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临沂网站制作专业,平台推广策划文案,网站app免费制作软件,长沙seo网络营销推广一、背景意义 随着全球人口的增长和人们生活水平的提高#xff0c;水果消费量逐年上升#xff0c;樱桃作为一种营养丰富且口感独特的水果#xff0c;受到越来越多消费者的青睐。然而#xff0c;樱桃的成熟度直接影响其市场价值和消费者的购买决策#xff0c;因此#xff…一、背景意义随着全球人口的增长和人们生活水平的提高水果消费量逐年上升樱桃作为一种营养丰富且口感独特的水果受到越来越多消费者的青睐。然而樱桃的成熟度直接影响其市场价值和消费者的购买决策因此如何准确、快速地检测樱桃的成熟度成为了农业生产和市场销售中的一个重要课题。传统的樱桃成熟度检测方法多依赖于人工观察不仅耗时耗力而且受主观因素影响较大容易导致检测结果的不一致性和不准确性。因此开发一种高效、准确的樱桃成熟度检测系统具有重要的实际意义。近年来计算机视觉和深度学习技术的快速发展为农业领域的智能化提供了新的解决方案。YOLOYou Only Look Once系列目标检测算法因其高效性和实时性在物体检测任务中表现出色。YOLOv8作为该系列的最新版本进一步提升了检测精度和速度成为了进行水果成熟度检测的理想选择。然而针对樱桃成熟度检测的特定需求YOLOv8仍需进行一定的改进以适应不同成熟度樱桃的特征识别。本研究基于改进YOLOv8算法构建了一套樱桃成熟度检测系统。该系统利用了一个包含2600张图像的数据集数据集中涵盖了三种成熟度类别半成熟樱桃、成熟樱桃和未成熟樱桃。这一数据集的构建为模型的训练和测试提供了丰富的样本确保了模型在不同成熟度樱桃识别上的准确性和鲁棒性。通过对数据集的深入分析我们可以提取出樱桃在不同成熟度阶段的视觉特征进而为模型的改进提供理论依据。此外樱桃成熟度检测系统的研究不仅能够提高樱桃的市场竞争力还能为果农提供科学的采摘建议减少资源浪费提升生产效率。通过自动化的成熟度检测果农可以在最佳采摘时机进行采摘从而确保樱桃的品质和口感满足消费者的需求。同时该系统的应用也将推动农业智能化的发展促进农业与信息技术的深度融合为实现可持续农业提供有力支持。综上所述基于改进YOLOv8的樱桃成熟度检测系统的研究不仅具有重要的理论价值还具备广泛的应用前景。通过提升樱桃成熟度检测的准确性和效率能够有效推动樱桃产业的发展促进农业现代化进程最终实现经济效益与社会效益的双赢。二、图片效果三、数据集信息在现代农业技术的快速发展中计算机视觉技术的应用为农作物的管理和监测提供了新的解决方案。本研究所采用的数据集名为“Cerejas”旨在为改进YOLOv8的樱桃成熟度检测系统提供高质量的训练数据。该数据集专注于樱桃的成熟度分类包含三种不同的类别分别是“半成熟樱桃”、“成熟樱桃”和“未成熟樱桃”。这些类别的划分不仅有助于精确识别樱桃的生长状态还能为农民提供科学的采摘建议从而提高樱桃的采摘效率和质量。“Cerejas”数据集的构建经过精心设计确保涵盖了樱桃在不同生长阶段的多样性。每个类别都包含了大量的图像样本这些样本在不同的光照条件、背景环境和拍摄角度下进行采集以增强模型的鲁棒性和泛化能力。通过这种方式数据集能够有效地模拟实际农业环境中的各种复杂情况使得训练出的模型在真实应用中表现更加优异。在数据集的标注过程中采用了专业的标注工具确保每一张图像都经过准确的标注。标注人员根据樱桃的外观特征结合农业专家的意见对每一张图像进行分类。这种严谨的标注流程为后续的模型训练提供了坚实的基础确保了数据集的高质量和高可靠性。为了进一步提升模型的性能数据集还包含了一些数据增强技术的应用例如随机裁剪、旋转、颜色变换等。这些技术的引入不仅增加了数据集的多样性还能有效减少模型的过拟合现象使得模型在面对未见样本时依然能够保持良好的识别能力。此外数据集的设计也考虑到了实际应用中的实时性需求通过优化图像的分辨率和处理速度确保模型能够在现场环境中快速响应。在训练过程中采用YOLOv8这一先进的目标检测算法结合“Cerejas”数据集的特性能够实现对樱桃成熟度的高效检测。YOLOv8以其优越的检测速度和准确性成为了本研究的理想选择。通过对数据集的不断迭代和优化研究团队希望能够在樱桃成熟度检测领域取得突破性进展为农业生产提供更加智能化的解决方案。总之“Cerejas”数据集不仅是本研究的核心组成部分更是推动樱桃成熟度检测技术发展的重要基石。通过对该数据集的深入分析和应用研究团队期望能够为樱桃种植者提供科学、有效的管理工具助力现代农业的可持续发展。随着技术的不断进步和数据集的持续更新樱桃成熟度检测系统的应用前景将更加广阔最终实现提高农业生产效率和农产品质量的目标。四、核心代码以下是经过精简和注释的核心代码部分主要功能是使用 TensorBoard 记录训练过程中的标量和模型图。# 导入必要的库fromultralytics.utilsimportLOGGER,SETTINGS,TESTS_RUNNING,colorstrtry:# 尝试导入 TensorBoard 的 SummaryWriterfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter# 确保当前不是测试运行assertnotTESTS_RUNNING# 确保 TensorBoard 集成已启用assertSETTINGS[tensorboard]isTrueWRITERNone# 初始化 TensorBoard SummaryWriter 实例except(ImportError,AssertionError,TypeError):# 处理导入错误或断言错误SummaryWriterNone# 如果导入失败SummaryWriter 设置为 Nonedef_log_scalars(scalars,step0):将标量值记录到 TensorBoard。