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摄影网站开发意义,建设教育协会培训网站,wordpress网站seo,chinacd.wordpress变身一、背景意义 随着建筑行业的快速发展#xff0c;钢筋作为混凝土结构的重要组成部分#xff0c;其质量和数量的检测变得愈发重要。传统的钢筋检测方法多依赖人工目测或简单的测量工具#xff0c;这不仅效率低下#xff0c;而且容易受到人为因素的影响#xff0c;导致检测结…一、背景意义随着建筑行业的快速发展钢筋作为混凝土结构的重要组成部分其质量和数量的检测变得愈发重要。传统的钢筋检测方法多依赖人工目测或简单的测量工具这不仅效率低下而且容易受到人为因素的影响导致检测结果的不准确性和不一致性。因此如何提高钢筋检测的自动化和智能化水平成为了当前建筑工程领域亟待解决的问题。近年来深度学习技术的迅猛发展为这一问题提供了新的解决思路。尤其是目标检测领域的先进算法如YOLOYou Only Look Once系列因其高效的实时检测能力和较高的准确率逐渐成为研究者们关注的焦点。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本具备了更强的特征提取能力和更快的推理速度适用于各种复杂场景下的目标检测任务。在钢筋检测中YOLOv8能够通过其深度学习模型快速识别不同直径的钢筋并提供准确的定位信息从而为后续的工程质量控制提供数据支持。为此基于改进YOLOv8的钢筋检测系统的研究具有重要的理论和实践意义。本研究所使用的数据集包含2495张图像涵盖了三种不同直径的钢筋类别16mm、32mm和8mm。这一数据集的构建为模型的训练和验证提供了坚实的基础。通过对不同直径钢筋的识别与分类研究者能够深入分析钢筋在不同施工阶段的使用情况进而为施工管理提供科学依据。此外数据集中包含的多样化图像样本能够有效提高模型的泛化能力使其在实际应用中表现出更强的适应性。在研究过程中我们将针对YOLOv8模型进行改进以提高其在钢筋检测任务中的性能。这包括优化模型的网络结构、调整超参数、增强数据集的多样性等。通过这些改进我们期望能够显著提升模型的检测精度和速度使其在实际工程应用中具备更高的实用价值。总之基于改进YOLOv8的钢筋检测系统的研究不仅能够推动建筑行业智能化检测技术的发展还能为相关领域的研究提供新的思路和方法。随着智能建筑的不断普及钢筋检测的自动化程度将直接影响到工程的安全性和经济性。因此本研究的开展具有重要的现实意义和广阔的应用前景必将为建筑行业的技术进步和质量提升贡献力量。二、图片效果三、数据集信息在现代建筑工程中钢筋的检测与识别是确保结构安全与稳定的重要环节。为此我们构建了一个专门用于训练改进YOLOv8的钢筋检测系统的数据集命名为“yash1”。该数据集旨在提升钢筋检测的准确性和效率特别是在复杂的施工环境中。数据集包含2495张高质量的图像这些图像经过精心挑选和标注确保了数据的多样性和代表性。“yash1”数据集共涵盖三种不同直径的钢筋类别分别为16mm、32mm和8mm。这三种类别的选择不仅考虑到了实际施工中常用的钢筋规格也为模型的训练提供了丰富的样本使其能够在不同情况下进行有效的识别与分类。每个类别的图像数量均衡确保了模型在训练过程中不会偏向某一特定类别从而提高了模型的泛化能力。数据集中的图像来源于真实的施工现场涵盖了各种光照条件、角度和背景。这种多样性使得模型在面对实际应用时能够更好地适应不同的环境和条件。例如某些图像是在明亮的阳光下拍摄的而另一些则是在阴影或低光照条件下获取的。这种变化不仅考验了模型的鲁棒性也为其在实际应用中的表现提供了更高的可靠性。在标注过程中我们采用了精确的边界框技术确保每一根钢筋都被准确地框定。这样的细致标注使得YOLOv8模型在训练时能够获得准确的位置信息从而提高了其检测精度。此外数据集还包含了不同背景下的钢筋图像如混凝土、砖石等材料这为模型提供了丰富的上下文信息帮助其更好地理解钢筋与周围环境的关系。该数据集遵循CC BY 4.0许可证允许用户在遵循相关条款的前提下自由使用和修改数据。这种开放性不仅促进了学术研究的交流与合作也为工程师和研究人员提供了宝贵的资源以推动钢筋检测技术的发展。总之“yash1”数据集为改进YOLOv8的钢筋检测系统提供了坚实的基础。通过对2495张图像的精心标注和多样化的类别设置我们相信该数据集将为钢筋检测的自动化和智能化提供强有力的支持。未来随着深度学习技术的不断进步和数据集的不断完善我们期待在钢筋检测领域取得更大的突破为建筑安全贡献一份力量。四、核心代码以下是代码中最核心的部分并添加了详细的中文注释。主要保留了图像变换的基础类和一些重要的变换实现。importrandomimportnumpyasnpimportcv2importtorchclassBaseTransform: 图像变换的基础类。 该类是一个通用的变换类可以根据特定的图像处理需求进行扩展。 该类设计为与分类和语义分割任务兼容。 方法 __init__: 初始化BaseTransform对象。 