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[一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70全套改进创新点发刊_Web前端展示]
1.研究背景与意义
项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence
项目来源AACV Association for the Advancement of Comp…篮球运动场景物体检测检测系统源码分享
[一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70全套改进创新点发刊_Web前端展示]
1.研究背景与意义
项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence
项目来源AACV Association for the Advancement of Computer Vision
研究背景与意义
随着人工智能技术的迅猛发展计算机视觉在各个领域的应用越来越广泛尤其是在体育领域。篮球作为全球范围内广受欢迎的运动其比赛场景中涉及到的动态物体检测问题引起了学术界和工业界的广泛关注。传统的篮球比赛分析主要依赖于人工观察和记录这不仅耗时耗力而且容易受到主观因素的影响。基于深度学习的物体检测技术尤其是YOLOYou Only Look Once系列模型的提出为实时、准确地分析篮球比赛提供了新的可能性。
YOLOv8作为YOLO系列的最新版本具备了更高的检测精度和更快的处理速度适合于复杂的运动场景。通过改进YOLOv8模型能够有效提升在篮球运动场景中对球员和篮球的检测能力。具体而言改进后的YOLOv8模型可以在复杂的背景、快速的运动状态下实时识别和定位篮球场上的球员和篮球从而为比赛分析、战术研究和运动员训练提供数据支持。
本研究所使用的数据集“nexsports-ball”包含了10000张篮球运动场景的图像涵盖了两个主要类别篮球和球员。这一数据集的构建为训练和评估改进YOLOv8模型提供了丰富的样本基础。通过对该数据集的深入分析可以提取出篮球运动场景中的关键特征进而优化模型的参数设置和结构设计以提高检测的准确性和鲁棒性。
在篮球运动中球员的动作、位置以及篮球的运动轨迹都是影响比赛结果的重要因素。通过高效的物体检测系统可以实现对比赛过程的实时监控与分析为教练和运动员提供数据驱动的决策支持。例如教练可以利用检测系统分析球员的跑位情况、投篮命中率等数据从而制定更为科学的训练计划和战术安排。此外观众也可以通过该系统获取比赛的实时数据分析提升观赛体验。
从更广泛的角度来看基于改进YOLOv8的篮球运动场景物体检测系统的研究不仅能够推动篮球运动的智能化发展还能够为其他运动项目的物体检测提供借鉴。随着数据集的不断丰富和模型的不断优化该系统有望在未来实现更为广泛的应用包括运动员表现评估、比赛策略分析以及智能裁判系统等。
综上所述基于改进YOLOv8的篮球运动场景物体检测系统的研究不仅具有重要的学术价值还具备广泛的应用前景。通过对篮球运动场景的深入研究我们能够推动体育数据分析的智能化进程为篮球运动的科学发展贡献力量。
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: 2 names: [‘ball’, ‘player’]
4.2 本项目数据集信息介绍
数据集信息展示
在本研究中我们使用了名为“nexsports-ball”的数据集以改进YOLOv8在篮球运动场景中的物体检测能力。该数据集专门针对篮球运动的特定需求而设计包含了丰富的场景和多样化的物体以便于模型在实际应用中能够更好地识别和定位篮球场上的关键元素。数据集的类别数量为2具体包括“ball”篮球和“player”球员这两个类别是篮球比赛中最为重要的元素。
“nexsports-ball”数据集的构建过程考虑到了篮球比赛的复杂性和动态性。数据集中包含了多种不同的比赛场景包括不同的场馆、不同的时间段以及不同的比赛状态。这种多样性确保了模型在训练过程中能够接触到丰富的视觉信息从而提高其在实际应用中的泛化能力。此外数据集中的图像不仅包括球员在场上的静态姿势还涵盖了他们在比赛中快速移动、投篮、传球等动态行为的瞬间。这种动态数据的引入使得模型能够更好地理解和预测球员的行为从而在物体检测任务中表现得更加出色。
为了确保数据集的高质量和准确性所有图像均经过精心标注。每一张图像中的篮球和球员都被准确地框选出来并附上相应的标签。这种精确的标注不仅提高了训练数据的可靠性也为后续的模型评估提供了坚实的基础。在数据集的构建过程中研究团队还特别关注了不同光照条件、视角和背景对物体检测的影响确保模型能够在各种环境下保持良好的性能。
此外数据集的规模也经过精心设计以满足YOLOv8模型的训练需求。通过大量的图像样本模型能够学习到丰富的特征表示从而在检测任务中表现出更高的准确性和鲁棒性。研究团队还计划在未来的工作中进一步扩展数据集的规模和多样性加入更多的场景和物体以提升模型的性能。
总之“nexsports-ball”数据集为改进YOLOv8在篮球运动场景中的物体检测提供了坚实的基础。通过精确的标注、多样化的场景和丰富的动态信息该数据集不仅增强了模型的学习能力也为后续的研究和应用奠定了良好的基础。随着对该数据集的深入研究和应用我们期待能够在篮球运动的物体检测领域取得更为显著的进展为相关技术的发展贡献力量。 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训练视频教程零基础小白有手就能学会
6.1 手把手YOLOV8训练视频教程零基础小白有手就能学会
7.70种全套YOLOV8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 70种全套YOLOV8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
8.70种全套YOLOV8创新点原理讲解非科班也可以轻松写刊发刊V10版本正在科研待更新
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】 8.1 70种全套YOLOV8创新点原理讲解链接
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.原始YOLOV8算法原理
原始YOLOv8算法原理
YOLOv8作为YOLO系列的最新版本承载着深度学习目标检测领域的诸多创新与改进。自2015年YOLO模型首次提出以来YOLO系列经历了多个版本的迭代每一次更新都在追求更快的推理速度和更高的检测精度。YOLOv8在此基础上进一步优化了网络结构使其在实际应用中表现出色成为当前业界最受欢迎的目标检测算法之一。
YOLOv8的网络结构主要由三部分组成Backbone骨干网络、Neck颈部结构和Head头部结构。其中Backbone负责特征提取Neck用于特征融合而Head则负责最终的检测输出。这样的设计使得YOLOv8能够有效地处理复杂的目标检测任务提供准确且高效的结果。
在Backbone部分YOLOv8借鉴了YOLOv7中的ELAN模块采用了C2F模块替代了YOLOv5中的C3模块。C2F模块通过引入更多的并行梯度流分支增强了特征提取的能力。这种设计不仅提高了模型的精度还有效降低了延迟使得YOLOv8在处理高分辨率图像时依然能够保持良好的性能。C2F模块的结构设计旨在通过跨层连接丰富梯度流的信息从而形成更强的特征表示能力。这种改进使得YOLOv8在面对多样化的目标时能够更好地捕捉到目标的特征。
在Neck部分YOLOv8对特征融合的方式进行了优化去除了YOLOv5中两次上采样之前的1x1卷积连接层直接对Backbone不同阶段输出的特征进行上采样。这一变化不仅简化了网络结构还提升了特征融合的效率使得模型在不同尺度的目标检测中表现得更加出色。通过路径聚合网络PAN的引入YOLOv8能够更好地处理不同尺度的对象增强了网络对多尺度特征的融合能力。
