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网站开发文本模版,简单的个人主页网站制作,手机企业网站开发,沈阳集团网站建设一、背景意义 随着社会经济的快速发展和工业化进程的加快#xff0c;个人安全防护装备#xff08;PPE#xff09;的使用变得愈发重要。尤其是在建筑、制造、化工等高风险行业#xff0c;PPE的佩戴不仅关乎工人的个人安全#xff0c;也直接影响到企业的生产效率和安全管理水…一、背景意义随着社会经济的快速发展和工业化进程的加快个人安全防护装备PPE的使用变得愈发重要。尤其是在建筑、制造、化工等高风险行业PPE的佩戴不仅关乎工人的个人安全也直接影响到企业的生产效率和安全管理水平。根据相关统计数据因未佩戴或不当佩戴防护装备而导致的事故频发给社会和家庭带来了巨大的经济损失和心理创伤。因此开发高效的个人安全防护装备检测系统能够及时识别和提醒工人佩戴必要的防护装备对于提升安全管理水平、降低事故发生率具有重要的现实意义。在此背景下计算机视觉技术的迅猛发展为PPE的检测提供了新的解决方案。YOLOYou Only Look Once系列模型因其高效的实时目标检测能力逐渐成为各类视觉识别任务中的主流选择。特别是YOLOv8作为该系列的最新版本凭借其更为优化的网络结构和算法能够在保证检测精度的同时大幅提升检测速度适用于实时监控和智能安全管理场景。然而现有的YOLOv8模型在特定领域的应用上仍存在一定的局限性尤其是在针对特定类别的PPE检测任务时如何提高模型的准确性和鲁棒性仍然是一个亟待解决的问题。本研究旨在基于改进的YOLOv8模型构建一个高效的个人安全防护装备检测系统。我们将利用包含4611张图像的多类别数据集该数据集涵盖了手套、护目镜、安全帽、口罩、人员、鞋子和背心等七个类别。这些类别的选择不仅反映了当前工业安全防护的主要需求也为模型的训练和测试提供了丰富的样本。通过对数据集的深入分析和处理我们将对YOLOv8模型进行针对性的改进以提升其在复杂环境下的检测能力和适应性。此外本研究的意义还在于推动智能安全管理技术的发展。通过实现对PPE的自动检测和识别可以为企业提供实时的安全监控解决方案帮助管理者及时发现和纠正员工的安全隐患从而有效降低事故发生的风险。同时该系统的应用也将促进安全文化的建设提高员工的安全意识和自我保护能力形成良好的安全生产氛围。综上所述基于改进YOLOv8的个人安全防护装备检测系统的研究不仅具有重要的理论价值也具有广泛的应用前景。通过这一研究我们希望能够为安全生产领域提供一种高效、智能的解决方案推动行业的安全管理水平提升最终实现保护工人生命安全和健康的目标。二、图片效果三、数据集信息在构建一个高效的个人安全防护装备检测系统时数据集的选择与构建至关重要。本项目所使用的数据集名为“ta-deteksi-ppe-fhrz”其设计旨在支持改进YOLOv8模型以实现对个人安全防护装备的精准检测与识别。该数据集包含七个类别具体为手套glove、护目镜goggle、安全帽helmet、口罩mask、人person、鞋子shoe和背心vest。这些类别的选择反映了在各种工作环境中尤其是在建筑、制造和医疗等行业中个人防护装备的重要性。数据集“ta-deteksi-ppe-fhrz”不仅涵盖了多种常见的个人防护装备还考虑到了不同工作场景下的实际应用。手套和护目镜是许多行业中不可或缺的装备能够有效保护工人免受化学品、细小颗粒和其他潜在危害的侵害。安全帽则是建筑工地和其他高风险环境中必备的防护工具能够有效降低头部受伤的风险。口罩在当前全球健康危机中显得尤为重要能够有效防止有害颗粒和病原体的传播。鞋子和背心同样在特定环境中发挥着保护作用确保工人在工作时的安全与舒适。数据集的构建过程考虑到了多样性和代表性确保每个类别都有足够的样本以支持模型的训练与验证。数据集中的图像涵盖了不同的拍摄角度、光照条件和背景环境使得模型在实际应用中能够更好地适应各种复杂情况。这种多样性不仅提高了模型的鲁棒性还增强了其在真实场景中的应用能力。在数据标注方面所有图像均经过精确标注确保每个防护装备的边界框和类别信息的准确性。这种高质量的标注为模型的训练提供了坚实的基础使得YOLOv8能够有效学习到各类防护装备的特征。通过使用“ta-deteksi-ppe-fhrz”数据集研究人员能够对模型进行细致的调优进而提升其在个人安全防护装备检测任务中的性能。此外数据集的使用还为后续的研究提供了丰富的基础。研究人员可以在此基础上进行更深入的分析例如探讨不同防护装备在特定环境下的使用频率、识别精度等。这些分析不仅有助于优化个人防护装备的配置还能为相关政策的制定提供数据支持。总之数据集“ta-deteksi-ppe-fhrz”在个人安全防护装备检测系统的构建中扮演了至关重要的角色。通过对七个类别的精心设计与构建该数据集为YOLOv8模型的训练提供了丰富的素材助力实现更高效、更精准的检测系统进而提升工作场所的安全性。四、核心代码python import sys import subprocess from QtFusion.path import abs_path 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 # 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} # 执行命令并捕获结果 result subprocess.run(command, shellTrue) # 检查命令执行结果如果返回码不为0则表示出错 if result.returncode ! 0: print(脚本运行出错。) # 主程序入口 if __name__ __main__: # 获取要运行的脚本的绝对路径 script_path abs_path(web.py) # 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。