apply_image: 对标签应用图像变换。 apply_instances: 对标签中的对象实例应用变换。 apply_semantic: 对图像应用语义分割变换。 __call__: 对图像、实例和语义掩码应用所有标签变换。 def__init__(self)-None:初始化BaseTransform对象。passdefapply_image(self,labels):对标签应用图像变换。passdefapply_instances(self,labels):对标签中的对象实例应用变换。passdefapply_semantic(self,labels):对图像应用语义分割变换。passdef__call__(self,labels):对图像、实例和语义掩码应用所有标签变换。self.apply_image(labels)self.apply_instances(labels)self.apply_semantic(labels)classMosaic(BaseTransform): Mosaic增强。 该类通过将多个4或9张图像组合成一张马赛克图像来执行mosaic增强。 增强以给定的概率应用于数据集。 属性 dataset: 应用mosaic增强的数据集。 imgsz (int, optional): 单张图像经过mosaic处理后的图像大小高度和宽度。默认为640。 p (float, optional): 应用mosaic增强的概率。必须在0-1范围内。默认为1.0。 n (int, optional): 网格大小42x2或93x3。 def__init__(self,dataset,imgsz640,p1.0,n4):初始化对象包含数据集、图像大小、概率和边界。assert0p1.0,f概率应在[0, 1]范围内但得到{p}。assertnin(4,9),网格必须等于4或9。super().__init__()self.datasetdataset self.imgszimgsz self.border(-imgsz//2,-imgsz//2)# 边界self.nndefget_indexes(self):返回数据集中随机索引的列表。returnrandom.sample(range(len(self.dataset)),self.n-1)def_mix_transform(self,labels):对输入图像和标签应用mixup变换。returnself._mosaic4(labels)# 仅实现4张图像的mosaicdef_mosaic4(self,labels):创建2x2的图像马赛克。mosaic_labels[]sself.imgsz img4np.full((s*2,s*2,3),114,dtypenp.uint8)# 创建一个空白的马赛克图像foriinrange(4):labels_patchlabelsifi0elselabels[mix_labels][i-1]imglabels_patch[img]h,wlabels_patch.pop(resized_shape)# 将图像放置在马赛克图像的适当位置ifi0:# 左上角x1,y1,x2,y20,0,w,helifi1:# 右上角x1,y1,x2,y2s,0,sw,helifi2:# 左下角x1,y1,x2,y20,s,w,shelifi3:# 右下角x1,y1,x2,y2s,s,sw,sh img4[y1:y2,x1:x2]img# 将图像放入马赛克图像中mosaic_labels.append(labels_patch)# 保存标签信息final_labelsself._cat_labels(mosaic_labels)final_labels[img]img4# 返回最终的马赛克图像returnfinal_labelsdef_cat_labels(self,mosaic_labels):返回带有马赛克边界实例剪裁的标签。cls[]instances[]forlabelsinmosaic_labels:cls.append(labels[cls])instances.append(labels[instances])final_labels{cls:np.concatenate(cls,0),instances:Instances.concatenate(instances,axis0),}returnfinal_labelsclassRandomFlip: 随机水平或垂直翻转图像具有给定的概率。 还会相应地更新任何实例边界框、关键点等。 def__init__(self,p0.5,directionhorizontal)-None:初始化RandomFlip类设置翻转概率和方向。assertdirectionin[horizontal,vertical],f支持的方向为horizontal或vertical得到{direction}assert0p1.0self.pp self.directiondirectiondef__call__(self,labels):对图像应用随机翻转并相应更新实例。