YOLOv8的Head部分是其最大的创新之一主要体现在将耦合头Coupled-Head转变为解耦头Decoupled-Head。在YOLOv5中检测和分类共用一个卷积而YOLOv8则将这两个任务分开处理。解耦头结构使得模型在进行类别预测和边界框回归时能够更加专注从而提高了整体的检测精度。在损失函数的设计上YOLOv8采用了BCELossBinary Cross Entropy Loss用于分类分支而边界框回归分支则结合了DFLDistribution Focal Loss和CIoULossComplete Intersection over Union Loss旨在快速聚焦于标签附近的数值提升模型对边界框的预测能力。
此外YOLOv8摒弃了传统的Anchor-Based基于锚框方法转而采用Anchor-Free无锚框策略。这一创新使得YOLOv8在目标检测时不再依赖于预设的锚框从而减少了计算复杂度提高了模型的灵活性。通过将目标检测转化为关键点检测YOLOv8能够在不同的训练数据集上展现出更强的泛化能力简化了网络框架。
在输入端YOLOv8采用了自适应图片缩放技术以提高目标检测和推理的速度。该技术通过将图像的长边按比例缩小到指定尺寸并对短边进行填充尽量减少信息冗余。同时YOLOv8在训练过程中引入了Mosaic数据增强技术通过随机拼接多张图像增强了模型对不同位置和周围像素的学习能力。这种增强策略有效提高了模型的预测精度和性能。
总的来说YOLOv8在多个方面的改进使其在目标检测任务中展现出卓越的性能。通过引入更为先进的网络结构、优化特征融合方式、解耦检测与分类任务以及采用无锚框检测策略YOLOv8不仅提高了检测精度和速度还增强了模型的灵活性和适应性。这些创新使得YOLOv8成为了目标检测领域中的一款强大工具广泛应用于各种实际场景中推动了深度学习技术的进一步发展。 11.项目核心源码讲解再也不用担心看不懂代码逻辑
11.1 code\ultralytics\models\yolo\segment\val.py
以下是对代码的核心部分进行的分析和详细注释
# 导入必要的库
from multiprocessing.pool import ThreadPool
from pathlib import Path
import numpy as np
import torch
import torch.nn.functional as F
from ultralytics.models.yolo.detect import DetectionValidator
from ultralytics.utils import LOGGER, NUM_THREADS, ops
from ultralytics.utils.checks import check_requirements
from ultralytics.utils.metrics import SegmentMetrics, box_iou, mask_iou
from ultralytics.utils.plotting import output_to_target, plot_imagesclass SegmentationValidator(DetectionValidator):继承自DetectionValidator类用于基于分割模型的验证。def __init__(self, dataloaderNone, save_dirNone, pbarNone, argsNone, _callbacksNone):初始化SegmentationValidator设置任务为segment并初始化指标为SegmentMetrics。super().__init__(dataloader, save_dir, pbar, args, _callbacks)self.plot_masks None # 用于存储绘制的掩码self.process None # 处理掩码的函数self.args.task segment # 设置任务类型为分割self.metrics SegmentMetrics(save_dirself.save_dir, on_plotself.on_plot) # 初始化分割指标def preprocess(self, batch):预处理批次将掩码转换为浮点数并发送到设备。batch super().preprocess(batch) # 调用父类的预处理方法batch[masks] batch[masks].to(self.device).float() # 将掩码转移到设备并转换为浮点数return batchdef init_metrics(self, model):初始化指标并根据save_json标志选择掩码处理函数。super().init_metrics(model) # 调用父类的初始化指标方法self.plot_masks [] # 初始化绘制掩码的列表if self.args.save_json:check_requirements(pycocotools2.0.6) # 检查pycocotools库的要求self.process ops.process_mask_upsample # 更精确的掩码处理else:self.process ops.process_mask # 更快的掩码处理self.stats dict(tp_m[], tp[], conf[], pred_cls[], target_cls[]) # 初始化统计信息def postprocess(self, preds):后处理YOLO预测返回输出检测和原型。p ops.non_max_suppression(preds[0],self.args.conf,self.args.iou,labelsself.lb,multi_labelTrue,agnosticself.args.single_cls,max_detself.args.max_det,ncself.nc,) # 应用非极大值抑制proto preds[1][-1] if len(preds[1]) 3 else preds[1] # 获取原型return p, proto # 返回处理后的预测和原型def update_metrics(self, preds, batch):更新指标。for si, (pred, proto) in enumerate(zip(preds[0], preds[1])):self.seen 1 # 增加已处理的样本数npr len(pred) # 当前预测的数量stat dict(conftorch.zeros(0, deviceself.device),pred_clstorch.zeros(0, deviceself.device),tptorch.zeros(npr, self.niou, dtypetorch.bool, deviceself.device),tp_mtorch.zeros(npr, self.niou, dtypetorch.bool, deviceself.device),) # 初始化统计信息pbatch self._prepare_batch(si, batch) # 准备批次cls, bbox pbatch.pop(cls), pbatch.pop(bbox) # 获取类别和边界框nl len(cls) # 目标数量stat[target_cls] cls # 记录目标类别if npr 0: # 如果没有预测if nl:for k in self.stats.keys():self.stats[k].append(stat[k]) # 更新统计信息continue # 跳过当前循环# 处理掩码gt_masks pbatch.pop(masks) # 获取真实掩码predn, pred_masks self._prepare_pred(pred, pbatch, proto) # 准备预测结果和掩码stat[conf] predn[:, 4] # 置信度stat[pred_cls] predn[:, 