abs_path从QtFusion.path导入的函数用于获取文件的绝对路径。run_script函数该函数接收一个脚本路径作为参数并使用当前 Python 环境运行该脚本。使用sys.executable获取当前 Python 解释器的路径以确保使用正确的 Python 版本。构建运行命令使用streamlit模块来运行指定的脚本。使用subprocess.run执行命令并检查返回码以判断脚本是否成功运行。主程序入口当脚本作为主程序运行时获取要执行的脚本web.py的绝对路径并调用run_script函数执行该脚本。这个程序文件ui.py的主要功能是运行一个指定的 Python 脚本具体来说是使用 Streamlit 框架来启动一个 Web 应用。首先文件中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和执行外部命令的功能。此外还导入了abs_path函数这个函数可能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在正确的环境中运行脚本。接着构建一个命令字符串这个命令使用了streamlit run来运行指定的脚本。命令字符串的构建方式是将 Python 解释器的路径和脚本路径组合在一起形成一个完整的命令。随后使用subprocess.run方法执行这个命令。这个方法会在新的进程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__:语句来判断当前模块是否是主程序。如果是则指定要运行的脚本路径这里使用了abs_path函数来获取web.py的绝对路径。最后调用run_script函数来执行这个脚本。总体来看这个文件的功能是提供一个简单的接口通过命令行启动一个 Streamlit Web 应用确保在正确的 Python 环境中运行并处理可能出现的错误。以下是经过简化和注释的核心代码部分主要集中在DetectionValidator类及其重要方法上importosimporttorchfromultralytics.utilsimportLOGGER,opsfromultralytics.utils.metricsimportDetMetrics,box_ioufromultralytics.utils.plottingimportoutput_to_target,plot_imagesclassDetectionValidator: 基于检测模型的验证器类用于评估YOLO模型的性能。 def__init__(self,dataloaderNone,save_dirNone,argsNone):初始化检测模型设置必要的变量和参数。self.dataloaderdataloader# 数据加载器self.save_dirsave_dir# 保存目录self.argsargs# 参数设置self.metricsDetMetrics(save_dirself.save_dir)# 初始化检测指标self.class_mapNone# 类别映射self.seen0# 已处理的样本数量self.statsdict(tp[],conf[],pred_cls[],target_cls[])# 存储统计信息defpreprocess(self,batch):预处理图像批次以供YOLO训练。batch[img]batch[img].to(self.device,non_blockingTrue)# 将图像移动到设备batch[img]batch[img].float()/255# 归一化图像forkin[batch_idx,cls,bboxes]:batch[k]batch[k].to(self.device)# 将标签和边界框移动到设备returnbatchdefpostprocess(self,preds):对预测输出应用非极大值抑制NMS。returnops.non_max_suppression(preds,self.args.conf,self.args.iou,multi_labelTrue,max_detself.args.max_det,)defupdate_metrics(self,preds,batch):更新检测指标。forsi,predinenumerate(preds):self.seen1# 更新已处理样本数量nprlen(pred)# 当前预测数量pbatchself._prepare_batch(si,batch)# 准备当前批次数据cls,bboxpbatch.pop(cls),pbatch.pop(bbox)# 获取当前批次的类别和边界框ifnpr0:# 如果没有预测iflen(cls):self.stats[target_cls].append(cls)# 记录目标类别continueprednself._prepare_pred(pred,pbatch)# 准备预测数据stat{conf:predn[:,4],# 置信度pred_cls:predn[:,5],# 预测类别tp:self._process_batch(predn,bbox,cls)# 计算真阳性}forkinself.stats.keys():self.stats[k].append(stat[k])# 更新统计信息def_process_batch(self,detections,gt_bboxes,gt_cls): 返回正确的预测矩阵。 ioubox_iou(gt_bboxes,detections[:,:4])# 计算IoUreturnself.match_predictions(detections[:,5],gt_cls,iou)# 匹配预测与真实标签defget_stats(self):返回指标统计信息和结果字典。