imglabels[img]ifself.directionverticalandrandom.random()self.p:imgnp.flipud(img)# 垂直翻转ifself.directionhorizontalandrandom.random()self.p:imgnp.fliplr(img)# 水平翻转labels[img]imgreturnlabelsclassLetterBox:图像的调整大小和填充用于检测、实例分割、姿态估计。def__init__(self,new_shape(640,640)):初始化LetterBox对象设置目标形状。self.new_shapenew_shapedef__call__(self,labelsNone,imageNone):返回更新后的标签和图像添加边框。imglabels.get(img)ifimageisNoneelseimage shapeimg.shape[:2]# 当前形状 [高度, 宽度]rmin(self.new_shape[0]/shape[0],self.new_shape[1]/shape[1])# 缩放比例new_unpadint(round(shape[1]*r)),int(round(shape[0]*r))# 新的未填充形状dw,dhself.new_shape[1]-new_unpad[0],self.new_shape[0]-new_unpad[1]# 宽高填充dw,dhdw/2,dh/2# 将填充分配到两侧imgcv2.resize(img,new_unpad,interpolationcv2.INTER_LINEAR)# 调整大小imgcv2.copyMakeBorder(img,int(dh),int(dh),int(dw),int(dw),cv2.BORDER_CONSTANT,value(114,114,114))# 添加边框labels[img]imgreturnlabelsdefv8_transforms(dataset,imgsz):将图像转换为适合YOLOv8训练的大小。returnCompose([Mosaic(dataset,imgszimgsz,p1.0),# 应用Mosaic增强RandomFlip(directionhorizontal,p0.5),# 应用随机水平翻转LetterBox(new_shape(imgsz,imgsz)),# 应用LetterBox调整])# 返回组合的变换代码说明BaseTransform: 这是一个基础类定义了图像变换的基本结构。它包含了应用图像、实例和语义分割的占位方法。Mosaic: 该类实现了mosaic增强通过将多张图像组合成一张马赛克图像来增强数据集。它支持4张或9张图像的组合。RandomFlip: 该类实现了随机翻转图像的功能可以选择水平或垂直翻转。LetterBox: 该类用于调整图像大小并添加边框以适应目标检测和分割任务。v8_transforms: 这是一个函数用于将图像转换为适合YOLOv8训练的大小并应用一系列变换。这些核心部分为图像处理和数据增强提供了基础功能适用于目标检测和图像分类等任务。这个文件ultralytics\data\augment.py是一个用于图像增强的模块主要用于 YOLOYou Only Look Once目标检测模型的训练。该模块实现了多种图像增强技术以提高模型的泛化能力和鲁棒性。以下是对该文件中主要类和功能的逐一说明。首先文件导入了一些必要的库包括数学运算、随机数生成、深度学习框架 PyTorch、图像处理库 OpenCV 和 NumPy 等。接着定义了一些常量如默认的均值和标准差。接下来定义了一个基类BaseTransform它是所有图像变换的基础类。该类包含一些方法用于应用图像变换、实例变换和语义分割变换。它的__call__方法可以将所有标签变换应用于图像。Compose类用于将多个图像变换组合在一起。它的__call__方法依次应用所有变换并返回处理后的数据。BaseMixTransform类是一个用于混合增强如 MixUp 和 Mosaic的基类。它的__call__方法会根据给定的概率应用预处理变换和混合变换。Mosaic类实现了马赛克增强通过将多个图像通常是 4 或 9 张组合成一张马赛克图像。该类的构造函数接受数据集、图像大小、应用概率和网格大小等参数。它的get_indexes方法随机选择其他图像的索引而_mix_transform方法则执行实际的马赛克增强。MixUp类实现了 MixUp 增强通过将两张图像混合在一起生成新的图像。它的get_indexes方法随机选择一张图像而_mix_transform方法则执行图像混合。RandomPerspective类实现了随机透视变换和仿射变换可以对图像及其对应的边界框、分割和关键点进行变换。该类提供了多种变换参数如旋转、平移、缩放和剪切。RandomHSV类负责对图像的色调、饱和度和亮度进行随机调整以增加图像的多样性。