ifWRITER:# 如果 WRITER 存在fork,vinscalars.items():# 遍历标量字典WRITER.add_scalar(k,v,step)# 记录标量def_log_tensorboard_graph(trainer):将模型图记录到 TensorBoard。try:importwarningsfromultralytics.utils.torch_utilsimportde_parallel,torch imgsztrainer.args.imgsz# 获取输入图像大小imgsz(imgsz,imgsz)ifisinstance(imgsz,int)elseimgsz# 确保为元组格式pnext(trainer.model.parameters())# 获取模型参数以确定设备和类型imtorch.zeros((1,3,*imgsz),devicep.device,dtypep.dtype)# 创建输入图像必须为零withwarnings.catch_warnings():warnings.simplefilter(ignore,categoryUserWarning)# 忽略 JIT 跟踪警告WRITER.add_graph(torch.jit.trace(de_parallel(trainer.model),im,strictFalse),[])# 记录模型图exceptExceptionase:LOGGER.warning(fWARNING ⚠️ TensorBoard graph visualization failure{e})# 记录警告defon_pretrain_routine_start(trainer):初始化 TensorBoard 记录。ifSummaryWriter:# 如果 SummaryWriter 存在try:globalWRITER WRITERSummaryWriter(str(trainer.save_dir))# 创建 SummaryWriter 实例prefixcolorstr(TensorBoard: )LOGGER.info(f{prefix}Start with tensorboard --logdir{trainer.save_dir}, view at http://localhost:6006/)# 提示用户启动 TensorBoardexceptExceptionase:LOGGER.warning(fWARNING ⚠️ TensorBoard not initialized correctly, not logging this run.{e})# 记录初始化错误defon_train_start(trainer):记录 TensorBoard 图。ifWRITER:# 如果 WRITER 存在_log_tensorboard_graph(trainer)# 记录模型图defon_batch_end(trainer):在训练批次结束时记录标量统计信息。_log_scalars(trainer.label_loss_items(trainer.tloss,prefixtrain),trainer.epoch1)# 记录训练损失defon_fit_epoch_end(trainer):在训练周期结束时记录周期指标。_log_scalars(trainer.metrics,trainer.epoch1)# 记录训练指标# 定义回调函数字典只有在 SummaryWriter 存在时才会被填充callbacks{on_pretrain_routine_start:on_pretrain_routine_start,on_train_start:on_train_start,on_fit_epoch_end:on_fit_epoch_end,on_batch_end:on_batch_end}ifSummaryWriterelse{}代码说明导入模块导入必要的模块和工具确保 TensorBoard 的使用。异常处理在导入SummaryWriter时处理可能的错误以防止程序崩溃。日志记录函数_log_scalars将标量数据记录到 TensorBoard。_log_tensorboard_graph记录模型的计算图。回调函数在训练的不同阶段调用相应的回调函数以记录数据。回调字典根据SummaryWriter的存在与否动态创建回调函数字典。此代码主要用于在训练过程中监控模型的性能便于后续分析和调试。这个文件是一个用于YOLOYou Only Look Once算法的TensorBoard回调模块主要用于在训练过程中记录和可视化模型的训练状态和性能指标。文件中首先导入了一些必要的库和模块包括Ultralytics库中的日志记录器和设置以及PyTorch的TensorBoard工具。