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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 Computer V…工地安全帽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
随着全球建筑行业的快速发展工地安全问题日益突出尤其是安全帽的佩戴情况直接关系到工人的生命安全。根据统计数据未佩戴安全帽的工人面临着更高的伤亡风险这使得工地安全管理亟需借助先进的技术手段进行有效监控。近年来计算机视觉技术的飞速发展为工地安全管理提供了新的解决方案尤其是基于深度学习的目标检测技术已被广泛应用于实时监控和安全防护领域。
YOLOYou Only Look Once系列模型作为一种高效的目标检测算法因其快速性和准确性在各类应用中取得了显著成效。YOLOv8作为该系列的最新版本具备更强的特征提取能力和更高的检测精度能够在复杂的工地环境中快速识别安全帽和工人。通过对YOLOv8模型的改进能够进一步提升其在工地安全帽检测中的表现进而为工地安全管理提供更为可靠的技术支持。
本研究所使用的数据集包含2819张图像涵盖了安全帽和工人两个主要类别。这一数据集的构建不仅考虑了工地环境的多样性还涵盖了不同光照、角度和背景下的工人佩戴安全帽的情况确保了模型训练的全面性和有效性。通过对该数据集的深入分析和处理能够为YOLOv8模型的训练提供丰富的样本支持提升其在实际应用中的适应性和鲁棒性。
本研究的意义在于通过改进YOLOv8模型构建一个高效的工地安全帽检测系统不仅能够实时监控工地安全帽的佩戴情况还能为安全管理人员提供数据支持帮助其及时发现和纠正安全隐患。此外该系统的实施将有助于提高工人安全意识减少因安全帽佩戴不当而导致的事故发生率进而提升整个建筑行业的安全管理水平。
在理论层面本研究将为目标检测技术在工地安全管理中的应用提供新的视角和思路推动计算机视觉技术在实际场景中的落地与发展。同时通过对YOLOv8模型的改进与优化丰富了深度学习在目标检测领域的研究成果为后续相关研究提供了基础。
综上所述基于改进YOLOv8的工地安全帽检测系统的研究不仅具有重要的现实意义也为相关领域的学术研究提供了新的方向和思路。通过这一研究期望能够为建筑行业的安全管理提供切实可行的技术支持推动工地安全文化的建设最终实现“安全第一”的目标。
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: [‘hat’, ‘head’, ‘worker’]
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“construction”的数据集旨在改进YOLOv8模型在工地安全帽检测系统中的表现。该数据集专门针对建筑工地环境中的安全帽佩戴情况进行了精心设计包含了丰富的标注信息和多样化的场景以确保模型在实际应用中的有效性和准确性。
“construction”数据集的类别数量为3具体类别包括“hat”安全帽、“head”头部和“worker”工人。这三类对象的选择反映了工地安全管理中的关键要素安全帽作为保护工人安全的重要装备其检测和识别对于降低工地事故发生率至关重要。数据集中“hat”类别的样本涵盖了多种类型和颜色的安全帽确保模型能够适应不同品牌和设计的安全帽从而提高检测的鲁棒性。
“head”类别则主要用于标注工人的头部区域目的是为了确保模型能够区分安全帽的佩戴状态与未佩戴状态。这一类别的引入使得模型在进行安全帽检测时能够更加准确地判断工人是否符合安全规定进而有效地预防潜在的安全隐患。此外数据集中“worker”类别的样本不仅包括穿戴安全帽的工人还涵盖了未佩戴安全帽的工人。这种多样化的标注方式使得模型在训练过程中能够学习到更为复杂的场景从而提高其在真实环境中的适应能力。
数据集的构建过程注重了多样性和真实性样本来源于不同的建筑工地涵盖了各种天气条件、时间段和工人活动状态。这种多样性确保了模型在面对不同环境时的稳定性和可靠性。此外数据集中还包含了不同角度和距离拍摄的图像进一步增强了模型的泛化能力使其能够在各种情况下都能保持较高的检测精度。
在数据集的标注过程中采用了高精度的标注工具确保每个样本的标注信息准确无误。这对于训练YOLOv8模型至关重要因为准确的标注能够直接影响模型的学习效果和最终的检测性能。通过使用“construction”数据集我们期望能够提升YOLOv8在工地安全帽检测任务中的表现使其在实际应用中能够有效识别未佩戴安全帽的工人从而为工地安全管理提供有力支持。
总之“construction”数据集为本研究提供了丰富的训练数据和多样化的场景使得改进后的YOLOv8模型能够在工地安全帽检测中实现更高的准确率和可靠性。通过对这一数据集的深入分析和利用我们相信能够为工地安全管理提供切实可行的解决方案进而为工人的生命安全保驾护航。 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算法是YOLO系列目标检测算法的最新版本旨在通过优化网络结构和引入新技术提升目标检测的精度和速度。作为一种单阶段检测算法YOLOv8不仅继承了前代模型的优点还在多个方面进行了创新和改进使其在复杂场景下的表现更加出色。
YOLOv8的网络结构主要由四个部分组成输入层、Backbone骨干网络、Neck特征融合网络和Head检测模块。输入层负责对输入图像进行预处理包括调整图像比例、实现Mosaic增强和瞄点计算等。这些预处理步骤不仅提高了模型对不同输入图像的适应能力还增强了数据的多样性从而提升了模型的泛化能力。
在Backbone部分YOLOv8采用了CSPDarknet结构这一结构的设计理念是将特征提取过程分为两个部分每个部分都包含多个残差块。与前代模型YOLOv5相比YOLOv8引入了C2f模块替代了C3模块。C2f模块的创新之处在于它将输入的特征图分成两个分支每个分支经过卷积层进行降维处理。这样的设计不仅保留了轻量级特性还能够获得更丰富的梯度流动信息进而提升特征提取的效果。此外C2f模块还通过堆叠多个v8_C2fBottleneck层进一步增强了特征图的维度使得模型能够提取到更加细致的特征信息。
在特征处理方面YOLOv8引入了快速空间金字塔池化SPPF模块。该模块通过使用不同内核尺寸的池化操作对特征图进行合并和处理显著提高了特征提取的效率并有效减少了模型的参数量和计算量。这一设计使得YOLOv8在处理不同尺度的目标时能够更加灵活和高效。
Neck部分采用了特征金字塔网络FPN与路径聚合网络PAN的结合结构。这种双塔结构的设计理念在于促进语义特征和定位特征的有效转移进一步巩固了网络的特征融合能力。通过这种结构YOLOv8能够获取更丰富的特征信息从而增强其对不同尺度目标的检测性能。特征金字塔网络通过多层次的特征融合确保了在不同分辨率下的目标检测效果而路径聚合网络则有效地增强了特征的传递和利用提升了模型的整体性能。