RandomFlip类实现了随机翻转功能可以对图像进行水平或垂直翻转并相应地更新实例如边界框和关键点。LetterBox类用于调整图像大小并进行填充以适应目标检测、实例分割和姿态估计等任务。它的__call__方法返回更新后的标签和图像。CopyPaste类实现了复制粘贴增强通过将图像中的实例复制到其他位置来生成新的图像。Albumentations类实现了一系列图像增强变换使用了 Albumentations 库中的功能如模糊、对比度限制自适应直方图均衡化等。Format类用于格式化图像注释以便于在 PyTorch 的 DataLoader 中使用。它将图像和实例的注释标准化以适应模型的输入要求。最后文件中还定义了一些用于训练和评估的变换函数如v8_transforms和classify_transforms这些函数根据输入参数返回适当的变换组合。总体而言这个文件提供了一个灵活且功能强大的图像增强框架适用于 YOLO 模型的训练和推理旨在提高模型的性能和适应性。importsysimportsubprocessdefrun_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_pathsys.executable# 构建运行命令使用 streamlit 运行指定的脚本commandf{python_path} -m streamlit run {script_path}# 执行命令resultsubprocess.run(command,shellTrue)# 检查命令执行结果如果返回码不为0则表示出错ifresult.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_pathweb.py# 这里可以替换为实际的脚本路径# 调用函数运行脚本run_script(script_path)代码核心部分及注释说明导入模块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函数此函数接收一个参数script_path表示要运行的 Python 脚本的路径。使用sys.executable获取当前 Python 解释器的路径以确保使用正确的 Python 环境。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执行构建的命令并检查返回码以判断脚本是否成功运行。主程序入口在if __name__ __main__:块中指定要运行的脚本路径此处为web.py。调用run_script函数传入脚本路径以执行该脚本。这个程序文件名为ui.py其主要功能是使用当前的 Python 环境来运行一个指定的脚本具体是通过 Streamlit 来启动一个 Web 应用。程序首先导入了必要的模块包括sys、os和subprocess以及一个自定义的模块QtFusion.path中的abs_path函数。sys模块用于访问与 Python 解释器相关的变量和函数os模块提供了与操作系统交互的功能而subprocess模块则用于执行外部命令。接下来定义了一个名为run_script的函数该函数接受一个参数script_path表示要运行的脚本的路径。在函数内部首先获取当前 Python 解释器的路径存储在python_path变量中。然后构建一个命令字符串使用streamlit run命令来运行指定的脚本。这个命令会被传递给subprocess.run函数来执行。执行命令后程序检查返回的结果码。如果返回码不为零表示脚本运行出错此时会打印出一条错误信息。在文件的最后部分使用if __name__ __main__:语句来确保当脚本被直接运行时以下代码块才会被执行。在这个代码块中首先调用abs_path函数来获取web.py脚本的绝对路径并将其存储在script_path变量中。最后调用run_script函数来运行这个脚本。总的来说这个程序的目的是为了方便地通过 Streamlit 启动一个 Web 应用简化了脚本的运行过程。python import torch import torch.nn as nn class BaseModel(nn.Module): BaseModel类是Ultralytics YOLO系列模型的基类。 def forward(self, x, *args, **kwargs): 模型的前向传播处理输入数据。 Args: x (torch.Tensor | dict): 输入图像张量或包含图像张量和真实标签的字典。 Returns: (torch.Tensor): 网络的输出。 if isinstance(x, dict): # 如果输入是字典进行损失计算 return self.loss(x, *args, **kwargs) return self.predict(x, *args, **kwargs) # 否则进行预测 def predict(self, x, profileFalse, visualizeFalse, augmentFalse, embedNone): 通过网络进行前向传播。 