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网站维护入门教程,安徽休宁建设厅网站,dhru商城网站建设,网店推广实训总结一、背景意义 随着水上运动和水上活动的普及#xff0c;水上浮球的定位与识别在安全管理、赛事组织以及环境监测等领域变得愈发重要。水上浮球作为水域标识的重要工具#xff0c;其准确定位不仅有助于提高水上活动的安全性#xff0c;还能为水域环境保护提供数据支持。传统的…一、背景意义随着水上运动和水上活动的普及水上浮球的定位与识别在安全管理、赛事组织以及环境监测等领域变得愈发重要。水上浮球作为水域标识的重要工具其准确定位不仅有助于提高水上活动的安全性还能为水域环境保护提供数据支持。传统的浮球定位方法多依赖人工观察或简单的视觉识别效率低下且易受环境因素的影响。因此基于计算机视觉的自动化浮球定位系统应运而生成为提升水上浮球管理效率的重要手段。近年来深度学习技术的迅猛发展为目标检测领域带来了革命性的变化尤其是YOLOYou Only Look Once系列模型在实时目标检测任务中表现出色。YOLOv8作为该系列的最新版本凭借其高效的特征提取能力和实时处理能力成为了浮球定位系统的理想选择。然而YOLOv8在特定环境下的适应性和准确性仍有待提高尤其是在复杂水面背景和不同光照条件下浮球的颜色和形状特征可能会受到干扰。因此改进YOLOv8模型以增强其在水上浮球定位中的性能具有重要的研究意义。本研究将基于改进YOLOv8模型构建一个高效的水上浮球定位系统。我们将使用一个包含1600张图像的数据集该数据集涵盖了三种类别的浮球绿色浮球bola_hijau、黄色浮球bola_hjau和红色浮球bola_merah。这些图像数据不仅提供了丰富的样本还涵盖了不同的水面背景和光照条件为模型的训练和测试提供了良好的基础。通过对这些图像的分析我们可以提取出浮球的颜色、形状和位置等特征从而为后续的模型改进提供数据支持。改进YOLOv8模型的意义在于不仅可以提高浮球的检测精度还能增强其在复杂环境下的鲁棒性。通过引入数据增强技术、优化网络结构以及调整超参数我们期望能够提升模型在实际应用中的表现。这一研究不仅能够为水上浮球的自动化定位提供技术支持还将推动计算机视觉技术在水上活动安全管理中的应用。此外本研究的成果将为后续相关领域的研究提供借鉴。随着智能化技术的不断发展基于深度学习的目标检测方法在环境监测、交通管理、公共安全等领域的应用前景广阔。通过对水上浮球定位系统的研究我们可以探索深度学习在其他水域标识物、环境监测设备等方面的应用潜力为实现更广泛的智能化管理提供理论依据和技术支持。综上所述基于改进YOLOv8的水上浮球定位系统的研究不仅具有重要的学术价值和应用前景也为推动智能化水上活动管理提供了新的思路和方法。通过这一研究我们希望能够为水上活动的安全管理和环境保护贡献一份力量。二、图片效果三、数据集信息在现代计算机视觉领域数据集的构建与应用至关重要尤其是在目标检测任务中。为了提升YOLOv8在水上浮球定位系统中的性能我们构建了一个名为“BOLA”的数据集。该数据集专注于水上浮球的检测与识别包含了三种不同类型的浮球分别是“bola_hijau”绿色浮球、“bola_hjau”黄色浮球和“bola_merah”红色浮球。这些类别的选择不仅考虑了浮球在实际应用中的多样性还旨在为算法的训练提供丰富的样本以提高其在复杂环境下的鲁棒性。“BOLA”数据集的构建过程经过了精心设计确保了数据的多样性和代表性。数据集中的图像采集自不同的水域环境包括湖泊、河流和海洋等涵盖了不同的光照条件、天气变化以及水面波动等因素。这种多样性使得训练出的模型能够更好地适应现实世界中的各种情况从而提升其在实际应用中的有效性和可靠性。在数据标注方面我们采用了精确的标注技术确保每个浮球的边界框和类别信息的准确性。每张图像都经过专业标注人员的审核以确保数据的高质量。这种高质量的数据标注不仅为YOLOv8模型的训练提供了坚实的基础也为后续的模型评估和性能分析提供了可靠的数据支持。此外为了增强模型的泛化能力我们在数据集中引入了数据增强技术。这包括图像的旋转、缩放、裁剪、颜色变换等操作使得模型在训练过程中能够接触到更多样化的样本。这种策略不仅增加了数据集的有效样本数量还提高了模型对不同场景的适应能力减少了过拟合的风险。在“BOLA”数据集中每个类别的样本数量经过精心设计以确保类别之间的平衡。通过对每种浮球类型的均衡采样我们能够有效地避免模型在训练过程中对某一类别的偏向从而提高整体检测性能。数据集的类别数量和名称信息清晰明了使得研究人员和开发者能够快速理解数据集的结构和内容。