stats{k:torch.cat(v,0).cpu().numpy()fork,vinself.stats.items()}# 转换为numpy数组iflen(stats)andstats[tp].any():self.metrics.process(**stats)# 处理指标returnself.metrics.results_dict# 返回结果字典defprint_results(self):打印每个类别的训练/验证集指标。pf%22s%11i*2%11.3g*len(self.metrics.keys)# 打印格式LOGGER.info(pf%(all,self.seen,*self.metrics.mean_results()))# 打印总体结果代码说明DetectionValidator 类用于评估YOLO模型的性能继承自基本验证器。init方法初始化验证器设置数据加载器、保存目录和参数并初始化检测指标。preprocess 方法对输入的图像批次进行预处理包括归一化和设备转移。postprocess 方法应用非极大值抑制NMS来过滤预测结果。update_metrics 方法更新检测指标计算真阳性等信息。_process_batch 方法计算预测与真实标签之间的IoU并返回匹配结果。get_stats 方法返回统计信息和结果字典。print_results 方法打印每个类别的训练和验证指标。这些方法构成了YOLO模型验证的核心逻辑确保模型的性能能够被有效评估。这个程序文件是一个用于YOLOYou Only Look Once目标检测模型验证的类名为DetectionValidator它继承自BaseValidator类。该类的主要功能是对目标检测模型进行验证包括数据预处理、模型评估、结果输出等。在初始化方法中DetectionValidator设置了一些必要的变量和参数包括数据加载器、保存目录、进度条、参数设置等。它还定义了一些用于计算指标的变量如每个类别的目标数量、是否使用COCO数据集、类别映射等。模型的评估指标通过DetMetrics类进行初始化支持计算不同的mAP平均精度值。preprocess方法用于对输入的图像批次进行预处理包括将图像数据转换为适合模型输入的格式并进行归一化处理。它还处理了用于自动标注的边界框信息。init_metrics方法初始化评估指标检查数据集是否为COCO格式并根据需要设置类别映射和其他参数。get_desc方法返回一个格式化的字符串用于总结模型的类别指标。postprocess方法应用非极大值抑制NMS来处理模型的预测输出以减少重叠的边界框。_prepare_batch和_prepare_pred方法分别用于准备输入批次和预测结果以便进行后续的评估。update_metrics方法用于更新模型的评估指标包括计算正确预测的数量、处理混淆矩阵等。它还支持将预测结果保存为JSON或TXT格式。finalize_metrics方法用于设置最终的指标值包括速度和混淆矩阵。get_stats方法返回计算的指标统计信息并更新每个类别的目标数量。print_results方法打印训练或验证集的每个类别的指标结果并在需要时绘制混淆矩阵。_process_batch方法用于返回正确的预测矩阵计算预测与真实边界框之间的IoU交并比。build_dataset和get_dataloader方法用于构建YOLO数据集和数据加载器以便在验证过程中使用。plot_val_samples和plot_predictions方法用于绘制验证样本和预测结果并将其保存为图像文件。save_one_txt和pred_to_json方法用于将YOLO的检测结果保存为TXT文件或JSON格式以便后续分析和评估。eval_json方法用于评估YOLO输出的JSON格式并返回性能统计信息支持与COCO评估工具的集成。整体而言这个文件提供了一个完整的框架用于验证YOLO目标检测模型的性能包括数据处理、指标计算、结果输出等功能。python import numpy as np import scipy from scipy.spatial.distance import cdist from ultralytics.utils.metrics import bbox_ioa try: import lap # 导入线性分配库 assert lap.__version__ # 确保导入的包是有效的 except (ImportError, AssertionError, AttributeError): from ultralytics.utils.checks import check_requirements check_requirements(lapx0.5.2) # 检查并安装所需的lapx库 import lap def linear_assignment(cost_matrix: np.ndarray, thresh: float, use_lap: bool True) - tuple: 使用线性分配算法进行匹配。 参数: cost_matrix (np.ndarray): 成本矩阵包含分配的成本值。 thresh (float): 认为分配有效的阈值。 use_lap (bool, optional): 是否使用lap.lapjv进行计算。默认为True。 返回: tuple: 包含匹配的索引、未匹配的索引来自a和b。 # 如果成本矩阵为空返回空匹配和所有未匹配索引 if cost_matrix.size 0: return np.empty((0, 2), dtypeint), tuple(range(cost_matrix.shape[0])), tuple(range(cost_matrix.shape[1])) if use_lap: # 使用lap库进行线性分配 _, x, y lap.lapjv(cost_matrix, extend_costTrue, cost_limitthresh) matches [[ix, mx] for ix, mx in enumerate(x) if mx 0] # 生成匹配对 unmatched_a np.where(x 0)[0] # 找到未匹配的a索引 unmatched_b np.where(y 0)[0] # 找到未匹配的b索引 else: # 使用scipy进行线性分配 x, y scipy.optimize.linear_sum_assignment(cost_matrix) # 计算匹配 matches np.asarray([[x[i], y[i]] for i in range(len(x)) if cost_matrix[x[i], y[i]] thresh]) if len(matches) 0: unmatched_a list(np.arange(cost_matrix.shape[0])) unmatched_b list(np.arange(cost_matrix.shape[1])) else: unmatched_a list(set(np.arange(cost_matrix.shape[0])) - set(matches[:, 0])) unmatched_b list(set(np.arange(cost_matrix.shape[1])) - set(matches[:, 1])) return matches, unmatched_a, unmatched_b # 返回匹配结果和未匹配索引 def iou_distance(atracks: list, btracks: list) - np.ndarray: 计算基于交并比IoU的成本矩阵。 参数: atracks (list): a的轨迹或边界框列表。 btracks (list): b的轨迹或边界框列表。 返回: np.ndarray: 基于IoU计算的成本矩阵。 # 将轨迹转换为边界框格式 atlbrs [track.tlbr for track in atracks] if not isinstance(atracks[0], np.ndarray) else atracks btlbrs [track.tlbr for track in btracks] if not isinstance(btracks[0], np.ndarray) else btracks ious np.zeros((len(atlbrs), len(btlbrs)), dtypenp.float32) # 初始化IoU矩阵 if len(atlbrs) and len(btlbrs): # 计算IoU ious bbox_ioa( np.ascontiguousarray(atlbrs, dtypenp.float32), np.ascontiguousarray(btlbrs, dtypenp.float32), iouTrue ) return 1 - ious # 返回成本矩阵1 - IoU def embedding_distance(tracks: list, detections: list, metric: str cosine) - np.ndarray: 计算轨迹和检测之间的嵌入距离。 参数: tracks (list): 轨迹列表。 detections (list): 检测列表。 metric (str, optional): 距离计算的度量方式。默认为cosine。 返回: np.ndarray: 基于嵌入计算的成本矩阵。 cost_matrix np.zeros((len(tracks), len(detections)), dtypenp.float32) # 初始化成本矩阵 if cost_matrix.size 0: return cost_matrix det_features np.asarray([track.curr_feat for track in detections], dtypenp.float32) # 获取检测特征 track_features np.asarray([track.smooth_feat for track in tracks], dtypenp.float32) # 获取轨迹特征 cost_matrix np.maximum(0.0, cdist(track_features, det_features, metric)) # 计算距离 return cost_matrix # 返回成本矩阵 def fuse_score(cost_matrix: np.ndarray, detections: list) - np.ndarray: 将成本矩阵与检测分数融合生成相似度矩阵。 参数: cost_matrix (np.ndarray): 成本矩阵。 detections (list): 带有分数的检测列表。 返回: np.ndarray: 融合后的相似度矩阵。 if cost_matrix.size 0: return cost_matrix iou_sim 1 - cost_matrix # 将成本矩阵转换为相似度 det_scores np.array([det.score for det in detections]) # 获取检测分数 det_scores np.expand_dims(det_scores, axis0).repeat(cost_matrix.shape[0], axis0) # 扩展分数维度 fuse_sim iou_sim * det_scores # 融合相似度 return 1 - fuse_sim # 返回最终的融合成本代码说明线性分配linear_assignment函数用于根据成本矩阵进行匹配支持使用lap库或scipy库。IoU距离计算iou_distance函数计算两个轨迹或边界框之间的交并比IoU并返回成本矩阵。嵌入距离计算embedding_distance函数计算轨迹和检测之间的距离使用指定的度量方式如余弦相似度。融合分数fuse_score函数将成本矩阵与检测分数结合生成一个综合的相似度矩阵。