Args: x (torch.Tensor): 输入张量。 profile (bool): 如果为True打印每层的计算时间默认为False。 visualize (bool): 如果为True保存模型的特征图默认为False。 augment (bool): 在预测时进行图像增强默认为False。 embed (list, optional): 要返回的特征向量/嵌入的列表。 Returns: (torch.Tensor): 模型的最后输出。 if augment: return self._predict_augment(x) # 进行增强预测 return self._predict_once(x, profile, visualize, embed) # 进行一次预测 def _predict_once(self, x, profileFalse, visualizeFalse, embedNone): 执行一次前向传播。 Args: x (torch.Tensor): 输入张量。 profile (bool): 如果为True打印每层的计算时间默认为False。 visualize (bool): 如果为True保存模型的特征图默认为False。 embed (list, optional): 要返回的特征向量/嵌入的列表。 Returns: (torch.Tensor): 模型的最后输出。 y [] # 输出列表 for m in self.model: # 遍历模型的每一层 if m.f ! -1: # 如果不是来自前一层 x y[m.f] if isinstance(m.f, int) else [x if j -1 else y[j] for j in m.f] # 从早期层获取输入 x m(x) # 运行当前层 y.append(x if m.i in self.save else None) # 保存输出 return x # 返回最后的输出 def loss(self, batch, predsNone): 计算损失。 Args: batch (dict): 用于计算损失的批次数据。 preds (torch.Tensor | List[torch.Tensor]): 预测结果。 if not hasattr(self, criterion): self.criterion self.init_criterion() # 初始化损失函数 preds self.forward(batch[img]) if preds is None else preds # 获取预测结果 return self.criterion(preds, batch) # 计算损失 def init_criterion(self): 初始化BaseModel的损失标准。 raise NotImplementedError(compute_loss() needs to be implemented by task heads) class DetectionModel(BaseModel): YOLOv8检测模型。 def __init__(self, cfgyolov8n.yaml, ch3, ncNone, verboseTrue): 使用给定的配置和参数初始化YOLOv8检测模型。 super().__init__() self.yaml cfg # 配置字典 # 定义模型 ch self.yaml[ch] self.yaml.get(ch, ch) # 输入通道 self.model, self.save parse_model(deepcopy(self.yaml), chch, verboseverbose) # 解析模型结构 self.names {i: f{i} for i in range(self.yaml[nc])} # 默认名称字典 def init_criterion(self): 初始化检测模型的损失标准。 return v8DetectionLoss(self) # 返回YOLOv8检测损失代码注释说明BaseModel类作为所有YOLO模型的基类定义了模型的基本结构和前向传播方法。forward方法处理输入数据决定是进行损失计算还是预测。predict方法进行前向传播可以选择进行数据增强。_predict_once方法实现一次前向传播遍历模型的每一层执行计算并保存输出。loss方法计算模型的损失调用损失标准。DetectionModel类继承自BaseModel专门用于YOLOv8的检测任务初始化时解析模型配置并定义损失标准。通过这些注释可以更好地理解代码的结构和功能。这个程序文件ultralytics/nn/tasks.py是 Ultralytics YOLOYou Only Look Once系列模型的核心实现部分主要负责模型的定义、训练和推理等功能。文件中包含多个类和函数构成了一个完整的深度学习模型框架。首先文件导入了一些必要的库包括 PyTorch 和一些自定义的模块。