5] # 预测类别# 评估if nl:stat[tp] self._process_batch(predn, bbox, cls) # 处理边界框stat[tp_m] self._process_batch(predn, bbox, cls, pred_masks, gt_masks, self.args.overlap_mask, masksTrue) # 处理掩码if self.args.plots:self.confusion_matrix.process_batch(predn, bbox, cls) # 更新混淆矩阵for k in self.stats.keys():self.stats[k].append(stat[k]) # 更新统计信息pred_masks torch.as_tensor(pred_masks, dtypetorch.uint8) # 转换预测掩码为张量if self.args.plots and self.batch_i 3:self.plot_masks.append(pred_masks[:15].cpu()) # 过滤前15个掩码以绘制# 保存结果if self.args.save_json:pred_masks ops.scale_image(pred_masks.permute(1, 2, 0).contiguous().cpu().numpy(),pbatch[ori_shape],ratio_padbatch[ratio_pad][si],) # 缩放掩码self.pred_to_json(predn, batch[im_file][si], pred_masks) # 保存为JSON格式def _process_batch(self, detections, gt_bboxes, gt_cls, pred_masksNone, gt_masksNone, overlapFalse, masksFalse):返回正确的预测矩阵。Args:detections (array[N, 6]), x1, y1, x2, y2, conf, classlabels (array[M, 5]), class, x1, y1, x2, y2Returns:correct (array[N, 10]), 对于10个IoU级别if masks:if overlap:nl len(gt_cls)index torch.arange(nl, devicegt_masks.device).view(nl, 1, 1) 1gt_masks gt_masks.repeat(nl, 1, 1) # 重复真实掩码gt_masks torch.where(gt_masks index, 1.0, 0.0) # 处理重叠if gt_masks.shape[1:] ! pred_masks.shape[1:]:gt_masks F.interpolate(gt_masks[None], pred_masks.shape[1:], modebilinear, align_cornersFalse)[0]gt_masks gt_masks.gt_(0.5) # 二值化处理iou mask_iou(gt_masks.view(gt_masks.shape[0], -1), pred_masks.view(pred_masks.shape[0], -1)) # 计算IoUelse: # 处理边界框iou box_iou(gt_bboxes, detections[:, :4]) # 计算边界框的IoUreturn self.match_predictions(detections[:, 5], gt_cls, iou) # 匹配预测和真实标签def plot_predictions(self, batch, preds, ni):绘制批次预测结果包括掩码和边界框。plot_images(batch[img],*output_to_target(preds[0], max_det15), # 绘制前15个检测结果torch.cat(self.plot_masks, dim0) if len(self.plot_masks) else self.plot_masks,pathsbatch[im_file],fnameself.save_dir / fval_batch{ni}_pred.jpg, # 保存绘制结果namesself.names,on_plotself.on_plot,)self.plot_masks.clear() # 清空绘制掩码列表代码分析
类 SegmentationValidator: 该类用于处理基于分割模型的验证继承自DetectionValidator并重写了一些方法以适应分割任务。初始化方法: 在初始化中设置了任务类型、指标等准备进行分割验证。预处理和后处理: 包括对输入批次的预处理如将掩码转换为浮点数和对模型输出的后处理如应用非极大值抑制。指标更新: 在update_metrics方法中更新各种统计信息包括真实标签和预测结果的比较。绘图功能: 提供了绘制预测结果和真实标签的功能便于可视化验证结果。
以上是对代码的核心部分的分析和注释涵盖了类的主要功能和实现细节。
这个文件是Ultralytics YOLOYou Only Look Once模型中的一个用于分割任务的验证器类名为SegmentationValidator。它继承自DetectionValidator类主要用于处理图像分割模型的验证过程。该类包含多个方法用于数据预处理、指标初始化、后处理、批处理准备、预测处理、指标更新、绘图等功能。
在初始化方法中SegmentationValidator设置了任务类型为“segment”并初始化了分割指标SegmentMetrics。该类的主要功能是处理输入的批次数据包括将掩膜转换为浮点数并发送到指定设备如GPU。在指标初始化中根据是否需要保存JSON格式的结果选择了不同的掩膜处理函数。
在postprocess方法中模型的预测结果经过非极大值抑制NMS处理以减少重叠的检测框并返回处理后的检测结果和原型数据。_prepare_batch和_prepare_pred方法用于准备输入数据和预测结果以便进行后续的评估和计算。
update_metrics方法是该类的核心部分负责更新模型的评估指标。它处理每个批次的预测结果并与真实标签进行比较计算正确预测的数量、置信度等信息。该方法还支持绘制混淆矩阵和保存预测结果到JSON文件。
finalize_metrics方法用于在所有批次处理完成后设置速度和混淆矩阵等评估指标。_process_batch方法则负责根据IoUIntersection over Union计算正确的预测矩阵可以处理框和掩膜的评估。
此外plot_val_samples和plot_predictions方法用于绘制验证样本和预测结果便于可视化分析。pred_to_json方法将预测结果保存为JSON格式方便后续评估。最后eval_json方法用于评估COCO格式的对象检测指标计算mAPmean Average Precision等评估指标。
整体来看这个文件的功能非常全面涵盖了从数据预处理到结果评估的整个验证过程适用于YOLO模型的图像分割任务。
11.2 ui.py
以下是代码中最核心的部分并附上详细的中文注释
import sys
import subprocessdef run_script(script_path):使用当前 Python 环境运行指定的脚本。Args:script_path (str): 要运行的脚本路径Returns:None# 获取当前 Python 解释器的路径python_path sys.executable# 构建运行命令使用 streamlit 运行指定的脚本command f{python_path} -m streamlit run {script_path}# 执行命令result subprocess.run(command, shellTrue)# 检查命令执行的返回码如果不为0表示出错if result.returncode ! 0:print(脚本运行出错。)# 实例化并运行应用