这个程序文件ultralytics/trackers/utils/matching.py主要用于处理目标跟踪中的匹配问题特别是通过计算代价矩阵来进行目标跟踪的匹配。程序中使用了多种方法来计算匹配的代价包括基于交并比IoU和特征嵌入的距离。首先文件导入了必要的库包括numpy和scipy并尝试导入lap库用于线性分配。如果lap库未安装则会通过check_requirements函数检查并安装所需的依赖。在linear_assignment函数中输入一个代价矩阵和一个阈值函数会返回匹配的索引以及未匹配的索引。该函数首先检查代价矩阵是否为空。如果不为空则根据use_lap参数决定使用lap库的lapjv方法还是scipy的linear_sum_assignment方法来计算匹配。最终函数返回匹配的结果和未匹配的索引。接下来是iou_distance函数它计算两个跟踪列表之间的代价矩阵代价基于交并比IoU。该函数首先检查输入的跟踪是否为边界框bounding boxes然后使用bbox_ioa函数计算 IoU 值并返回 1 减去 IoU 值作为代价矩阵。embedding_distance函数用于计算跟踪和检测之间的距离基于特征嵌入。它构建一个代价矩阵矩阵的每个元素表示一个跟踪与一个检测之间的距离。这里使用了scipy.spatial.distance.cdist函数来计算特征之间的距离。最后fuse_score函数将代价矩阵与检测得分融合生成一个相似度矩阵。该函数首先计算 IoU 相似度然后将检测得分扩展到与代价矩阵相同的形状最后通过相乘得到融合的相似度矩阵并返回 1 减去融合的结果作为最终的代价。总体来说这个文件提供了一系列函数用于在目标跟踪中进行有效的匹配通过计算不同的代价矩阵来实现更准确的目标跟踪。python import time from threading import Thread import streamlit as st from ultralytics import Explorer def _get_explorer(): 初始化并返回Explorer类的实例。 # 从会话状态中获取数据集和模型 exp Explorer(datast.session_state.get(dataset), modelst.session_state.get(model)) # 创建一个线程来生成嵌入表 thread Thread( targetexp.create_embeddings_table, kwargs{force: st.session_state.get(force_recreate_embeddings)} ) thread.start() # 启动线程 # 创建进度条 progress_bar st.progress(0, textCreating embeddings table...) # 监控进度 while exp.progress 1: time.sleep(0.1) # 每0.1秒检查一次进度 progress_bar.progress(exp.progress, textfProgress: {exp.progress * 100}%) # 更新进度条 thread.join() # 等待线程完成 st.session_state[explorer] exp # 将生成的Explorer实例存入会话状态 progress_bar.empty() # 清空进度条 def init_explorer_form(): 初始化Explorer实例并创建嵌入表带有进度跟踪。 # 获取数据集的路径 datasets ROOT / cfg / datasets ds [d.name for d in datasets.glob(*.yaml)] # 获取所有数据集文件名 # 定义可用的模型列表 models [ yolov8n.pt, yolov8s.pt, yolov8m.pt, yolov8l.pt, yolov8x.pt, yolov8n-seg.pt, yolov8s-seg.pt, yolov8m-seg.pt, yolov8l-seg.pt, yolov8x-seg.pt, yolov8n-pose.pt, yolov8s-pose.pt, yolov8m-pose.pt, yolov8l-pose.pt, yolov8x-pose.pt, ] # 创建表单用于选择数据集和模型 with st.form(keyexplorer_init_form): col1, col2 st.columns(2) # 创建两列布局 with col1: st.selectbox(Select dataset, ds, keydataset, indexds.index(coco128.yaml)) # 选择数据集 with col2: st.selectbox(Select model, models, keymodel) # 选择模型 st.checkbox(Force recreate embeddings, keyforce_recreate_embeddings) # 选择是否强制重新创建嵌入 # 提交按钮点击后调用_get_explorer函数 st.form_submit_button(Explore, on_click_get_explorer) def run_sql_query(): 执行SQL查询并返回结果。 st.session_state[error] None # 清除错误信息 query st.session_state.get(query) # 获取用户输入的查询 if query.rstrip().lstrip(): # 如果查询不为空 exp st.session_state[explorer] # 获取Explorer实例 res exp.sql_query(query, return_typearrow) # 执行SQL查询 st.session_state[imgs] res.to_pydict()[im_file] # 将结果存入会话状态 def layout(): 设置页面布局并提供文档链接。 