BaseModel类是所有模型的基类定义了模型的前向传播方法forward并根据输入的类型图像或字典选择调用损失计算或预测方法。predict方法执行前向传播并支持特征可视化和性能分析。在BaseModel中模型的前向传播被细分为多个方法例如_predict_once和_predict_augment前者用于单次推理后者用于图像增强推理。fuse方法用于将卷积层和批归一化层融合以提高计算效率。接下来DetectionModel类继承自BaseModel专门用于目标检测任务。它的构造函数初始化模型的配置包括输入通道数和类别数并解析模型结构。init_criterion方法用于初始化损失函数_predict_augment方法实现了对输入图像的多尺度增强推理。此外文件中还定义了多个特定类型的模型类例如OBBModel用于定向边界框检测、SegmentationModel用于图像分割、PoseModel用于姿态估计和ClassificationModel用于分类任务。这些类均继承自DetectionModel或BaseModel并实现了各自特定的损失函数初始化。Ensemble类用于模型的集成能够将多个模型的输出结合起来以提高预测的准确性。文件还包含了一些实用的函数例如torch_safe_load用于安全加载模型权重attempt_load_weights和attempt_load_one_weight用于加载单个或多个模型的权重。最后文件提供了一些辅助函数如parse_model用于解析模型的 YAML 配置文件yaml_model_load用于加载模型配置guess_model_scale和guess_model_task用于推测模型的规模和任务类型。整体来看这个文件构建了一个灵活且强大的框架支持多种计算机视觉任务并通过模块化设计便于扩展和维护。python import os import torch import yaml from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型库 from QtFusion.path import abs_path # 导入路径处理函数 # 设置设备为GPU如果可用否则使用CPU device 0 if torch.cuda.is_available() else cpu if __name__ __main__: # 确保该模块被直接运行时才执行以下代码 workers 1 # 设置数据加载的工作进程数量 batch 2 # 设置每个批次的大小 data_name data # 数据集名称 # 获取数据集配置文件的绝对路径 data_path abs_path(fdatasets/{data_name}/{data_name}.yaml, path_typecurrent) unix_style_path data_path.replace(os.sep, /) # 将路径转换为Unix风格 # 获取数据集目录路径 directory_path os.path.dirname(unix_style_path) # 读取YAML文件保持原有顺序 with open(data_path, r) as file: data yaml.load(file, Loaderyaml.FullLoader) # 如果YAML文件中有path项则修改为当前目录路径 if path in data: data[path] directory_path # 将修改后的数据写回YAML文件 with open(data_path, w) as file: yaml.safe_dump(data, file, sort_keysFalse) # 加载预训练的YOLOv8模型 model YOLO(model./ultralytics/cfg/models/v8/yolov8s.yaml, taskdetect) # 开始训练模型 results2 model.train( datadata_path, # 指定训练数据的配置文件路径 devicedevice, # 指定使用的设备GPU或CPU workersworkers, # 指定使用的工作进程数量 imgsz640, # 指定输入图像的大小为640x640 epochs100, # 指定训练的轮数为100 batchbatch, # 指定每个批次的大小 nametrain_v8_ data_name # 指定训练任务的名称 )代码说明导入必要的库导入操作系统、PyTorch、YAML处理库和YOLO模型库。设备选择根据是否有可用的GPU来选择训练设备。数据集路径处理通过指定的数据集名称构建YAML配置文件的绝对路径并将其转换为Unix风格的路径。读取和修改YAML文件读取数据集的YAML文件修改其中的path项为当前目录路径并将修改后的内容写回文件。模型加载加载YOLOv8的预训练模型准备进行目标检测任务。模型训练使用指定的参数开始训练模型包括数据路径、设备、工作进程数量、图像大小、训练轮数和批次大小等。该程序文件train.py是一个用于训练 YOLOv8 模型的脚本。