在尝试导入SummaryWriter时代码中包含了一些异常处理逻辑。这是因为在某些情况下例如在Windows上可能会遇到与protobuf相关的错误。若导入失败或设置不正确SummaryWriter将被设置为None这意味着TensorBoard功能将无法使用。文件中定义了几个主要的函数。_log_scalars函数用于将标量值记录到TensorBoard中接受一个字典类型的参数scalars并在每个训练步骤中记录这些值。_log_tensorboard_graph函数则用于将模型的计算图记录到TensorBoard中它首先创建一个输入张量全零然后使用Torch的JIT编译器进行跟踪并将生成的图添加到TensorBoard中。如果在记录过程中发生异常会通过日志记录警告信息。接下来定义了一些回调函数分别在不同的训练阶段被调用。on_pretrain_routine_start函数在训练开始前初始化TensorBoard的记录器并提供了如何启动TensorBoard的提示信息。on_train_start函数在训练开始时调用用于记录模型的计算图。on_batch_end函数在每个训练批次结束时调用记录当前批次的损失统计信息。on_fit_epoch_end函数在每个训练周期结束时调用记录该周期的性能指标。最后所有的回调函数被组织成一个字典只有在SummaryWriter可用的情况下才会被定义。这使得在没有TensorBoard支持的环境中程序能够优雅地处理并避免错误。总的来说这个文件为YOLO模型的训练过程提供了强大的可视化支持帮助开发者更好地理解和优化模型的性能。python # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # 定义当前版本 __version__ 8.0.202 # 从ultralytics.models模块中导入YOLO、RTDETR、SAM等模型 from ultralytics.models import RTDETR, SAM, YOLO from ultralytics.models.fastsam import FastSAM # 导入FastSAM模型 from ultralytics.models.nas import NAS # 导入NAS模型 # 导入设置和检查工具 from ultralytics.utils import SETTINGS as settings # 导入设置 from ultralytics.utils.checks import check_yolo as checks # 导入YOLO检查工具 from ultralytics.utils.downloads import download # 导入下载工具 # 定义模块的公开接口方便外部访问 __all__ __version__, YOLO, NAS, SAM, FastSAM, RTDETR, checks, download, settings注释说明版本定义__version__变量用于标识当前模块的版本号。模型导入从ultralytics.models模块中导入了多个模型包括 YOLO、RTDETR、SAM 和 FastSAM。这些模型是进行目标检测和分割的核心组件。工具导入SETTINGS用于配置和设置相关参数。check_yolo是一个检查工具用于验证 YOLO 模型的正确性和有效性。download函数用于下载必要的资源或模型文件。公开接口__all__变量定义了模块的公共接口只有在这个列表中的名称才能被from module import *语句导入确保模块的封装性。这个程序文件是Ultralytics YOLOYou Only Look Once系列算法的一个初始化模块主要用于导入和组织与YOLOv8相关的功能和模型。文件开头的注释表明该项目遵循AGPL-3.0许可证并且标明了当前版本为’8.0.202’。接下来文件通过from语句导入了多个模型和工具。具体来说它导入了YOLO、RTDETR、SAM和FastSAM等模型这些都是YOLOv8算法的不同实现或变种适用于不同的目标检测任务。此外还导入了NAS神经架构搜索模型可能用于优化模型结构。在工具方面文件导入了SETTINGS这是一个配置或设置模块可能包含与模型训练和推理相关的参数。check_yolo是一个检查工具用于验证YOLO模型的有效性或兼容性。download函数则可能用于下载所需的模型权重或数据集。最后__all__变量定义了模块的公共接口指定了在使用from module import *时可以导入的名称。这有助于清晰地组织模块内容并确保用户只访问到模块中公开的部分。总体来说这个文件的主要功能是作为YOLOv8算法的入口整合和管理不同的模型和工具方便后续的使用和扩展。python import sys import subprocess def 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} # 执行命令并等待其完成 result subprocess.run(command, shellTrue) # 检查命令执行的返回码非零表示出错 if result.returncode ! 