在Head检测模块中YOLOv8采用了解耦头的结构包含三个Detect检测器。解耦头的设计使得回归分支和预测分支得以分离这一创新不仅加速了模型的收敛速度还提高了检测的准确性。YOLOv8的检测方式采用了无锚框Anchor-Free策略直接预测目标的中心点和宽高比例。这一方法减少了对Anchor框的依赖从而提高了检测速度和准确度尤其在处理复杂场景时表现得尤为突出。
YOLOv8在损失函数的设计上也进行了优化采用了CloU损失函数这一损失函数能够更好地处理目标检测中的不平衡问题提高了模型在小目标和大目标检测时的性能。通过这些设计YOLOv8在目标检测任务中展现出了更高的准确性和更快的推理速度尤其在实时应用场景中表现得尤为优越。
综上所述YOLOv8算法通过一系列的结构优化和技术创新显著提升了目标检测的精度和速度。其在特征提取、特征融合和目标检测等多个环节的改进使得YOLOv8在面对复杂的视觉任务时能够更加高效和准确地完成目标检测。这些特性使得YOLOv8不仅适用于学术研究也为实际应用提供了强有力的支持成为当前目标检测领域的一项重要进展。 11.项目核心源码讲解再也不用担心看不懂代码逻辑
11.1 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\kernel_warehouse.py
以下是经过精简和注释的核心代码部分主要保留了 Attention 和 KWConv 相关的实现。注释详细解释了每个部分的功能和作用。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass Attention(nn.Module):def __init__(self, in_planes, reduction, num_static_cell, num_local_mixture, norm_layernn.BatchNorm1d):初始化 Attention 模块:param in_planes: 输入通道数:param reduction: 隐藏层通道数的缩减比例:param num_static_cell: 静态单元的数量:param num_local_mixture: 本地混合的数量:param norm_layer: 归一化层类型super(Attention, self).__init__()hidden_planes max(int(in_planes * reduction), 16) # 计算隐藏层通道数self.kw_planes_per_mixture num_static_cell 1 # 每个混合的关键字平面数self.num_local_mixture num_local_mixture # 本地混合数量self.kw_planes self.kw_planes_per_mixture * num_local_mixture # 总的关键字平面数# 定义网络层self.avgpool nn.AdaptiveAvgPool1d(1) # 自适应平均池化self.fc1 nn.Linear(in_planes, hidden_planes) # 全连接层self.norm1 norm_layer(hidden_planes) # 归一化层self.act1 nn.ReLU(inplaceTrue) # 激活函数# 初始化权重self._initialize_weights()def _initialize_weights(self):初始化网络权重for m in self.modules():if isinstance(m, nn.Linear):nn.init.kaiming_normal_(m.weight, modefan_out, nonlinearityrelu) # Kaiming 初始化if m.bias is not None:nn.init.constant_(m.bias, 0) # 偏置初始化为0if isinstance(m, nn.BatchNorm1d):nn.init.constant_(m.weight, 1) # 归一化层权重初始化为1nn.init.constant_(m.bias, 0) # 偏置初始化为0def forward(self, x):前向传播x self.avgpool(x.reshape(*x.shape[:2], -1)).squeeze(dim-1) # 池化x self.act1(self.norm1(self.fc1(x))) # 线性变换 归一化 激活return x # 返回处理后的结果class KWConv(nn.Module):def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size, stride1, padding0, groups1, warehouse_managerNone):初始化 KWConv 模块:param in_planes: 输入通道数:param out_planes: 输出通道数:param kernel_size: 卷积核大小:param stride: 步幅:param padding: 填充:param groups: 分组卷积的组数:param warehouse_manager: 仓库管理器实例super(KWConv, self).__init__()self.in_planes in_planesself.out_planes out_planesself.kernel_size kernel_size # 卷积核大小self.stride stride # 步幅self.padding padding # 填充self.groups groups # 分组卷积的组数self.warehouse_manager warehouse_manager # 仓库管理器def forward(self, x):前向传播# 从仓库中获取卷积权重weight self.warehouse_manager.take_cell().reshape(self.out_planes, -1)# 执行卷积操作output F.conv2d(x, weight, strideself.stride, paddingself.padding, groupsself.groups)return output # 返回卷积结果主要修改点
精简代码只保留了 Attention 和 KWConv 类的核心部分去掉了不必要的类和方法。详细注释为每个类和方法添加了详细的中文注释解释了其功能和参数含义。简化逻辑保留了最基本的功能确保代码的可读性和易于理解。
这个文件 kernel_warehouse.py 是一个用于深度学习模型的核心模块主要涉及到卷积操作的改进和优化特别是针对 YOLOv8 算法的实现。文件中定义了多个类和函数以下是对其主要内容的逐步分析。
首先文件导入了一些必要的库包括 PyTorch 的核心模块和一些数学工具。接着定义了一个 parse 函数用于处理输入参数的格式确保其符合预期的形状和长度。
接下来定义了 Attention 类这是一个自定义的注意力机制模块。它的构造函数接收多个参数包括输入通道数、降维比例、静态单元数量等。该类通过全局平均池化、线性变换和非线性激活函数等步骤计算出每个卷积核的权重并且支持温度更新和初始化。这种注意力机制的设计旨在增强模型对特征的选择性提高模型的表现。