if __name__ __main__:# 指定要运行的脚本路径script_path web.py # 这里可以直接指定脚本路径# 调用函数运行脚本run_script(script_path)代码注释说明 导入模块 sys用于访问与 Python 解释器紧密相关的变量和函数。subprocess用于创建新进程、连接到它们的输入/输出/错误管道并获得返回码。 run_script 函数 该函数接受一个脚本路径作为参数并在当前 Python 环境中运行该脚本。使用 sys.executable 获取当前 Python 解释器的路径以确保使用正确的 Python 环境。构建命令字符串使用 streamlit 模块运行指定的脚本。使用 subprocess.run 执行命令并通过 shellTrue 允许在 shell 中执行命令。检查命令的返回码如果返回码不为0表示脚本运行出错打印错误信息。 主程序部分 在 if __name__ __main__: 块中指定要运行的脚本路径此处为 web.py。调用 run_script 函数来执行指定的脚本。
这个程序文件的主要功能是通过当前的 Python 环境来运行一个指定的脚本具体来说是一个名为 web.py 的脚本。程序首先导入了必要的模块包括 sys、os 和 subprocess这些模块分别用于系统相关的操作、文件路径处理和执行外部命令。
在 run_script 函数中首先获取当前 Python 解释器的路径这样可以确保使用正确的 Python 环境来运行脚本。接着构建一个命令字符串该命令使用 streamlit 模块来运行指定的脚本。streamlit 是一个用于构建数据应用的流行库。
然后使用 subprocess.run 方法执行构建好的命令。这个方法会在一个新的进程中运行命令并等待其完成。如果脚本运行过程中出现错误返回的 returncode 将不为零程序会打印出“脚本运行出错”的提示。
在文件的最后部分使用 if __name__ __main__: 语句来确保只有在直接运行该文件时才会执行后面的代码。这里指定了要运行的脚本路径为 web.py并调用 run_script 函数来执行这个脚本。
总的来说这个程序提供了一种简单的方式来启动一个基于 Streamlit 的 Web 应用确保使用当前的 Python 环境来执行。
11.3 70种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程非必要\ultralytics\utils\atss.py
以下是经过简化并添加详细中文注释的核心代码部分
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fdef bbox_overlaps(bboxes1, bboxes2, modeiou, is_alignedFalse, eps1e-6):计算两个边界框集合之间的重叠度。参数:bboxes1 (Tensor): 形状为 (M, 4) 的边界框格式为 x1, y1, x2, y2。bboxes2 (Tensor): 形状为 (N, 4) 的边界框格式为 x1, y1, x2, y2。mode (str): iou交并比iof前景交集或 giou广义交并比。is_aligned (bool): 如果为 True则 bboxes1 和 bboxes2 的数量必须相等。eps (float): 为了数值稳定性而添加到分母的值默认值为 1e-6。返回:Tensor: 形状为 (M, N) 的重叠度矩阵如果 is_aligned 为 True则返回形状为 (M,) 的向量。assert mode in [iou, iof, giou], f不支持的模式 {mode}assert (bboxes1.size(-1) 4 or bboxes1.size(0) 0)assert (bboxes2.size(-1) 4 or bboxes2.size(0) 0)# 获取批次维度assert bboxes1.shape[:-2] bboxes2.shape[:-2]batch_shape bboxes1.shape[:-2]rows bboxes1.size(-2)cols bboxes2.size(-2)if is_aligned:assert rows colsif rows * cols 0:if is_aligned:return bboxes1.new(batch_shape (rows, ))else:return bboxes1.new(batch_shape (rows, cols))# 计算每个边界框的面积area1 (bboxes1[..., 2] - bboxes1[..., 0]) * (bboxes1[..., 3] - bboxes1[..., 1])area2 (bboxes2[..., 2] - bboxes2[..., 0]) * (bboxes2[..., 3] - bboxes2[..., 1])if is_aligned:# 计算重叠区域的左上角和右下角坐标lt torch.max(bboxes1[..., :2], bboxes2[..., :2]) # [B, rows, 2]rb torch.min(bboxes1[..., 2:], bboxes2[..., 2:]) # [B, rows, 2]wh (rb - lt).clamp(min0) # 计算重叠区域的宽和高overlap wh[..., 0] * wh[..., 1] # 计算重叠面积if mode in [iou, giou]:union area1 area2 - overlap # 计算并集else:union area1if mode giou:# 计算包围框的左上角和右下角坐标enclosed_lt torch.min(bboxes1[..., :2], bboxes2[..., :2])enclosed_rb torch.max(bboxes1[..., 2:], bboxes2[..., 2:])else:# 计算重叠区域的左上角和右下角坐标lt torch.max(bboxes1[..., :, None, :2], bboxes2[..., None, :, :2]) # [B, rows, cols, 2]rb torch.min(bboxes1[..., :, None, 2:], bboxes2[..., None, :, 2:]) # [B, rows, cols, 2]wh (rb - lt).clamp(min0) # 计算重叠区域的宽和高overlap wh[..., 0] * wh[..., 1] # 计算重叠面积if mode in [iou, giou]:union area1[..., None] area2[..., None, :] - overlap # 计算并集else:union area1[..., None]if mode giou:enclosed_lt torch.min(bboxes1[..., :, None, :2], bboxes2[..., None, :, :2])enclosed_rb torch.max(bboxes1[..., :, None, 2:], bboxes2[..., None, :, 2:])# 计算 IOUunion union.clamp(mineps) # 防止除以零ious overlap / union # 计算重叠度if mode in [iou, iof]:return ious # 返回 IOU# 计算 GIOUenclose_wh (enclosed_rb - enclosed_lt).clamp(min0)enclose_area enclose_wh[..., 0] * enclose_wh[..., 1]enclose_area enclose_area.clamp(mineps)gious ious - (enclose_area - union) / enclose_area # 计算 GIOUreturn giousclass ATSSAssigner(nn.Module):自适应训练样本选择分配器def __init__(self, topk9, num_classes80):super(ATSSAssigner, self).