0: print(脚本运行出错。) # 主程序入口 if __name__ __main__: # 指定要运行的脚本路径 script_path web.py # 假设脚本在当前目录下 # 调用函数运行脚本 run_script(script_path)代码说明导入模块sys用于获取当前 Python 解释器的路径。subprocess用于执行外部命令。run_script函数接受一个参数script_path表示要运行的 Python 脚本的路径。使用sys.executable获取当前 Python 解释器的路径。构建一个命令字符串使用streamlit模块运行指定的脚本。使用subprocess.run执行构建的命令并等待其完成。检查命令的返回码如果不为零则输出错误信息。主程序入口当脚本作为主程序运行时指定要运行的脚本路径此处假设为 “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这些模块提供了与系统交互的功能。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在正确的环境中运行脚本。接着构建一个命令字符串该命令使用streamlit来运行指定的脚本。streamlit是一个用于构建数据应用的库通常用于快速创建可视化应用。使用subprocess.run方法来执行构建好的命令这个方法会在新的 shell 中运行命令并等待其完成。如果命令执行后返回的状态码不为零表示脚本运行过程中出现了错误此时程序会打印出一条错误信息。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下面的代码。这部分代码指定了要运行的脚本路径调用abs_path函数来获取web.py的绝对路径然后调用run_script函数来执行这个脚本。总体来说这个程序的结构简单明了主要用于在指定的 Python 环境中运行一个 Streamlit 应用脚本并处理可能出现的错误。python from typing import List import torch from torch import nn class Sam(nn.Module): Sam (Segment Anything Model) 是一个用于对象分割任务的模型。它使用图像编码器生成图像嵌入并使用提示编码器对各种类型的输入提示进行编码。这些嵌入随后被掩码解码器用于预测对象掩码。 mask_threshold: float 0.0 # 掩码预测的阈值 image_format: str RGB # 输入图像的格式默认为 RGB def __init__( self, image_encoder: ImageEncoderViT, # 图像编码器用于将图像编码为嵌入 prompt_encoder: PromptEncoder, # 提示编码器用于编码各种类型的输入提示 mask_decoder: MaskDecoder, # 掩码解码器从图像嵌入和编码的提示中预测掩码 pixel_mean: List[float] (123.675, 116.28, 103.53), # 输入图像的均值用于归一化 pixel_std: List[float] (58.395, 57.12, 57.375), # 输入图像的标准差用于归一化 ) - None: 初始化 Sam 类用于从图像和输入提示中预测对象掩码。 参数: image_encoder (ImageEncoderViT): 用于将图像编码为图像嵌入的主干网络。 prompt_encoder (PromptEncoder): 编码各种类型的输入提示。 mask_decoder (MaskDecoder): 从图像嵌入和编码的提示中预测掩码。 pixel_mean (List[float], optional): 用于归一化输入图像的均值默认为 (123.675, 116.28, 103.53)。 pixel_std (List[float], optional): 用于归一化输入图像的标准差默认为 (58.395, 57.12, 57.375)。 super().__init__() # 调用父类 nn.Module 的初始化方法 self.image_encoder image_encoder # 保存图像编码器 self.prompt_encoder prompt_encoder # 保存提示编码器 self.mask_decoder mask_decoder # 保存掩码解码器 # 注册均值和标准差用于图像归一化 self.register_buffer(pixel_mean, torch.Tensor(pixel_mean).view(-1, 1, 1), False) self.register_buffer(pixel_std, torch.Tensor(pixel_std).view(-1, 1, 1), False)代码说明类定义Sam类继承自nn.Module用于实现对象分割模型。属性mask_threshold用于掩码预测的阈值决定了哪些像素被认为是目标。image_format指定输入图像的格式默认为 RGB。初始化方法接收图像编码器、提示编码器和掩码解码器作为参数并将它们保存为类的属性。pixel_mean和pixel_std用于图像的归一化处理确保输入图像在模型训练和推理时具有一致的分布。使用register_buffer方法将均值和标准差注册为模型的缓冲区这样它们在模型保存和加载时会被保留但不会被视为模型的参数。