首先程序导入了必要的库包括os、torch、yaml和ultralytics中的 YOLO 模型。接着程序检查是否有可用的 GPU如果有则将设备设置为 “0”表示使用第一个 GPU否则使用 CPU。在if __name__ __main__:语句下程序确保只有在直接运行该脚本时才会执行以下代码。首先定义了工作进程数量workers和批次大小batch并指定了数据集的名称为 “data”。接着程序构建了数据集 YAML 文件的绝对路径并将路径中的分隔符统一为 Unix 风格。程序获取了数据集目录的路径并打开指定的 YAML 文件以读取数据。读取后程序检查 YAML 数据中是否包含path项如果有则将其修改为当前目录路径并将更新后的数据写回到 YAML 文件中。接下来程序加载了预训练的 YOLOv8 模型指定了模型的配置文件。然后调用model.train()方法开始训练模型。在训练过程中程序指定了训练数据的配置文件路径、设备、工作进程数量、输入图像的大小640x640、训练的 epoch 数量100以及训练任务的名称以 “train_v8_” 开头后接数据集名称。总的来说该脚本的主要功能是设置和启动 YOLOv8 模型的训练过程确保数据集路径正确并根据用户的配置进行训练。python # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # 该行是对Ultralytics YOLO模型的版权声明表示该代码遵循AGPL-3.0许可证。 # YOLOYou Only Look Once是一种用于目标检测的深度学习模型。在这段代码中核心内容是版权声明和许可证信息。YOLO模型是一个广泛使用的目标检测算法适用于实时物体检测任务。这个程序文件的文件名是ultralytics\engine\__init__.py它是一个 Python 包的初始化文件。根据文件名中的“Ultralytics YOLO”可以推测这个文件是与 Ultralytics 开发的 YOLOYou Only Look Once目标检测模型相关的。文件开头的注释# Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license表明该项目是由 Ultralytics 开发的并且使用 AGPL-3.0 许可证。这意味着该代码是开源的用户可以自由使用、修改和分发但在分发修改后的版本时必须保持相同的许可证。在 Python 中__init__.py文件的主要作用是将包含该文件的目录标识为一个包使得可以通过import语句导入该目录中的模块。通常情况下这个文件可以是空的但它也可以包含包的初始化代码、导入其他模块或定义包级别的变量和函数。总的来说这个文件是 Ultralytics YOLO 项目的一部分主要用于初始化该项目的包结构并遵循开源许可证的规定。具体的实现细节和功能可能需要查看该文件的其他部分或相关的模块代码。python class BOTrack(STrack): BOTrack类是YOLOv8中STrack类的扩展版本增加了对象跟踪功能。 shared_kalman KalmanFilterXYWH() # 所有BOTrack实例共享的卡尔曼滤波器 def __init__(self, tlwh, score, cls, featNone, feat_history50): 初始化BOTrack对象设置特征历史、平滑因子和当前特征。 super().__init__(tlwh, score, cls) # 调用父类构造函数 self.smooth_feat None # 平滑特征向量 self.curr_feat None # 当前特征向量 if feat is not None: self.update_features(feat) # 更新特征 self.features deque([], maxlenfeat_history) # 存储特征向量的双端队列 self.alpha 0.9 # 指数移动平均的平滑因子 def update_features(self, feat): 更新特征向量并使用指数移动平均进行平滑处理。 feat / np.linalg.norm(feat) # 归一化特征向量 self.curr_feat feat # 更新当前特征 if self.smooth_feat is None: self.smooth_feat feat # 如果平滑特征为空则直接赋值 else: # 使用指数移动平均更新平滑特征 self.smooth_feat self.alpha * self.smooth_feat (1 - self.alpha) * feat self.features.append(feat) # 将当前特征添加到特征队列 self.smooth_feat / np.linalg.norm(self.smooth_feat) # 归一化平滑特征 def predict(self): 使用卡尔曼滤波器预测均值和协方差。 