__init__()self.topk topk # 每个类别选择的前 k 个候选框self.num_classes num_classes # 类别数量self.bg_idx num_classes # 背景类别索引torch.no_grad()def forward(self, anc_bboxes, n_level_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, mask_gt, pd_bboxes):前向传播函数进行边界框分配。参数:anc_bboxes (Tensor): 形状为 (num_total_anchors, 4) 的锚框。n_level_bboxes (List): 每个级别的边界框数量。gt_labels (Tensor): 形状为 (bs, n_max_boxes, 1) 的真实标签。gt_bboxes (Tensor): 形状为 (bs, n_max_boxes, 4) 的真实边界框。mask_gt (Tensor): 形状为 (bs, n_max_boxes, 1) 的真实框掩码。pd_bboxes (Tensor): 形状为 (bs, n_max_boxes, 4) 的预测边界框。返回:target_labels (Tensor): 形状为 (bs, num_total_anchors) 的目标标签。target_bboxes (Tensor): 形状为 (bs, num_total_anchors, 4) 的目标边界框。target_scores (Tensor): 形状为 (bs, num_total_anchors, num_classes) 的目标分数。fg_mask (Tensor): 形状为 (bs, num_total_anchors) 的前景掩码。self.n_anchors anc_bboxes.size(0) # 总锚框数量self.bs gt_bboxes.size(0) # 批次大小self.n_max_boxes gt_bboxes.size(1) # 最大边界框数量if self.n_max_boxes 0:# 如果没有真实边界框返回背景标签和零值device gt_bboxes.devicereturn torch.full([self.bs, self.n_anchors], self.bg_idx).to(device), \torch.zeros([self.bs, self.n_anchors, 4]).to(device), \torch.zeros([self.bs, self.n_anchors, self.num_classes]).to(device), \torch.zeros([self.bs, self.n_anchors]).to(device)# 计算真实框与锚框之间的重叠度overlaps bbox_overlaps(gt_bboxes.reshape([-1, 4]), anc_bboxes)overlaps overlaps.reshape([self.bs, -1, self.n_anchors])# 计算真实框与锚框之间的距离distances, ac_points dist_calculator(gt_bboxes.reshape([-1, 4]), anc_bboxes)distances distances.reshape([self.bs, -1, self.n_anchors])# 选择 top-k 候选框is_in_candidate, candidate_idxs self.select_topk_candidates(distances, n_level_bboxes, mask_gt)# 计算重叠度阈值overlaps_thr_per_gt, iou_candidates self.thres_calculator(is_in_candidate, candidate_idxs, overlaps)# 选择重叠度大于阈值的候选框作为正样本is_pos torch.where(iou_candidates overlaps_thr_per_gt.repeat([1, 1, self.n_anchors]),is_in_candidate, torch.zeros_like(is_in_candidate))# 选择在真实框中的候选框is_in_gts select_candidates_in_gts(ac_points, gt_bboxes)mask_pos is_pos * is_in_gts * mask_gt# 选择具有最高重叠度的目标target_gt_idx, fg_mask, mask_pos select_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, self.n_max_boxes)# 分配目标target_labels, target_bboxes, target_scores self.get_targets(gt_labels, gt_bboxes, target_gt_idx, fg_mask)# 使用 IOU 进行软标签if pd_bboxes is not None:ious iou_calculator(gt_bboxes, pd_bboxes) * mask_posious ious.max(axis-2)[0].unsqueeze(-1)target_scores * iousreturn target_labels, target_bboxes, target_scores, fg_mask.bool(), target_gt_idx# 其他辅助函数...代码说明
bbox_overlaps: 计算两个边界框集合之间的重叠度IOU、IOF或GIOU。ATSSAssigner: 自适应训练样本选择分配器负责将锚框与真实框进行匹配生成目标标签、边界框和分数。forward: 前向传播函数处理输入的锚框、真实框等返回匹配结果。select_topk_candidates、thres_calculator、get_targets: 这些是辅助函数用于选择候选框、计算阈值和获取目标信息。
以上是代码的核心部分和详细注释旨在帮助理解每个函数的功能和作用。
这个程序文件主要实现了YOLOv8算法中的一些工具函数和类主要用于目标检测任务中的锚框生成、IoU计算、距离计算以及自适应训练样本选择等功能。
首先文件中定义了一个generate_anchors函数该函数用于根据特征图生成锚框。它接受特征图、特征图的步幅、网格单元大小和偏移量等参数。在评估模式下函数生成锚点并返回锚点和步幅张量在训练模式下函数则生成锚框并返回锚框、锚点、锚框数量列表和步幅张量。
接下来fp16_clamp函数用于对张量进行上下限约束特别是处理浮点16FP16数据类型时确保数值稳定性。
bbox_overlaps函数用于计算两个边界框集合之间的重叠情况支持多种重叠计算模式如IoU、IoF和GIoU。该函数考虑了不同的输入情况并在计算过程中使用了GPU加速以提高效率。
cast_tensor_type和iou2d_calculator函数分别用于转换张量类型和计算2D边界框之间的重叠情况确保在不同的数据类型下进行有效的计算。
dist_calculator函数计算给定边界框与锚框之间的中心距离返回距离和锚框的中心点。
iou_calculator函数用于批量计算IoU处理不同批次的边界框。