这个程序文件定义了一个名为Sam的类属于 Ultralytics YOLO 项目的一部分主要用于对象分割任务。该类继承自 PyTorch 的nn.Module并利用图像编码器、提示编码器和掩码解码器来实现图像的分割。在类的文档字符串中详细描述了Sam的功能和属性。该模型的核心任务是生成图像的嵌入表示并根据输入的提示如用户提供的区域或对象类型来预测对象的掩码。具体来说类的属性包括mask_threshold用于掩码预测的阈值。image_format输入图像的格式默认为 ‘RGB’。image_encoder使用的图像编码器这里是ImageEncoderViT用于将图像编码为嵌入。prompt_encoder用于编码各种类型输入提示的编码器。mask_decoder根据图像和提示的嵌入来预测对象掩码的解码器。pixel_mean和pixel_std用于图像归一化的均值和标准差。在__init__方法中初始化了Sam类的实例。该方法接受三个主要参数图像编码器、提示编码器和掩码解码器同时也可以选择性地传入用于归一化的均值和标准差。通过调用super().__init__()确保父类的初始化得以执行。register_buffer方法用于注册均值和标准差使其成为模型的一部分但不被视为模型的参数。总的来说这个类的设计目的是为对象分割任务提供一个灵活的框架通过不同的编码器和解码器组合能够处理多种输入和输出需求。python class DetectionTrainer(BaseTrainer): DetectionTrainer类扩展了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) 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] # 确保模式为训练或验证 with torch_distributed_zero_first(rank): # 如果使用分布式数据并行DDP只初始化一次数据集 dataset self.build_dataset(dataset_path, mode, batch_size) 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 workers self.args.workers if mode train else self.args.workers * 2 # 根据模式设置工作线程数 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1 ns [ 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 batch[img] imgs # 更新批次中的图像 return batch def get_model(self, cfgNone, weightsNone, verboseTrue): 返回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 model def 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 ) # 返回验证器 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, )代码核心部分说明DetectionTrainer类继承自BaseTrainer专门用于YOLO模型的训练。build_dataset方法构建YOLO数据集处理图像路径和增强方式。get_dataloader方法构造数据加载器支持训练和验证模式处理数据打乱和工作线程。preprocess_batch方法对图像批次进行预处理包括归一化和多尺度调整。get_model方法创建并返回YOLO检测模型支持加载预训练权重。get_validator方法返回用于模型验证的验证器定义损失名称。plot_training_samples方法绘制训练样本及其注释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代码主要基于 YOLOYou Only Look Once架构。文件中导入了多个必要的库和模块包括数学运算、随机数生成、深度学习框架 PyTorch 以及一些自定义的工具和模型。首先定义了一个名为DetectionTrainer的类该类继承自BaseTrainer用于实现目标检测模型的训练。类的文档字符串提供了一个简单的示例展示了如何使用该类进行训练。在DetectionTrainer类中定义了多个方法。build_dataset方法用于构建 YOLO 数据集接收图像路径、模式训练或验证和批量大小作为参数。该方法会根据模型的步幅stride来确定数据集的构建方式。get_dataloader方法用于构建数据加载器确保在分布式训练中只初始化一次数据集并根据模式设置是否打乱数据。该方法还会根据模式选择合适的工作线程数。preprocess_batch方法用于对图像批次进行预处理包括将图像缩放到合适的大小并转换为浮点数格式。该方法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以便模型能够正确处理不同的类别。