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一、AI应用软件开发实战专栏【链接】
项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】48.【车辆检测追踪与流量计数系统】49.【行人检测追踪与双向流量计数系统】50.【基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统】51.【危险区域人员闯入检测与报警系统】52.【高压输电线绝缘子缺陷智能检测系统】
二、机器学习实战专栏【链接】已更新31期欢迎关注持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】持续更新中~
《------正文------》
简介 继 YOLOv8 和 YOLOv9 之后YOLOv10也相继推出。这一突破性的迭代有望在目标检测领域实现重大飞跃。让我们深入研究细节了解 YOLOv10 如何赋能计算机视觉的未来。
YOLOv10 擅长精确定位和识别图像和视频中的物体。这种能力构成了众多应用的支柱包括自动驾驶汽车、先进的安全系统和强大的图像搜索引擎。然而YOLOv10 在这些基础上引入了超越 YOLOv8 和 YOLOv9 的突破性创新。
YOLOv10 性能的关键创新
无 NMS 训练YOLOv10 通过采用一种称为一致双重分配的新技术消除了训练期间对非最大抑制 NMS 的需求。这简化了推理过程从而显著减少了延迟使实时对象检测速度更快。整体模型设计YOLOv10 的架构师精心优化了模型的各个组件将效率和准确性放在首位。这种整体方法包括轻量级分类头、独特的空间通道解耦下采样技术和秩引导块设计。其结果是一个在不牺牲计算效率的情况下实现卓越性能的模型。增强的模型能力YOLOv10 集成了大核卷积和部分自注意力模块等尖端功能。这些改进提高了模型的性能而不会产生大量的计算成本。这种功耗和效率之间的平衡使 YOLOv10 成为适用于更广泛计算机视觉任务的多功能工具。
通过结合这些创新YOLOv10 将自己定位为实时对象检测的强大引擎。它能够提供卓越的准确性和效率为各种计算机视觉应用带来令人兴奋的可能性。请继续关注 YOLOv10 如何塑造这个充满活力的领域的未来
使用 YOLOv10 处理图像和视频
步骤 1安装必要的库
pip install opencv-python ultralytics第 2 步导入库
import cv2
from ultralytics import YOLO第 3 步选择模型尺寸
model YOLO(yolov10x.pt)可以比较不同的型号并权衡它们各自的优缺点。在这种情况下我们选择了 yolov10x.pt。
第 4 步编写一个函数来检测图像和视频中的对象
def predict(chosen_model, img, classes[], conf0.5):if classes:results chosen_model.predict(img, classesclasses, confconf)else:results chosen_model.predict(img, confconf)return resultsdef predict_and_detect(chosen_model, img, classes[], conf0.5, rectangle_thickness2, text_thickness1):results predict(chosen_model, img, classes, confconf)for result in results:for box in result.boxes:cv2.rectangle(img, (int(box.xyxy[0][0]), int(box.xyxy[0][1])),(int(box.xyxy[0][2]), int(box.xyxy[0][3])), (255, 0, 0), rectangle_thickness)cv2.putText(img, f{result.names[int(box.cls[0])]},(int(box.xyxy[0][0]), int(box.xyxy[0][1]) - 10),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 0, 0), text_thickness)return img, resultspredict() 功能
此函数采用三个参数
chosen_model 用于预测的训练模型img 要进行预测的图像classes 可选要将预测筛选到的类名列表conf 可选要考虑的预测的最小置信度阈值
该函数首先检查是否提供了 classes 参数。如果是则使用 classes 参数调用该 chosen_model.predict() 方法该参数仅将预测筛选为这些类。否则将调用该 chosen_model.predict() 方法时不带 classes 参数该参数将返回所有预测。
该 conf 参数用于筛选出置信度分数低于指定阈值的预测。这对于消除误报很有用。
该函数返回预测结果列表其中每个结果都包含以下信息
name 预测类的名称conf 预测的置信度分数box 预测对象的边界框
predict_and_detect() 功能
此函数采用与 predict() 函数相同的参数但除了预测结果外它还返回带注释的图像。
该函数首先调用该 predict() 函数以获取预测结果。然后它循环访问预测结果并在每个预测对象周围绘制一个边界框。预测类的名称也写在边界框上方。
该函数返回一个包含带注释的图像和预测结果的元组。
以下是这两个函数之间差异的摘要
该 predict() 函数仅返回预测结果而该 predict_and_detect() 函数还返回带注释的图像。该 predict_and_detect() 函数是 predict() 函数的包装器这意味着它在内部调用函数 predict() 。
第 5 步使用 YOLOv10 检测图像中的对象
# read the image
image cv2.imread(YourImagePath)
result_img, _ predict_and_detect(model, image, classes[], conf0.5)如果要检测特定类可在此处找到只需在类列表中输入对象的 ID 号即可。
第 6 步保存并绘制结果图像
cv2.imshow(Image, result_img)
cv2.imwrite(YourSavePath, result_img)
cv2.waitKey(0)第 7 步使用 YOLOv10 检测视频中的对象
video_path rYourVideoPath
cap cv2.VideoCapture(video_path)
while True:success, img cap.read()if not success:breakresult_img, _ predict_and_detect(model, img, classes[], conf0.5)cv2.imshow(Image, result_img)cv2.waitKey(1)第 8 步保存结果视频
# defining function for creating a writer (for mp4 videos)
def create_video_writer(video_cap, output_filename):# grab the width, height, and fps of the frames in the video stream.frame_width int(video_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))frame_height int(video_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))fps int(video_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))# initialize the FourCC and a video writer objectfourcc cv2.VideoWriter_fourcc(*MP4V)writer cv2.VideoWriter(output_filename, fourcc, fps,(frame_width, frame_height))return writer只需使用上面的函数和代码即可
output_filename YourFilename
writer create_video_writer(cap, output_filename)video_path rYourVideoPath
cap cv2.VideoCapture(video_path)
while True:success, img cap.read()if not success:breakresult_img, _ predict_and_detect(model, img, classes[], conf0.5)writer.write(result_img)cv2.imshow(Image, result_img)cv2.waitKey(1)
writer.release()结论
在本教程中我们学习了如何使用 YOLOv10 检测图像和视频中的对象。如果您觉得此代码有用感谢点赞关注。
引用 YOLOv10论文https://arxiv.org/abs/2402.13616 YOLOv10源码https://github.com/WongKinYiu/yolov10 好了这篇文章就介绍到这里感谢点赞关注更多精彩内容持续更新中~ 关注文末名片G-Z-H【阿旭算法与机器学习】可获取更多干货学习资源