ATSSAssigner类实现了自适应训练样本选择的功能。该类的forward方法根据锚框、特征图中的边界框、真实标签和预测边界框等信息计算并返回目标标签、目标边界框、目标分数和前景掩码。类中还包含了选择候选框、阈值计算和目标获取等辅助方法以实现高效的样本选择和标签分配。
总体而言这个文件提供了YOLOv8算法中目标检测所需的基础工具支持锚框生成、重叠计算和样本选择等关键功能为后续的模型训练和推理提供了重要支持。
11.4 code\ui_style.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分
import base64
import streamlit as st# 读取二进制文件并转换为 Base64 编码
def get_base64_of_bin_file(bin_file):# 以二进制模式打开文件with open(bin_file, rb) as file:# 读取文件内容data file.read()# 将读取的二进制数据进行 Base64 编码并解码为字符串return base64.b64encode(data).decode()# 定义自定义 CSS 样式
def def_css_hitml():st.markdown(style/* 全局样式 */.css-2trqyj, .css-1d391kg, .st-bb, .st-at {font-family: Gill Sans, Gill Sans MT, Calibri, Trebuchet MS, sans-serif; /* 设置字体 */background-color: #cadefc; /* 设置背景颜色 */color: #21618C; /* 设置字体颜色 */}/* 按钮样式 */.stButton button {border: none; /* 去掉边框 */color: white; /* 字体颜色为白色 */padding: 10px 20px; /* 设置内边距 */text-align: center; /* 文本居中 */display: inline-block; /* 使按钮为块级元素 */font-size: 16px; /* 设置字体大小 */margin: 2px 1px; /* 设置外边距 */cursor: pointer; /* 鼠标悬停时显示为手型 */border-radius: 8px; /* 设置圆角 */background-color: #9896f1; /* 设置背景颜色 */box-shadow: 0 2px 4px 0 rgba(0,0,0,0.2); /* 设置阴影效果 */transition-duration: 0.4s; /* 设置过渡效果 */}.stButton button:hover {background-color: #5499C7; /* 悬停时改变背景颜色 */color: white; /* 悬停时字体颜色为白色 */box-shadow: 0 8px 12px 0 rgba(0,0,0,0.24); /* 悬停时改变阴影效果 */}/* 侧边栏样式 */.css-1lcbmhc.e1fqkh3o0 {background-color: #154360; /* 设置侧边栏背景颜色 */color: #FDFEFE; /* 设置侧边栏字体颜色 */border-right: 2px solid #DDD; /* 设置右边框 */}/* 表格样式 */table {border-collapse: collapse; /* 合并边框 */margin: 25px 0; /* 设置外边距 */font-size: 18px; /* 设置字体大小 */font-family: sans-serif; /* 设置字体 */min-width: 400px; /* 设置最小宽度 */box-shadow: 0 5px 15px rgba(0, 0, 0, 0.2); /* 设置阴影效果 */}thead tr {background-color: #a8d8ea; /* 设置表头背景颜色 */color: #ffcef3; /* 设置表头字体颜色 */text-align: left; /* 设置文本左对齐 */}th, td {padding: 15px 18px; /* 设置单元格内边距 */}tbody tr {border-bottom: 2px solid #ddd; /* 设置行底部边框 */}tbody tr:nth-of-type(even) {background-color: #D6EAF8; /* 设置偶数行背景颜色 */}tbody tr:last-of-type {border-bottom: 3px solid #5499C7; /* 设置最后一行底部边框 */}tbody tr:hover {background-color: #AED6F1; /* 悬停时改变行背景颜色 */}/style, unsafe_allow_htmlTrue) # 允许使用 HTML代码说明
导入模块导入 base64 用于编码和解码二进制数据导入 streamlit 用于构建网页应用。get_base64_of_bin_file 函数该函数接收一个二进制文件路径读取文件内容并将其转换为 Base64 编码的字符串。def_css_hitml 函数该函数定义了一系列 CSS 样式用于美化 Streamlit 应用的界面包括全局样式、按钮样式、侧边栏样式和表格样式。通过 st.markdown 方法将这些样式应用到 Streamlit 应用中。
这个程序文件 ui_style.py 是一个用于 Streamlit 应用的样式定义文件主要目的是通过自定义 CSS 来美化应用的用户界面。文件中包含了几个主要部分。
首先程序导入了 base64 和 streamlit 库。base64 用于处理二进制文件的编码而 streamlit 是一个用于构建数据应用的 Python 库。
接下来定义了一个函数 get_base64_of_bin_file(bin_file)该函数接收一个二进制文件的路径作为参数打开文件并读取其内容然后将其转换为 Base64 编码的字符串。这种编码方式常用于在网页中嵌入图像或其他二进制数据。
然后定义了 def_css_hitml() 函数这个函数通过 st.markdown 方法将一段 CSS 样式插入到 Streamlit 应用中。CSS 样式包括了全局样式、按钮样式、侧边栏样式、单选按钮样式、滑块样式以及表格样式等。
在全局样式部分设置了字体、背景颜色和文字颜色。按钮样式则定义了按钮的外观包括边框、颜色、内边距、字体大小、边距、圆角和背景色等并且还为按钮的悬停状态定义了不同的背景色和阴影效果。
侧边栏的样式设置了背景色、文字颜色和边框样式使其与主内容区区分开来。单选按钮和滑块的样式也进行了自定义使其更符合整体设计风格。
最后表格的样式部分定义了表格的边框、间距、字体、阴影效果以及行的背景色和悬停效果确保表格在视觉上更加美观和易于阅读。
整体来看这个文件通过 CSS 样式的自定义旨在提升 Streamlit 应用的用户体验使其在视觉上更加吸引人。
11.5 code\ultralytics_init_.py
以下是保留的核心代码部分并添加了详细的中文注释
# 导入所需的库和模块
# Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license# 定义当前版本
__version__ 8.1.3# 从ultralytics库中导入数据探索器
from ultralytics.data.explorer.explorer import Explorer# 导入不同的模型
from ultralytics.models import RTDETR, SAM, YOLO
from ultralytics.models.fastsam import FastSAM
from ultralytics.models.nas import NAS# 导入设置和检查工具
from ultralytics.utils import SETTINGS as settings