get_model方法用于返回一个 YOLO 检测模型可以选择加载预训练权重。get_validator方法返回一个用于模型验证的检测验证器能够计算并记录损失。label_loss_items方法用于返回带有标签的训练损失项字典便于后续的损失分析。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 epoch、GPU 内存使用情况、损失值、实例数量和图像大小。plot_training_samples方法用于绘制训练样本及其标注便于可视化训练过程中的数据。最后plot_metrics和plot_training_labels方法用于绘制训练过程中的指标和标签帮助用户更好地理解模型的训练效果。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集构建、数据加载、模型设置、训练过程监控和结果可视化等多个方面。python class DetectionValidator(BaseValidator): DetectionValidator类用于基于检测模型的验证继承自BaseValidator类。 def __init__(self, dataloaderNone, save_dirNone, pbarNone, argsNone, _callbacksNone): 初始化检测模型设置必要的变量和参数。 super().__init__(dataloader, save_dir, pbar, args, _callbacks) # 调用父类构造函数 self.nt_per_class None # 每个类别的目标数量 self.is_coco False # 是否为COCO数据集 self.class_map None # 类别映射 self.args.task detect # 设置任务类型为检测 self.metrics DetMetrics(save_dirself.save_dir, on_plotself.on_plot) # 初始化检测指标 self.iouv torch.linspace(0.5, 0.95, 10) # mAP0.5:0.95的IoU向量 self.niou self.iouv.numel() # IoU的数量 self.lb [] # 用于自动标注 def preprocess(self, batch): 对YOLO训练的图像批次进行预处理。 # 将图像数据移动到指定设备并进行归一化处理 batch[img] batch[img].to(self.device, non_blockingTrue) batch[img] (batch[img].half() if self.args.half else batch[img].float()) / 255 for k in [batch_idx, cls, bboxes]: batch[k] batch[k].to(self.device) # 将其他数据移动到设备 # 如果需要保存混合数据进行相应处理 if self.args.save_hybrid: height, width batch[img].shape[2:] # 获取图像的高度和宽度 nb len(batch[img]) # 批次中的图像数量 bboxes batch[bboxes] * torch.tensor((width, height, width, height), deviceself.device) # 归一化边界框 self.lb [ torch.cat([batch[cls][batch[batch_idx] i], bboxes[batch[batch_idx] i]], dim-1) for i in range(nb)] if self.args.save_hybrid else [] # 自动标注 return batch # 返回处理后的批次 def postprocess(self, preds): 对预测输出应用非极大值抑制NMS。 return ops.non_max_suppression(preds, self.args.conf, self.args.iou, labelsself.lb, multi_labelTrue, agnosticself.args.single_cls, max_detself.args.max_det) # 返回经过NMS处理的预测结果 def update_metrics(self, preds, batch): 更新检测指标。 