st.set_page_config(layoutwide, initial_sidebar_statecollapsed) # 设置页面配置 st.markdown(h1 styletext-align: center;Ultralytics Explorer Demo/h1, unsafe_allow_htmlTrue) # 页面标题 if st.session_state.get(explorer) is None: # 如果Explorer实例为空 init_explorer_form() # 初始化Explorer表单 return # 显示返回选择数据集的按钮 st.button(:arrow_backward: Select Dataset, on_clickreset_explorer) exp st.session_state.get(explorer) # 获取Explorer实例 imgs [] # 初始化图片列表 if st.session_state.get(error): # 如果有错误信息 st.error(st.session_state[error]) # 显示错误信息 else: # 获取图片列表 imgs st.session_state.get(imgs) or exp.table.to_lance().to_table(columns[im_file]).to_pydict()[im_file] # 其他布局和功能代码... if __name__ __main__: layout() # 运行布局函数代码核心部分说明_get_explorer: 该函数负责初始化Explorer实例并创建嵌入表同时使用线程来处理嵌入表的生成以避免阻塞主线程。进度条用于显示嵌入表创建的进度。init_explorer_form: 该函数创建一个表单允许用户选择数据集和模型并选择是否强制重新创建嵌入表。用户提交表单后会调用_get_explorer函数。run_sql_query: 该函数执行用户输入的SQL查询并将查询结果存储在会话状态中供后续使用。layout: 该函数设置页面的整体布局检查Explorer实例是否存在如果不存在则调用init_explorer_form函数进行初始化。这个程序文件是一个基于Streamlit的Web应用用于探索和查询Ultralytics YOLO模型的数据集。代码的主要功能是提供一个用户界面让用户可以选择数据集和模型并进行图像查询和相似图像搜索。首先程序导入了一些必要的库包括时间处理、线程处理、数据处理pandas以及Ultralytics的相关模块。接着使用check_requirements函数确保所需的库如Streamlit和streamlit-select已安装。_get_explorer函数负责初始化一个Explorer实例并在后台线程中创建嵌入表embeddings table。在创建过程中使用进度条显示进度直到嵌入表创建完成。创建完成后将Explorer实例存储在会话状态中。init_explorer_form函数用于初始化Explorer的表单用户可以在此选择数据集和模型并选择是否强制重新创建嵌入。可用的数据集和模型是预定义的用户提交表单后会调用_get_explorer函数。接下来的query_form和ai_query_form函数分别设置了用于执行SQL查询和AI查询的表单。用户可以输入查询条件提交后将调用相应的查询函数。find_similar_imgs函数用于查找与选定图像相似的图像。它会调用Explorer实例的方法获取相似图像并将其路径存储在会话状态中。similarity_form函数设置了一个表单允许用户输入限制条件并提交搜索请求。用户必须至少选择一张图像才能进行搜索。run_sql_query和run_ai_query函数分别执行SQL查询和AI查询并将结果存储在会话状态中。如果没有找到结果会更新错误信息。reset_explorer函数用于重置Explorer的状态清空会话中的相关变量。utralytics_explorer_docs_callback函数用于显示Ultralytics Explorer API的文档链接和相关信息。layout函数是程序的主要布局函数它设置了页面的基本配置并根据会话状态的不同情况展示不同的内容。如果Explorer尚未初始化则显示初始化表单如果已初始化则显示查询表单、相似图像搜索表单以及图像选择功能。最后程序通过if __name__ __main__:语句启动布局函数运行整个应用。总的来说这个程序提供了一个交互式的界面方便用户使用Ultralytics YOLO模型进行数据集的探索和图像查询。python import os import torch import yaml from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型 # 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 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配置文件 with open(data_path, r) as file: data yaml.load(file, Loaderyaml.FullLoader) # 如果YAML文件中包含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, # 使用指定的设备进行训练 workersworkers, # 使用的工作进程数 imgsz640, # 输入图像的大小 epochs100, # 训练的轮数 batchbatch, # 每个批次的大小 nametrain_v8_ data_name # 训练任务的名称 )代码说明导入库导入必要的库包括操作系统、PyTorch、YAML解析和YOLO模型。