然后定义了 KWconvNd 类这是一个通用的卷积层类支持一维、二维和三维卷积。它的构造函数接收输入和输出通道数、卷积核大小、步幅、填充等参数并根据这些参数初始化相应的卷积操作。该类的 forward 方法实现了卷积操作的前向传播并结合了注意力机制的输出。
接下来分别定义了 KWConv1d、KWConv2d 和 KWConv3d 类分别对应一维、二维和三维卷积操作继承自 KWconvNd 类并指定了相应的卷积函数。
KWLinear 类则是一个线性层的实现使用了一维卷积作为基础。
Warehouse_Manager 类是一个核心管理类用于管理卷积核的存储和分配。它的构造函数接收多个参数定义了如何管理卷积核的共享、降维等策略。该类提供了 reserve 方法用于创建动态卷积层并记录其信息store 方法用于存储卷积核allocate 方法则负责将卷积核分配给网络中的相应层。
最后定义了 KWConv 类这是一个结合了卷积层、批归一化和激活函数的高层接口简化了模型的构建过程。
文件的最后定义了一个 get_temperature 函数用于根据当前的训练进度计算温度值这在训练过程中可能用于调整模型的学习策略。
整体来看这个文件的设计旨在通过引入注意力机制和动态卷积核管理提升 YOLOv8 算法的性能和灵活性适应不同的任务需求。
11.2 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\files.py
以下是代码中最核心的部分并附上详细的中文注释
import os
from pathlib import Path
from contextlib import contextmanagercontextmanager
def spaces_in_path(path):处理路径中包含空格的上下文管理器。如果路径包含空格则用下划线替换空格复制文件/目录到新路径执行上下文代码块然后将文件/目录复制回原位置。参数:path (str | Path): 原始路径。生成:(Path): 如果路径中有空格则返回替换了空格的临时路径否则返回原始路径。# 如果路径中有空格则替换为下划线if in str(path):path Path(path) # 将路径转换为Path对象with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp_dir: # 创建临时目录tmp_path Path(tmp_dir) / path.name.replace( , _) # 新路径# 复制文件/目录if path.is_dir():shutil.copytree(path, tmp_path) # 复制目录elif path.is_file():shutil.copy2(path, tmp_path) # 复制文件try:# 返回临时路径yield tmp_pathfinally:# 将文件/目录复制回原位置if tmp_path.is_dir():shutil.copytree(tmp_path, path, dirs_exist_okTrue)elif tmp_path.is_file():shutil.copy2(tmp_path, path) # 复制回文件else:# 如果没有空格直接返回原始路径yield pathdef increment_path(path, exist_okFalse, sep, mkdirFalse):增加文件或目录路径即将路径递增例如 runs/exp -- runs/exp{sep}2, runs/exp{sep}3 等。如果路径存在且 exist_ok 未设置为 True则通过在路径末尾附加数字和分隔符来递增路径。如果路径是文件则保留文件扩展名如果路径是目录则直接在路径末尾附加数字。如果 mkdir 设置为 True则如果路径不存在将其创建为目录。参数:path (str, pathlib.Path): 要递增的路径。exist_ok (bool, optional): 如果为 True则路径不会递增直接返回原路径。默认为 False。sep (str, optional): 路径和递增数字之间使用的分隔符。默认为 。mkdir (bool, optional): 如果路径不存在则创建目录。默认为 False。返回:(pathlib.Path): 递增后的路径。path Path(path) # 将路径转换为Path对象if path.exists() and not exist_ok:path, suffix (path.with_suffix(), path.suffix) if path.is_file() else (path, )# 方法1递增路径for n in range(2, 9999):p f{path}{sep}{n}{suffix} # 生成递增路径if not os.path.exists(p): # 如果路径不存在则退出循环breakpath Path(p)if mkdir:path.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) # 创建目录return path代码说明 spaces_in_path: 这个上下文管理器用于处理路径中包含空格的情况。它会在执行代码块之前创建一个没有空格的临时路径并在代码块执行完后将文件或目录复制回原来的位置。 increment_path: 这个函数用于递增文件或目录的路径。如果指定的路径已经存在函数会在路径末尾添加一个数字如_2、_3等直到找到一个不存在的路径。如果需要还可以创建该路径作为目录。
这个程序文件是一个用于处理文件和目录的工具模块主要应用于Ultralytics YOLO项目中。文件中定义了一些类和函数提供了多种文件操作的功能。
首先WorkingDirectory类是一个上下文管理器允许用户在指定的工作目录中执行代码。通过使用WorkingDirectory(dir)装饰器或with WorkingDirectory(dir):语句用户可以临时更改当前工作目录。类的构造函数接收一个新的目录路径并在进入上下文时切换到该目录退出时恢复到原来的目录。
接下来spaces_in_path是另一个上下文管理器用于处理路径中包含空格的情况。如果路径中有空格它会将空格替换为下划线并将文件或目录复制到一个临时路径中。在执行上下文代码块后它会将文件或目录复制回原来的位置。这种处理方式可以避免在某些情况下由于路径中有空格而导致的问题。
increment_path函数用于递增文件或目录的路径。如果指定的路径已经存在且exist_ok参数为False它会在路径后附加一个数字例如runs/exp会变成runs/exp2、runs/exp3等。如果路径是一个文件文件扩展名会被保留如果是目录则数字直接附加到路径末尾。这个函数还可以选择在路径不存在时创建该目录。
file_age函数返回自上次文件更新以来的天数而file_date函数则返回文件的可读修改日期。这两个函数通过获取文件的最后修改时间来实现。