from ultralytics.utils.checks import check_yolo as checks# 导入下载工具
from ultralytics.utils.downloads import download# 定义模块的公开接口
__all__ __version__, YOLO, NAS, SAM, FastSAM, RTDETR, checks, download, settings, Explorer代码注释说明 版本定义 __version__ 8.1.3定义当前模块的版本号便于管理和追踪。 模块导入 from ultralytics.data.explorer.explorer import Explorer导入数据探索器用于数据集的可视化和分析。from ultralytics.models import RTDETR, SAM, YOLO导入不同的目标检测模型RTDETR、SAM和YOLO是常用的深度学习模型。from ultralytics.models.fastsam import FastSAM导入FastSAM模型可能是SAM模型的快速实现。from ultralytics.models.nas import NAS导入NAS模型可能用于神经架构搜索。 工具导入 from ultralytics.utils import SETTINGS as settings导入设置配置通常用于全局参数的管理。from ultralytics.utils.checks import check_yolo as checks导入YOLO模型的检查工具用于验证模型的有效性和兼容性。from ultralytics.utils.downloads import download导入下载工具用于下载模型或数据集。 公开接口定义 __all__ ...定义模块的公开接口指定哪些变量和类可以被外部访问增强模块的封装性。
这个程序文件是Ultralytics YOLO库的初始化文件主要用于定义库的版本和导入相关模块。首先文件开头注释部分提到这是Ultralytics YOLO的代码并声明了其使用的AGPL-3.0许可证。接着定义了一个名为__version__的变量表示当前库的版本为8.1.3。
随后文件从不同的子模块中导入了多个类和函数。具体来说它导入了Explorer类这个类位于ultralytics.data.explorer.explorer模块中可能用于数据探索和可视化。此外还导入了几个模型类包括RTDETR、SAM、YOLO和FastSAM这些模型可能与目标检测和图像分割等任务相关。
文件还导入了NAS类这可能与神经架构搜索Neural Architecture Search相关帮助用户寻找最佳的模型架构。同时导入了SETTINGS作为settings这可能包含一些配置或参数设置。check_yolo函数被导入为checks用于对YOLO模型进行检查和验证。最后download函数被导入可能用于下载所需的模型或数据。
在文件的最后使用__all__定义了一个公共接口列出了可以被外部访问的模块和类包括版本号、各个模型类、检查函数、下载函数、设置和数据探索器。这种做法有助于控制模块的导出内容使得用户在使用该库时更加清晰和方便。
11.6 train.py
以下是代码中最核心的部分并附上详细的中文注释
class DetectionTrainer(BaseTrainer):DetectionTrainer类继承自BaseTrainer类用于基于检测模型的训练。def build_dataset(self, img_path, modetrain, batchNone):构建YOLO数据集。参数:img_path (str): 包含图像的文件夹路径。mode (str): 模式train表示训练模式val表示验证模式用户可以为每种模式自定义不同的数据增强。batch (int, optional): 批次大小仅用于rect模式。默认为None。gs max(int(de_parallel(self.model).stride.max() if self.model else 0), 32) # 获取模型的最大步幅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):构造并返回数据加载器。assert mode in [train, val] # 确保模式是训练或验证with torch_distributed_zero_first(rank): # 在分布式训练中仅初始化一次数据集dataset self.build_dataset(dataset_path, mode, batch_size) # 构建数据集shuffle mode train # 训练模式下打乱数据if getattr(dataset, rect, False) and shuffle:LOGGER.warning(WARNING ⚠️ rectTrue与DataLoader的shuffle不兼容设置shuffleFalse)shuffle False # 如果使用rect模式则不打乱数据workers self.args.workers if mode train else self.args.workers * 2 # 设置工作线程数return build_dataloader(dataset, batch_size, workers, shuffle, rank) # 返回数据加载器def preprocess_batch(self, batch):对一批图像进行预处理包括缩放和转换为浮点数。batch[img] batch[img].to(self.device, non_blockingTrue).float() / 255 # 将图像转移到设备并归一化if self.args.multi_scale: # 如果启用多尺度imgs batch[img]sz (random.randrange(self.args.imgsz * 0.5, self.args.imgsz * 1.5 self.stride)// self.stride* self.stride) # 随机选择一个新的尺寸sf sz / max(imgs.shape[2:]) # 计算缩放因子if sf ! 1: # 如果缩放因子不为1ns [math.ceil(x * sf / self.stride) * self.stride for x in imgs.shape[2:]] # 计算新的形状imgs nn.functional.interpolate(imgs, sizens, modebilinear, align_cornersFalse) # 进行插值缩放batch[img] imgs # 更新批次中的图像return batchdef set_model_attributes(self):设置模型的属性包括类别数量和名称。self.model.nc self.data[nc] # 将类别数量附加到模型self.model.names self.data[names] # 将类别名称附加到模型self.model.args self.args # 将超参数附加到模型def get_model(self, cfgNone, weightsNone, verboseTrue):返回一个YOLO检测模型。model DetectionModel(cfg, ncself.data[nc], verboseverbose and RANK -1) # 创建检测模型if weights:model.load(weights) # 加载权重return modeldef get_validator(self):返回用于YOLO模型验证的DetectionValidator。self.loss_names box_loss, cls_loss, dfl_loss # 定义损失名称return yolo.detect.DetectionValidator(self.test_loader, save_dirself.save_dir, argscopy(self.args), _callbacksself.callbacks)def plot_training_samples(self, batch, ni):绘制带有注释的训练样本。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,)代码核心部分解释