设备选择根据是否有可用的GPU选择训练设备。主程序入口确保代码在直接运行时执行。参数设置设置数据加载的工作进程数和批次大小。数据集路径定义数据集名称并获取配置文件的绝对路径。读取和修改YAML文件读取YAML文件修改其中的路径项为当前目录并将修改后的内容写回文件。模型加载加载YOLOv8模型。模型训练调用训练方法传入数据路径、设备、工作进程数、图像大小、训练轮数和批次大小等参数。这个程序文件train.py是一个用于训练 YOLOv8 模型的脚本。首先它导入了必要的库包括os、torch、yaml和ultralytics中的 YOLO 模型。接着程序通过检查是否有可用的 GPU 来决定使用 CPU 还是 GPU 进行训练。在if __name__ __main__:语句下程序开始执行主要的训练逻辑。首先定义了一些训练参数包括工作进程数workers和批次大小batch。然后指定了数据集的名称data_name并构建了数据集 YAML 文件的绝对路径。接下来程序将路径中的分隔符统一为 Unix 风格的斜杠。程序获取了数据集目录的路径并打开 YAML 文件以读取数据。通过yaml.load方法程序将 YAML 文件的内容加载到data变量中。随后如果数据中包含path项程序会将其修改为数据集的目录路径并将更新后的数据写回 YAML 文件。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路径和任务类型为检测。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、使用的设备、工作进程数、输入图像的大小640x640、训练的 epoch 数100以及训练任务的名称。总的来说这个脚本的主要功能是配置和启动 YOLOv8 模型的训练过程确保数据集路径正确并设置训练参数以适应具体的训练需求。python class PoseValidator(DetectionValidator): PoseValidator类扩展了DetectionValidator类用于基于姿态模型的验证。 def __init__(self, dataloaderNone, save_dirNone, pbarNone, argsNone, _callbacksNone): 初始化PoseValidator对象设置自定义参数和属性。 super().__init__(dataloader, save_dir, pbar, args, _callbacks) # 调用父类构造函数 self.sigma None # 用于计算关键点的标准差 self.kpt_shape None # 关键点的形状 self.args.task pose # 设置任务类型为姿态估计 self.metrics PoseMetrics(save_dirself.save_dir, on_plotself.on_plot) # 初始化姿态评估指标 if isinstance(self.args.device, str) and self.args.device.lower() mps: LOGGER.warning( WARNING ⚠️ Apple MPS known Pose bug. Recommend devicecpu for Pose models. ) def preprocess(self, batch): 预处理批次数据将关键点数据转换为浮点数并移动到指定设备。 batch super().preprocess(batch) # 调用父类的预处理方法 batch[keypoints] batch[keypoints].to(self.device).float() # 转换关键点为浮点数并移动到设备 return batch def postprocess(self, preds): 应用非极大值抑制返回高置信度的检测结果。 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, ncself.nc, ) def update_metrics(self, preds, batch): 更新评估指标。 for si, pred in enumerate(preds): # 遍历每个预测结果 self.seen 1 # 记录已处理的样本数量 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_ptorch.zeros(npr, self.niou, dtypetorch.bool, deviceself.device), ) pbatch self._prepare_batch(si, batch) # 准备当前批次数据 cls, bbox pbatch.pop(cls), pbatch.pop(bbox) # 获取类别和边界框 nl len(cls) # 获取真实样本数量 stat[target_cls] cls # 记录真实类别 if npr 0: # 如果没有预测结果 if nl: for k in self.stats.keys(): self.stats[k].append(stat[k]) # 更新统计信息 continue predn, pred_kpts self._prepare_pred(pred, pbatch) # 准备预测结果和关键点 stat[conf] predn[:, 4] # 记录置信度 stat[pred_cls] predn[:, 5] # 记录预测类别 if nl: # 如果有真实样本 stat[tp] self._process_batch(predn, bbox, cls) # 处理边界框 stat[tp_p] self._process_batch(predn, bbox, cls, pred_kpts, pbatch[kpts]) # 处理关键点 for k in self.stats.keys(): self.stats[k].append(stat[k]) # 更新统计信息 def _process_batch(self, detections, gt_bboxes, gt_cls, pred_kptsNone, gt_kptsNone): 返回正确的预测矩阵。 