file_size函数用于返回文件或目录的大小以MB为单位。它会检查路径是文件还是目录并相应地计算大小。如果是目录它会递归地计算所有文件的大小。
最后get_latest_run函数用于返回指定目录中最新的last.pt文件的路径通常用于恢复训练。它通过在指定目录中查找匹配的文件并根据创建时间返回最新的文件路径。
总体来说这个模块提供了一系列便捷的文件和目录操作功能适用于需要处理文件路径、管理工作目录和获取文件信息的场景。
11.3 ui.py
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}# 执行命令并等待其完成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。)# 主程序入口
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名# 调用函数运行脚本run_script(script_path)代码注释说明 导入模块 sys用于获取当前 Python 解释器的路径。subprocess用于执行外部命令。 定义 run_script 函数 该函数接收一个参数 script_path表示要运行的 Python 脚本的路径。使用 sys.executable 获取当前 Python 解释器的路径以便在命令中调用。构建命令字符串使用 streamlit 模块运行指定的脚本。使用 subprocess.run 执行构建的命令并等待其完成。检查命令的返回码如果返回码不为0表示脚本运行出错并打印错误信息。 主程序入口 使用 if __name__ __main__: 确保只有在直接运行该脚本时才会执行以下代码。指定要运行的脚本路径在这里直接指定为 web.py。调用 run_script 函数传入脚本路径以执行该脚本。
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是一个名为 web.py 的文件。程序首先导入了必要的模块包括 sys、os 和 subprocess以及一个自定义的 abs_path 函数用于获取文件的绝对路径。
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 环境来执行脚本。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命令的格式是 python -m streamlit run script_path。
然后使用 subprocess.run 方法来执行这个命令。该方法会在一个新的 shell 中运行命令并等待其完成。如果脚本运行返回的状态码不为零表示出现了错误程序会打印出“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下面的代码。此时指定了要运行的脚本路径 web.py并调用 run_script 函数来执行这个脚本。
总体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 应用通过指定脚本路径用户可以方便地运行自己的数据应用。
11.4 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\backbone\SwinTransformer.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分主要包含了Swin Transformer的基本结构和功能实现。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as npclass Mlp(nn.Module): 多层感知机MLP模块。 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.Linear(in_features, hidden_features) # 第一层线性变换self.act act_layer() # 激活函数self.fc2 nn.Linear(hidden_features, out_features) # 第二层线性变换self.drop nn.Dropout(drop) # Dropout层def forward(self, x): 前向传播函数。 x self.fc1(x) # 线性变换x self.act(x) # 激活x self.drop(x) # Dropoutx self.fc2(x) # 线性变换x self.drop(x) # Dropoutreturn xclass WindowAttention(nn.Module): 窗口基础的多头自注意力模块。 def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_biasTrue, attn_drop0., proj_drop0.):super().__init__()self.dim dim # 输入通道数self.window_size window_size # 窗口大小self.num_heads num_heads # 注意力头数head_dim dim // num_heads # 每个头的维度self.scale head_dim ** -0.5 # 缩放因子# 定义相对位置偏置参数self.relative_position_bias_table nn.Parameter(torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads))# 计算相对位置索引coords_h torch.arange(self.window_size[0])coords_w torch.arange(self.window_size[1])coords torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w])) # 生成坐标网格coords_flatten torch.flatten(coords, 1) # 展平坐标relative_coords coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :] # 计算相对坐标relative_coords relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous() # 调整维度relative_coords[:, :, 0] self.window_size[0] - 1 # 调整坐标范围relative_coords[:, :, 1] self.window_size[1] - 1relative_coords[:, :, 0] * 2 * self.window_size[1] - 1self.relative_position_index relative_coords.sum(-1) # 计算相对位置索引self.qkv nn.Linear(dim, dim * 3, biasqkv_bias) # 线性变换生成Q, K, Vself.attn_drop nn.Dropout(attn_drop) # 注意力权重的Dropoutself.proj nn.Linear(dim, dim) # 输出线性变换self.proj_drop nn.Dropout(proj_drop) # 输出的Dropoutdef forward(self, x, maskNone): 前向传播函数。 