for si, pred in enumerate(preds): # 遍历每个预测 idx batch[batch_idx] si # 获取当前批次的索引 cls batch[cls][idx] # 获取当前批次的类别 bbox batch[bboxes][idx] # 获取当前批次的边界框 nl, npr cls.shape[0], pred.shape[0] # 标签数量和预测数量 shape batch[ori_shape][si] # 原始图像的形状 correct_bboxes torch.zeros(npr, self.niou, dtypetorch.bool, deviceself.device) # 初始化正确边界框 self.seen 1 # 记录已处理的图像数量 if npr 0: # 如果没有预测 if nl: # 如果有标签 self.stats.append((correct_bboxes, *torch.zeros((2, 0), deviceself.device), cls.squeeze(-1))) continue # 继续下一个预测 # 处理预测 if self.args.single_cls: pred[:, 5] 0 # 如果是单类检测将类别设置为0 predn pred.clone() # 克隆预测结果 ops.scale_boxes(batch[img][si].shape[1:], predn[:, :4], shape, ratio_padbatch[ratio_pad][si]) # 将预测框转换为原始图像坐标 # 评估 if nl: # 如果有标签 height, width batch[img].shape[2:] # 获取图像的高度和宽度 tbox ops.xywh2xyxy(bbox) * torch.tensor( (width, height, width, height), deviceself.device) # 转换标签框为xyxy格式 ops.scale_boxes(batch[img][si].shape[1:], tbox, shape, ratio_padbatch[ratio_pad][si]) # 将标签框转换为原始图像坐标 labelsn torch.cat((cls, tbox), 1) # 合并标签和边界框 correct_bboxes self._process_batch(predn, labelsn) # 处理当前批次的预测和标签 self.stats.append((correct_bboxes, pred[:, 4], pred[:, 5], cls.squeeze(-1))) # 记录当前批次的统计信息 def get_stats(self): 返回指标统计信息和结果字典。 stats [torch.cat(x, 0).cpu().numpy() for x in zip(*self.stats)] # 转换为numpy数组 if len(stats) and stats[0].any(): # 如果有统计信息 self.metrics.process(*stats) # 处理指标 self.nt_per_class np.bincount(stats[-1].astype(int), minlengthself.nc) # 计算每个类别的目标数量 return self.metrics.results_dict # 返回结果字典主要功能说明DetectionValidator类用于处理YOLO模型的验证继承自BaseValidator。初始化设置各种参数包括数据加载器、保存目录、指标等。预处理对输入的图像批次进行归一化和设备转换。后处理应用非极大值抑制NMS来过滤预测结果。更新指标根据预测结果和真实标签更新检测指标。获取统计信息返回处理后的统计信息和结果字典。以上是代码的核心部分及其详细注释帮助理解YOLO模型的验证过程。这个程序文件是用于YOLOv8目标检测模型的验证过程主要实现了对模型在验证集上的性能评估。程序首先导入了必要的库和模块包括PyTorch、NumPy以及Ultralytics库中的各种工具和类。在程序中DetectionValidator类继承自BaseValidator类专门用于处理基于YOLO模型的验证。该类的构造函数初始化了一些重要的变量和设置包括数据加载器、保存目录、进度条、参数等。它还定义了一些用于计算指标的变量如DetMetrics用于存储检测指标iou用于计算不同阈值下的平均精度mAP。preprocess方法负责对输入的图像批次进行预处理包括将图像转换为适合模型输入的格式并将标签和边界框转换到设备上。init_metrics方法则初始化验证所需的评估指标包括是否使用COCO数据集、类别映射等。在模型进行预测后postprocess方法应用非极大值抑制NMS来过滤掉重叠的检测结果。update_metrics方法用于更新检测指标计算正确的边界框并记录每个类别的统计信息。finalize_metrics方法设置最终的指标值而get_stats方法则返回当前的统计信息和结果字典。print_results方法用于打印每个类别的训练和验证集指标提供了详细的结果输出。此外程序还包含了一些辅助方法例如build_dataset和get_dataloader用于构建数据集和数据加载器plot_val_samples和plot_predictions用于可视化验证样本和预测结果save_one_txt和pred_to_json用于将检测结果保存为文本文件或JSON格式。最后eval_json方法用于评估YOLO输出的JSON格式结果并返回性能统计信息特别是与COCO数据集相关的评估。总体来说这个程序文件实现了YOLOv8模型在验证集上的完整评估流程包括数据预处理、模型预测、指标计算和结果输出等步骤。五、源码文件六、源码获取欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 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