mean_state self.mean.copy() # 复制当前均值状态 if self.state ! TrackState.Tracked: mean_state[6] 0 # 如果状态不是被跟踪则将速度设为0 mean_state[7] 0 # 使用卡尔曼滤波器进行预测 self.mean, self.covariance self.kalman_filter.predict(mean_state, self.covariance) property def tlwh(self): 获取当前边界框位置格式为(左上角x, 左上角y, 宽度, 高度)。 if self.mean is None: return self._tlwh.copy() # 如果均值为空返回初始边界框 ret self.mean[:4].copy() # 复制均值的前四个元素 ret[:2] - ret[2:] / 2 # 计算左上角坐标 return ret class BOTSORT(BYTETracker): BOTSORT类是BYTETracker类的扩展版本设计用于YOLOv8的对象跟踪支持ReID和GMC算法。 def __init__(self, args, frame_rate30): 初始化BOTSORT对象设置ReID模块和GMC算法。 super().__init__(args, frame_rate) # 调用父类构造函数 self.proximity_thresh args.proximity_thresh # 空间接近阈值 self.appearance_thresh args.appearance_thresh # 外观相似性阈值 if args.with_reid: self.encoder None # 如果启用ReID则设置编码器为None self.gmc GMC(methodargs.gmc_method) # 初始化GMC算法 def init_track(self, dets, scores, cls, imgNone): 使用检测结果、分数和类别初始化跟踪。 if len(dets) 0: return [] # 如果没有检测结果返回空列表 if self.args.with_reid and self.encoder is not None: features_keep self.encoder.inference(img, dets) # 进行ReID特征提取 return [BOTrack(xyxy, s, c, f) for (xyxy, s, c, f) in zip(dets, scores, cls, features_keep)] # 返回BOTrack实例 else: return [BOTrack(xyxy, s, c) for (xyxy, s, c) in zip(dets, scores, cls)] # 返回BOTrack实例 def multi_predict(self, tracks): 使用YOLOv8模型预测和跟踪多个对象。 BOTrack.multi_predict(tracks) # 调用BOTrack的多重预测方法以上代码片段包含了BOTrack和BOTSORT类的核心部分提供了对象跟踪的基本功能包括特征更新、预测和初始化跟踪等。每个方法和属性都有详细的中文注释帮助理解其功能和用途。这个程序文件bot_sort.py是用于对象跟踪的实现特别是与 YOLOv8 目标检测模型结合使用的 BOTracker 和 BOTSORT 类。程序主要实现了基于深度学习的目标跟踪功能利用卡尔曼滤波器和 ReID重识别技术来提高跟踪的准确性和鲁棒性。首先文件中定义了一个BOTrack类它是STrack类的扩展增加了对象跟踪的特性。该类的主要属性包括一个共享的卡尔曼滤波器、平滑的特征向量、当前特征向量、用于存储特征向量的双端队列、平滑因子和卡尔曼滤波器的均值与协方差矩阵。BOTrack类提供了一系列方法来更新特征、预测状态、重新激活跟踪、更新跟踪信息等。特别地update_features方法使用指数移动平均来平滑特征向量predict方法利用卡尔曼滤波器预测对象的状态。接下来BOTSORT类是对BYTETracker类的扩展专门为 YOLOv8 设计支持对象跟踪、ReID 和 GMC全局运动补偿算法。该类的属性包括空间接近阈值、外观相似性阈值、ReID 嵌入处理对象、GMC 实例以及解析的命令行参数。BOTSORT类提供了初始化跟踪、获取距离、预测多个对象等方法。init_track方法根据检测结果初始化跟踪get_dists方法计算跟踪与检测之间的距离结合了 IoU 和 ReID 嵌入。整体而言这个文件实现了一个复杂的对象跟踪系统结合了现代计算机视觉技术通过卡尔曼滤波器和深度学习特征来提高跟踪的精度和稳定性。使用时用户可以创建BOTSORT实例调用初始化和预测方法来进行目标跟踪。五、源码文件六、源码获取欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看获取联系方式