B_, N, C x.shape # 获取输入的形状qkv self.qkv(x).reshape(B_, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4)q, k, v qkv[0], qkv[1], qkv[2] # 分离Q, K, Vq q * self.scale # 缩放Qattn (q k.transpose(-2, -1)) # 计算注意力分数# 添加相对位置偏置relative_position_bias self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view(self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1)relative_position_bias relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous()attn attn relative_position_bias.unsqueeze(0)attn F.softmax(attn, dim-1) # 计算注意力权重attn self.attn_drop(attn) # Dropoutx (attn v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C) # 计算输出x self.proj(x) # 输出线性变换x self.proj_drop(x) # Dropoutreturn xclass SwinTransformerBlock(nn.Module): Swin Transformer基本块。 def __init__(self, dim, num_heads, window_size7, shift_size0, mlp_ratio4., drop0., attn_drop0.):super().__init__()self.norm1 nn.LayerNorm(dim) # 归一化层self.attn WindowAttention(dim, window_size(window_size, window_size), num_headsnum_heads, attn_dropattn_drop) # 注意力模块self.norm2 nn.LayerNorm(dim) # 归一化层self.mlp Mlp(in_featuresdim, hidden_featuresint(dim * mlp_ratio), dropdrop) # MLP模块def forward(self, x): 前向传播函数。 shortcut x # 残差连接x self.norm1(x) # 归一化x self.attn(x) # 注意力计算x shortcut x # 残差连接x x self.mlp(self.norm2(x)) # MLP计算return xclass SwinTransformer(nn.Module): Swin Transformer主模型。 def __init__(self, embed_dim96, depths[2, 2, 6, 2], num_heads[3, 6, 12, 24], window_size7):super().__init__()self.layers nn.ModuleList() # 存储每一层for i in range(len(depths)):layer SwinTransformerBlock(dimembed_dim * (2 ** i), # 每层的通道数num_headsnum_heads[i], # 注意力头数window_sizewindow_size # 窗口大小)self.layers.append(layer) # 添加层到模型中def forward(self, x): 前向传播函数。 for layer in self.layers:x layer(x) # 逐层计算return xdef SwinTransformer_Tiny(): 创建一个小型的Swin Transformer模型。 model SwinTransformer(depths[2, 2, 6, 2], num_heads[3, 6, 12, 24]) # 定义模型return model代码说明
Mlp类实现了一个简单的多层感知机包含两层线性变换和激活函数支持Dropout。WindowAttention类实现了窗口基础的多头自注意力机制计算注意力分数并添加相对位置偏置。SwinTransformerBlock类实现了Swin Transformer的基本块包含注意力层和MLP层支持残差连接。SwinTransformer类构建了整个Swin Transformer模型包含多个Swin Transformer块。SwinTransformer_Tiny函数用于创建一个小型的Swin Transformer模型实例。
以上代码展示了Swin Transformer的核心结构和功能适合用于图像处理任务。
该程序文件实现了Swin Transformer模型的各个组件主要用于计算机视觉任务。首先导入了必要的库包括PyTorch和一些辅助函数。接下来定义了多个类和函数以构建Swin Transformer的结构。
首先是Mlp类它实现了一个多层感知机MLP包含两个线性层和一个激活函数默认为GELU以及可选的dropout层。该类的forward方法定义了数据的前向传播过程。
接着定义了window_partition和window_reverse函数这两个函数用于将输入特征分割成窗口和将窗口合并回去分别用于局部自注意力机制的实现。
WindowAttention类实现了基于窗口的多头自注意力机制W-MSA支持相对位置偏置。它的构造函数中定义了相关参数包括输入通道数、窗口大小、注意力头数等。在forward方法中计算了查询、键、值的线性变换并应用了相对位置偏置和softmax操作。
SwinTransformerBlock类是Swin Transformer的基本构建块包含一个窗口注意力层和一个MLP层。它的forward方法处理输入特征包括规范化、窗口分割、注意力计算和特征融合等步骤。
PatchMerging类用于将特征图的补丁合并减少特征图的分辨率。它通过线性层将四个输入通道合并为两个输出通道并应用规范化。