DetectionTrainer类该类用于实现YOLO模型的训练继承自基础训练类BaseTrainer。build_dataset方法根据输入的图像路径和模式构建YOLO数据集支持训练和验证模式。get_dataloader方法构建数据加载器支持分布式训练确保数据加载的效率。preprocess_batch方法对输入的图像批次进行预处理包括归一化和可能的多尺度调整。set_model_attributes方法设置模型的类别数量和名称等属性以便模型可以正确处理不同的类别。get_model方法返回一个YOLO检测模型并可选择性地加载预训练权重。get_validator方法返回一个用于验证模型性能的验证器。plot_training_samples方法绘制训练样本及其对应的标注便于可视化训练过程。
这个程序文件 train.py 是一个用于训练目标检测模型的脚本主要基于 YOLOYou Only Look Once架构。它继承自 BaseTrainer 类提供了一系列用于构建数据集、加载数据、预处理图像、设置模型属性、获取模型、验证模型、记录损失、绘制训练样本和绘制训练指标的功能。
在文件的开头导入了一些必要的库和模块包括数学运算、随机数生成、深度学习相关的 PyTorch 模块以及 Ultralytics 提供的各种工具和功能。这些导入的模块为后续的模型训练和数据处理提供了支持。
DetectionTrainer 类中定义了多个方法。build_dataset 方法用于构建 YOLO 数据集接受图像路径、模式训练或验证和批量大小作为参数。它使用 build_yolo_dataset 函数来创建数据集并根据模型的步幅调整数据集的大小。
get_dataloader 方法用于构建并返回数据加载器。它根据传入的模式训练或验证来初始化数据集并设置数据加载的参数比如是否打乱数据和工作线程的数量。
preprocess_batch 方法负责对图像批次进行预处理包括将图像缩放到适当的大小并转换为浮点数格式。它还支持多尺度训练通过随机选择图像大小来增强模型的鲁棒性。
set_model_attributes 方法用于设置模型的属性包括类别数量和类别名称等。这些属性会在模型训练过程中使用。
get_model 方法用于返回一个 YOLO 检测模型支持加载预训练权重。
get_validator 方法返回一个用于模型验证的 DetectionValidator 实例负责在训练过程中评估模型的性能。
label_loss_items 方法用于返回一个包含标记训练损失项的字典方便在训练过程中记录和分析损失。
progress_string 方法返回一个格式化的字符串显示训练进度包括当前的轮次、GPU 内存使用情况、损失值、实例数量和图像大小等信息。
plot_training_samples 方法用于绘制训练样本及其标注帮助可视化训练数据的质量。
最后plot_metrics 和 plot_training_labels 方法分别用于绘制训练过程中的指标和创建带标签的训练图便于分析模型的训练效果。
总体而言这个文件提供了一个完整的框架用于训练 YOLO 目标检测模型涵盖了数据处理、模型训练、验证和结果可视化等多个方面。
12.系统整体结构节选
整体功能和构架概括
该项目是一个基于YOLOYou Only Look Once架构的目标检测和图像分割模型的实现包含多个模块和工具旨在提供一个完整的训练、验证和推理框架。项目的核心功能包括数据处理、模型训练、验证、可视化以及自定义样式设置。通过不同的模块用户可以方便地进行模型的训练和评估同时支持多种改进和扩展。
项目的整体架构如下
模型训练与验证主要通过 train.py 和 val.py 文件实现负责模型的训练过程和验证过程。数据处理与工具atss.py 和 ops.py 提供了数据集构建、锚框生成、IoU计算等工具函数支持模型的训练和评估。用户界面ui.py 和 ui_style.py 提供了一个简单的用户界面允许用户通过Streamlit进行交互式操作和可视化。模块初始化__init__.py 文件用于定义库的版本和导入相关模块方便用户使用。模型推理predict.py 提供了模型推理的功能支持对新数据进行预测。额外模块如 rep_block.py 和 checks.py 提供了额外的功能和检查工具增强了模型的灵活性和可扩展性。
文件功能整理表
文件路径功能描述code\ultralytics\models\yolo\segment\val.py实现YOLO分割模型的验证器处理数据预处理、指标更新和可视化。code\ui.py启动Streamlit应用运行指定的Web脚本。70种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程非必要\ultralytics\utils\atss.py提供锚框生成、IoU计算和自适应训练样本选择等工具函数。code\ui_style.py定义Streamlit应用的自定义CSS样式提升用户界面美观性。code\ultralytics\__init__.py初始化文件定义库版本并导入相关模块。train.py负责YOLO模型的训练过程包括数据加载、模型设置和损失记录。code\ultralytics\utils\ops.py提供与模型操作相关的工具函数支持模型的训练和推理。70种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程非必要\ultralytics\models\sam\build.py构建SAMSegment Anything Model模型的相关功能。70种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程非必要\ultralytics\utils\checks.py提供模型检查和验证工具确保模型的正确性和有效性。70种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程非必要\ultralytics\nn\extra_modules\ops_dcnv3\modules\__init__.py初始化DCNv3模块支持深度可分离卷积操作。code\ultralytics\utils\checks.py提供模型检查和验证功能确保模型的性能和正确性。code\ultralytics\models\yolo\classify\predict.py实现YOLO分类模型的推理功能支持对新数据进行预测。70种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程非必要\ultralytics\nn\extra_modules\rep_block.py定义额外的模块如残差块增强模型的灵活性和可扩展性。
这个表格总结了每个文件的主要功能帮助理解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“70种创新点源码”以“13.完整训练Web前端界面70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.完整训练Web前端界面70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/qunshansj/nexsports-ball598
参考原始博客2: https://github.com/VisionMillionDataStudio/nexsports-ball598