if pred_kpts is not None and gt_kpts is not None: area ops.xyxy2xywh(gt_bboxes)[:, 2:].prod(1) * 0.53 # 计算区域 iou kpt_iou(gt_kpts, pred_kpts, sigmaself.sigma, areaarea) # 计算关键点的IoU else: # 处理边界框 iou box_iou(gt_bboxes, detections[:, :4]) # 计算边界框的IoU return self.match_predictions(detections[:, 5], gt_cls, iou) # 匹配预测和真实标签 def plot_val_samples(self, batch, ni): 绘制并保存验证集样本及其预测的边界框和关键点。 plot_images( batch[img], batch[batch_idx], batch[cls].squeeze(-1), batch[bboxes], kptsbatch[keypoints], pathsbatch[im_file], fnameself.save_dir / fval_batch{ni}_labels.jpg, namesself.names, on_plotself.on_plot, ) def pred_to_json(self, predn, filename): 将YOLO预测结果转换为COCO JSON格式。 stem Path(filename).stem image_id int(stem) if stem.isnumeric() else stem # 获取图像ID box ops.xyxy2xywh(predn[:, :4]) # 转换为xywh格式 box[:, :2] - box[:, 2:] / 2 # 将中心坐标转换为左上角坐标 for p, b in zip(predn.tolist(), box.tolist()): self.jdict.append( { image_id: image_id, category_id: self.class_map[int(p[5])], bbox: [round(x, 3) for x in b], keypoints: p[6:], score: round(p[4], 5), } )代码说明PoseValidator类这是一个用于姿态估计的验证器继承自DetectionValidator类。初始化方法设置了一些属性包括sigma、kpt_shape等并初始化了PoseMetrics。预处理方法将输入批次中的关键点数据转换为浮点数并移动到指定设备。后处理方法应用非极大值抑制以过滤掉低置信度的检测结果。更新指标方法根据预测结果和真实标签更新评估指标。处理批次方法计算IoU并返回正确的预测矩阵。绘制验证样本方法绘制验证集样本及其预测的边界框和关键点。预测结果转换为JSON方法将YOLO的预测结果转换为COCO格式的JSON以便于后续评估。以上是代码的核心部分和详细注释旨在帮助理解PoseValidator类的功能和实现。这个程序文件val.py是 Ultralytics YOLOYou Only Look Once模型中的一个用于姿态估计pose estimation验证的类名为PoseValidator。该类继承自DetectionValidator专门用于处理与姿态相关的验证任务。在文件的开头导入了一些必要的库和模块包括路径处理、NumPy、PyTorch以及 Ultralytics 的一些工具和模块。然后定义了PoseValidator类并在类的文档字符串中给出了示例用法展示了如何初始化和使用该类。构造函数__init__初始化了PoseValidator对象设置了一些参数和属性。它调用了父类的构造函数并初始化了一些与姿态估计相关的指标如PoseMetrics。如果设备是 Apple 的 MPSMetal Performance Shaders则会发出警告建议使用 CPU 进行姿态模型的计算。preprocess方法用于预处理输入批次将关键点数据转换为浮点数并移动到指定设备上。get_desc方法返回评估指标的描述字符串用于输出评估结果的表头。postprocess方法应用非极大值抑制NMS以返回具有高置信度分数的检测结果。init_metrics方法初始化姿态估计的指标设置关键点的形状和相关参数。_prepare_batch和_prepare_pred方法分别用于准备输入批次和预测结果确保关键点数据的格式和位置正确。update_metrics方法则用于更新模型的评估指标处理每个预测结果并与真实标签进行比较。_process_batch方法用于返回正确的预测矩阵计算预测框与真实框之间的交并比IoU并根据这些信息进行匹配。plot_val_samples和plot_predictions方法用于可视化验证样本和预测结果将结果保存为图像文件。pred_to_json方法将 YOLO 的预测结果转换为 COCO JSON 格式以便于后续评估。eval_json方法则用于评估模型的检测性能使用 COCO 格式的 JSON 文件进行评估并输出 mAP平均精度均值等指标。整体来看这个文件实现了姿态估计模型的验证流程包括数据预处理、模型预测、指标更新、结果可视化和评估等功能为用户提供了一个完整的姿态估计验证工具。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