BasicLayer类表示Swin Transformer的一个基本层包含多个Swin Transformer块并在必要时进行下采样。它的forward方法计算了注意力掩码并逐层传递输入特征。
PatchEmbed类负责将输入图像分割成补丁并进行嵌入。它使用卷积层进行补丁的线性投影并在需要时应用规范化。
SwinTransformer类是整个模型的主类负责构建Swin Transformer的各个层。它的构造函数中初始化了补丁嵌入、位置嵌入、dropout层和多个基本层。forward方法处理输入数据并返回各层的输出。
最后update_weight函数用于更新模型的权重确保加载的权重与模型的结构匹配。SwinTransformer_Tiny函数则是一个工厂函数用于创建一个小型的Swin Transformer模型并可选择加载预训练权重。
整体来看该文件实现了Swin Transformer的核心结构和功能为后续的计算机视觉任务提供了基础。
11.5 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\patches.py
以下是代码中最核心的部分并附上详细的中文注释
import cv2
import numpy as np
import torchdef imread(filename: str, flags: int cv2.IMREAD_COLOR):从文件中读取图像。参数:filename (str): 要读取的文件路径。flags (int, optional): 标志可以取 cv2.IMREAD_* 的值。默认为 cv2.IMREAD_COLOR。返回:(np.ndarray): 读取的图像。# 使用 cv2.imdecode 从文件中读取图像并返回为 numpy 数组return cv2.imdecode(np.fromfile(filename, np.uint8), flags)def imwrite(filename: str, img: np.ndarray, paramsNone):将图像写入文件。参数:filename (str): 要写入的文件路径。img (np.ndarray): 要写入的图像。params (list of ints, optional): 额外参数。请参见 OpenCV 文档。返回:(bool): 如果文件写入成功则返回 True否则返回 False。try:# 使用 cv2.imencode 将图像编码并写入文件cv2.imencode(Path(filename).suffix, img, params)[1].tofile(filename)return Trueexcept Exception:return Falsedef torch_save(*args, **kwargs):使用 dill如果存在序列化 lambda 函数因为 pickle 无法处理这些函数。参数:*args (tuple): 传递给 torch.save 的位置参数。**kwargs (dict): 传递给 torch.save 的关键字参数。try:import dill as pickle # 尝试导入 dillexcept ImportError:import pickle # 如果没有则导入 pickle# 如果没有指定 pickle_module则使用导入的 pickleif pickle_module not in kwargs:kwargs[pickle_module] picklereturn torch.save(*args, **kwargs) # 调用原始的 torch.save 函数代码核心部分说明 imread: 该函数用于从指定路径读取图像文件并将其转换为 NumPy 数组。使用 cv2.imdecode 处理文件读取支持多种图像格式。 imwrite: 该函数用于将 NumPy 数组格式的图像写入到指定的文件路径。通过 cv2.imencode 进行图像编码并使用 tofile 方法将其写入文件。 torch_save: 该函数是对 PyTorch 的 torch.save 方法的封装允许使用 dill 序列化 lambda 函数以便在保存模型时处理更复杂的对象。
这个程序文件是一个用于扩展和更新现有功能的“猴子补丁”模块主要涉及图像处理和模型保存的功能。文件中包含了一些对OpenCV和PyTorch库的功能进行封装和改进的函数。
首先文件导入了必要的库包括cv2OpenCV的Python接口、numpy用于处理数组和矩阵的库和torchPyTorch深度学习框架。接着定义了一些用于图像读写和显示的函数。
imread函数用于从文件中读取图像。它接受一个文件名和一个可选的标志参数默认情况下以彩色模式读取图像。该函数使用cv2.imdecode方法将图像数据解码为NumPy数组并返回该数组。
imwrite函数用于将图像写入文件。它接受文件名、图像数组和可选的参数列表。该函数尝试使用cv2.imencode将图像编码为指定格式并将其写入文件。如果写入成功返回True否则返回False。
imshow函数用于在指定窗口中显示图像。它接受窗口名称和图像数组作为参数并使用cv2.imshow显示图像。为了避免递归错误函数中使用了一个复制的_imshow变量。
在PyTorch相关的部分定义了一个torch_save函数用于保存模型。该函数首先尝试导入dill库一个比标准pickle更强大的序列化库如果导入失败则使用标准的pickle库。该函数还允许用户传递额外的参数并确保在调用torch.save时使用正确的序列化模块。
总的来说这个文件提供了一些便捷的工具函数旨在提高图像处理和模型保存的效率和灵活性使得在使用YOLOv8算法时能够更方便地进行数据处理和模型管理。
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):扩展自 BaseTrainer 类的检测模型训练类。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): 模式可以是 train 或 val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] # 确保模式有效with torch_distributed_zero_first(rank): # 在分布式训练中确保数据集只初始化一次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 Falseworkers 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 # 将图像转换为浮点数并归一化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) # 随机选择尺寸sf sz / max(imgs.shape[2:]) # 计算缩放因子if sf ! 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) # 进行插值缩放batch[img] imgs # 更新批次图像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 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 YOLO 模型验证器。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,)代码核心部分说明
