项目目录结构 multi_object_detection/
├── app.py
├── templates/
│ ├── index.html
│ └── result.html
├── static/
│ └── uploads/
└── models/└── yolov5s.pt编写网页模板 index.html !DOCTYPE html
html langen
headmeta charsetUTF-8meta nameviewport contentwidthdevice-width, initial-scale1.0titleMulti-Object Detection/titlelink relstylesheet href{{ url_for(static, filenamestyles.css) }}
/head
bodyh1Multi-Object Detection/h1form action/predict methodpost enctypemultipart/form-datainput typefile namefilebutton typesubmitUpload/button/form
/body
/htmlresult.html !DOCTYPE html
html langen
headmeta charsetUTF-8meta nameviewport contentwidthdevice-width, initial-scale1.0titleDetection Result/titlelink relstylesheet href{{ url_for(static, filenamestyles.css) }}
/head
bodyh1Detection Result/h1img src{{ url_for(static, filenameuploads/ filename) }} altUploaded Imagep{{ result }}/p
/body
/html实现后端逻辑
app.pyfrom flask import Flask, request, render_template, url_for
import os
from werkzeug.utils import secure_filename
import torch
from PIL import Imageapp Flask(__name__)
app.config[UPLOAD_FOLDER] static/uploads/model torch.hub.load(ultralytics/yolov5, custom, pathmodels/yolov5s.pt)app.route(/)
def index():return render_template(index.html)app.route(/predict, methods[POST])
def predict():if file not in request.files:return No file partfile request.files[file]if file.filename :return No selected fileif file:filename secure_filename(file.filename)filepath os.path.join(app.config[UPLOAD_FOLDER], filename)file.save(filepath)img Image.open(filepath)results model(img)results.save(save_dirapp.config[UPLOAD_FOLDER])return render_template(result.html, filenamefilename, resultresults.pandas().xyxy[0].to_json(orientrecords))if __name__ __main__:app.run(debugTrue)六、模型部署
部署到云服务器 使用Gunicorn部署 pip install gunicorn
gunicorn -w 4 app:app配置Nginx反向代理 server {listen 80;server_name your_domain;location / {proxy_pass http://127.0.0.1:8000;proxy_set_header Host $host;proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;}
}七、声明
声明本文只是简单的项目思路如有部署的想法想要UI界面YOLOv8/v7/v6/v5代码训练数据集视频教学的可以联系作者.