DetectionTrainer 类这是一个用于训练 YOLO 检测模型的类继承自 BaseTrainer。build_dataset 方法用于构建 YOLO 数据集接受图像路径、模式和批次大小作为参数。get_dataloader 方法构造并返回数据加载器支持训练和验证模式。preprocess_batch 方法对输入的图像批次进行预处理包括归一化和多尺度调整。set_model_attributes 方法设置模型的类别数量和名称等属性。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的验证器。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脚本主要基于 YOLOYou Only Look Once架构。它继承自 BaseTrainer 类专注于构建和训练 YOLO 模型。
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 模块以及一些自定义的工具函数和类。接下来定义了 DetectionTrainer 类该类负责训练目标检测模型。
DetectionTrainer 类中包含多个方法。首先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次大小作为参数。它通过调用 build_yolo_dataset 函数来生成数据集并根据模式选择不同的增强方式。
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。它根据模式选择是否打乱数据并设置工作线程的数量。
preprocess_batch 方法负责对输入的图像批次进行预处理包括缩放和转换为浮点数格式。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以便模型能够正确识别和分类目标。
get_model 方法返回一个 YOLO 检测模型支持加载预训练权重。
get_validator 方法返回一个用于验证模型性能的验证器记录损失值以便后续分析。
label_loss_items 方法用于返回带有标签的训练损失项的字典方便监控训练过程中的损失变化。
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。
plot_training_samples 方法用于绘制训练样本及其标注便于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以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和验证 YOLO 模型包含数据处理、模型构建、训练监控和结果可视化等功能。
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 YOLOv8 的目标检测框架旨在提供一个灵活且高效的环境来训练、验证和部署目标检测模型。项目结构包含多个模块和工具涵盖了数据处理、模型构建、训练过程管理、可视化和其他实用功能。以下是各个模块的主要功能
模型构建实现了 YOLOv8 和 Swin Transformer 的架构支持自定义的卷积和注意力机制。数据处理提供了数据集的构建、增强和加载功能确保训练数据的多样性和有效性。训练管理包括训练过程的监控、损失计算、模型保存和加载等功能。可视化工具支持训练样本和指标的可视化便于分析模型性能。实用工具提供文件操作、路径管理和其他辅助功能简化了开发过程。
文件功能整理表
文件路径功能描述ultralytics/nn/extra_modules/kernel_warehouse.py实现了动态卷积和注意力机制构建 YOLOv8 的核心模块。ultralytics/utils/files.py提供文件和目录操作的工具函数包括读取、写入和路径管理。ui.py启动基于 Streamlit 的 Web 应用用于可视化和交互。ultralytics/nn/backbone/SwinTransformer.py实现了 Swin Transformer 模型的各个组件。ultralytics/utils/patches.py提供图像处理和模型保存的工具函数封装 OpenCV 和 PyTorch 功能。train.py负责训练 YOLO 模型包括数据处理、模型构建和训练监控。ultralytics/models/sam/modules/transformer.py实现了目标检测中的 Transformer 模块。ultralytics/models/yolo/pose/__init__.py初始化 YOLO 相关的姿态估计模块。ultralytics/data/base.py定义了数据集的基本结构和接口支持不同类型的数据集。ultralytics/utils/callbacks/hub.py提供回调函数用于模型训练过程中的监控和管理。ultralytics/engine/model.py定义了模型的基本结构和训练逻辑。ultralytics/hub/utils.py提供与模型部署和加载相关的实用工具。ultralytics/hub/utils.py提供与模型部署和加载相关的实用工具可能是重复。
这个表格概述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/construction448
参考原始博客2: https://github.com/VisionMillionDataStudio/construction448 文章转载自： http://www.morning.qdcpn.cn.gov.cn.qdcpn.cn http://www.morning.mxcgf.cn.gov.cn.mxcgf.cn http://www.morning.hhrpy.cn.gov.cn.hhrpy.cn http://www.morning.jcpq.cn.gov.cn.jcpq.cn http://www.morning.zwzwn.cn.gov.cn.zwzwn.cn http://www.morning.nlkm.cn.gov.cn.nlkm.cn http://www.morning.qbtkg.cn.gov.cn.qbtkg.cn http://www.morning.dpsgq.cn.gov.cn.dpsgq.cn http://www.morning.cfpq.cn.gov.cn.cfpq.cn http://www.morning.rklgm.cn.gov.cn.rklgm.cn http://www.morning.sjwws.cn.gov.cn.sjwws.cn http://www.morning.dqzcf.cn.gov.cn.dqzcf.cn http://www.morning.hhfwj.cn.gov.cn.hhfwj.cn http://www.morning.xpzkr.cn.gov.cn.xpzkr.cn http://www.morning.pypbz.cn.gov.cn.pypbz.cn http://www.morning.trsdm.cn.gov.cn.trsdm.cn http://www.morning.dgwrz.cn.gov.cn.dgwrz.cn http://www.morning.cfmrb.cn.gov.cn.cfmrb.cn http://www.morning.qwzpd.cn.gov.cn.qwzpd.cn http://www.morning.twdkt.cn.gov.cn.twdkt.cn http://www.morning.pmdnx.cn.gov.cn.pmdnx.cn http://www.morning.dywgl.cn.gov.cn.dywgl.cn http://www.morning.lwhsp.cn.gov.cn.lwhsp.cn http://www.morning.lwtld.cn.gov.cn.lwtld.cn http://www.morning.bdtpd.cn.gov.cn.bdtpd.cn http://www.morning.yxnkr.cn.gov.cn.yxnkr.cn http://www.morning.bnlkc.cn.gov.cn.bnlkc.cn http://www.morning.mdnnz.cn.gov.cn.mdnnz.cn http://www.morning.qxkjy.cn.gov.cn.qxkjy.cn http://www.morning.qdzqf.cn.gov.cn.qdzqf.cn http://www.morning.rykmf.cn.gov.cn.rykmf.cn http://www.morning.fxzgw.com.gov.cn.fxzgw.com http://www.morning.chhhq.cn.gov.cn.chhhq.cn http://www.morning.hzryl.cn.gov.cn.hzryl.cn http://www.morning.xinyishufa.cn.gov.cn.xinyishufa.cn http://www.morning.nhzps.cn.gov.cn.nhzps.cn http://www.morning.tmbfz.cn.gov.cn.tmbfz.cn http://www.morning.zwxfj.cn.gov.cn.zwxfj.cn http://www.morning.abgy8.com.gov.cn.abgy8.com http://www.morning.tclqf.cn.gov.cn.tclqf.cn http://www.morning.wgkz.cn.gov.cn.wgkz.cn http://www.morning.lsmnn.cn.gov.cn.lsmnn.cn http://www.morning.tkflb.cn.gov.cn.tkflb.cn http://www.morning.aowuu.com.gov.cn.aowuu.com http://www.morning.yslfn.cn.gov.cn.yslfn.cn http://www.morning.zhghd.cn.gov.cn.zhghd.cn http://www.morning.zzfqn.cn.gov.cn.zzfqn.cn http://www.morning.ksqyj.cn.gov.cn.ksqyj.cn http://www.morning.czgfn.cn.gov.cn.czgfn.cn http://www.morning.prjns.cn.gov.cn.prjns.cn http://www.morning.ccyjt.cn.gov.cn.ccyjt.cn http://www.morning.kxrld.cn.gov.cn.kxrld.cn http://www.morning.ktfbl.cn.gov.cn.ktfbl.cn http://www.morning.bpcf.cn.gov.cn.bpcf.cn http://www.morning.hcsnk.cn.gov.cn.hcsnk.cn http://www.morning.mgbsp.cn.gov.cn.mgbsp.cn http://www.morning.sfswj.cn.gov.cn.sfswj.cn http://www.morning.fxxmj.cn.gov.cn.fxxmj.cn http://www.morning.xrwtk.cn.gov.cn.xrwtk.cn http://www.morning.rwls.cn.gov.cn.rwls.cn http://www.morning.jtmql.cn.gov.cn.jtmql.cn http://www.morning.yksf.cn.gov.cn.yksf.cn http://www.morning.xwbwm.cn.gov.cn.xwbwm.cn http://www.morning.hxrg.cn.gov.cn.hxrg.cn http://www.morning.jcbmm.cn.gov.cn.jcbmm.cn http://www.morning.rlpmy.cn.gov.cn.rlpmy.cn http://www.morning.gagapp.cn.gov.cn.gagapp.cn http://www.morning.cfccp.cn.gov.cn.cfccp.cn http://www.morning.wnnlr.cn.gov.cn.wnnlr.cn http://www.morning.znknj.cn.gov.cn.znknj.cn http://www.morning.htbbp.cn.gov.cn.htbbp.cn http://www.morning.qszyd.cn.gov.cn.qszyd.cn http://www.morning.rmyt.cn.gov.cn.rmyt.cn http://www.morning.fgqbx.cn.gov.cn.fgqbx.cn http://www.morning.fhxrb.cn.gov.cn.fhxrb.cn http://www.morning.qmnhw.cn.gov.cn.qmnhw.cn http://www.morning.wqpr.cn.gov.cn.wqpr.cn http://www.morning.zpnfc.cn.gov.cn.zpnfc.cn http://www.morning.fqyxb.cn.gov.cn.fqyxb.cn http://www.morning.rkmhp.cn.gov.cn.rkmhp.cn