总之“BOLA”数据集的构建不仅为改进YOLOv8的水上浮球定位系统提供了强有力的支持也为未来相关研究提供了宝贵的资源。通过对数据集的深入分析和应用我们期待能够推动水上浮球检测技术的发展为实际应用场景中的浮球监测和管理提供更为精准和高效的解决方案。随着技术的不断进步我们相信“BOLA”数据集将在目标检测领域发挥越来越重要的作用助力更多创新应用的实现。四、核心代码python import torch import torch.nn as nn from ..modules.conv import Conv __all__ [DySnakeConv] class DySnakeConv(nn.Module): def __init__(self, inc, ouc, k3) - None: 动态蛇形卷积的构造函数 :param inc: 输入通道数 :param ouc: 输出通道数 :param k: 卷积核大小默认为3 super().__init__() # 定义三个卷积层 self.conv_0 Conv(inc, ouc, k) # 标准卷积 self.conv_x DSConv(inc, ouc, 0, k) # 沿x轴的动态蛇形卷积 self.conv_y DSConv(inc, ouc, 1, k) # 沿y轴的动态蛇形卷积 def forward(self, x): 前向传播函数 :param x: 输入特征图 :return: 拼接后的输出特征图 # 将三个卷积的输出在通道维度上拼接 return torch.cat([self.conv_0(x), self.conv_x(x), self.conv_y(x)], dim1) class DSConv(nn.Module): def __init__(self, in_ch, out_ch, morph, kernel_size3, if_offsetTrue, extend_scope1): 动态蛇形卷积的构造函数 :param in_ch: 输入通道数 :param out_ch: 输出通道数 :param morph: 卷积核的形态0表示沿x轴1表示沿y轴 :param kernel_size: 卷积核大小 :param if_offset: 是否需要偏移 :param extend_scope: 扩展范围 super(DSConv, self).__init__() # 用于学习可变形偏移的卷积层 self.offset_conv nn.Conv2d(in_ch, 2 * kernel_size, 3, padding1) self.bn nn.BatchNorm2d(2 * kernel_size) # 批归一化 self.kernel_size kernel_size # 定义沿x轴和y轴的动态蛇形卷积 self.dsc_conv_x nn.Conv2d( in_ch, out_ch, kernel_size(kernel_size, 1), stride(kernel_size, 1), padding0, ) self.dsc_conv_y nn.Conv2d( in_ch, out_ch, kernel_size(1, kernel_size), stride(1, kernel_size), padding0, ) self.gn nn.GroupNorm(out_ch // 4, out_ch) # 组归一化 self.act Conv.default_act # 默认激活函数 self.extend_scope extend_scope self.morph morph self.if_offset if_offset def forward(self, f): 前向传播函数 :param f: 输入特征图 :return: 经过动态蛇形卷积后的特征图 # 计算偏移 offset self.offset_conv(f) offset self.bn(offset) offset torch.tanh(offset) # 将偏移限制在[-1, 1]之间 # 获取输入特征图的形状 input_shape f.shape dsc DSC(input_shape, self.kernel_size, self.extend_scope, self.morph) # 创建DSC对象 deformed_feature dsc.deform_conv(f, offset, self.if_offset) # 进行可变形卷积 # 根据形态选择对应的卷积操作 if self.morph 0: x self.dsc_conv_x(deformed_feature.type(f.dtype)) else: x self.dsc_conv_y(deformed_feature.type(f.dtype)) x self.gn(x) # 归一化 x self.act(x) # 激活 return x class DSC(object): def __init__(self, input_shape, kernel_size, extend_scope, morph): 动态蛇形卷积的坐标变换和双线性插值的辅助类 :param input_shape: 输入特征图的形状 :param kernel_size: 卷积核大小 :param extend_scope: 扩展范围 :param morph: 卷积核的形态 self.num_points kernel_size self.width input_shape[2] self.height input_shape[3] self.morph morph self.extend_scope extend_scope # 定义特征图的形状 self.num_batch input_shape[0] self.num_channels input_shape[1] def deform_conv(self, input, offset, if_offset): 进行可变形卷积 :param input: 输入特征图 :param offset: 偏移量 :param if_offset: 是否需要偏移 :return: 变形后的特征图 y, x self._coordinate_map_3D(offset, if_offset) # 计算坐标映射 deformed_feature self._bilinear_interpolate_3D(input, y, x) # 进行双线性插值 return deformed_feature def _coordinate_map_3D(self, offset, if_offset): 计算3D坐标映射 :param offset: 偏移量 :param if_offset: 是否需要偏移 :return: y和x的坐标映射 # 省略具体实现细节 pass def _bilinear_interpolate_3D(self, input_feature, y, x): 进行3D双线性插值 :param input_feature: 输入特征图 :param y: y坐标映射 :param x: x坐标映射 :return: 插值后的特征图 # 省略具体实现细节 pass代码分析DySnakeConv 类: 这是动态蛇形卷积的主要类包含了三个卷积层标准卷积和两个动态蛇形卷积分别沿x轴和y轴。在前向传播中将这三个卷积的输出在通道维度上拼接。DSConv 类: 这个类实现了动态蛇形卷积的具体操作。它通过一个卷积层学习偏移量并根据偏移量进行特征图的变形。前向传播中首先计算偏移量然后根据偏移量和输入特征图进行可变形卷积。DSC 类: 这是一个辅助类负责处理坐标映射和双线性插值。它的主要功能是根据偏移量计算新的坐标并在这些坐标上进行插值以获得变形后的特征图。总结该代码实现了一个动态蛇形卷积的神经网络模块具有灵活的卷积核形态和可变形的特征提取能力适用于处理复杂的图像特征。这个文件实现了动态蛇形卷积Dynamic Snake Convolution的一种神经网络模块主要由两个类构成DySnakeConv和DSConv以及一个辅助类DSC。这些模块的设计目的是为了增强卷积操作的灵活性和适应性使得卷积核能够根据输入特征图的内容进行动态调整从而提升模型的表现。在DySnakeConv类中构造函数初始化了三个卷积层conv_0是标准卷积conv_x和conv_y是动态蛇形卷积的两个变体分别沿着 x 轴和 y 轴进行卷积操作。在前向传播中输入特征图x会通过这三个卷积层处理最后将它们的输出在通道维度上进行拼接。DSConv类实现了动态蛇形卷积的具体逻辑。它的构造函数接受输入通道数、输出通道数、卷积核大小等参数并初始化了用于学习偏移量的卷积层offset_conv以及两个不同方向的卷积层dsc_conv_x和dsc_conv_y。在前向传播中首先通过offset_conv计算出偏移量然后利用这些偏移量对输入特征图进行变形卷积最后根据不同的形态x 轴或 y 轴选择相应的卷积层进行处理。DSC类则是实现了变形卷积的核心逻辑。它负责生成坐标映射和进行双线性插值。具体来说_coordinate_map_3D方法根据偏移量生成新的坐标映射_bilinear_interpolate_3D方法则利用这些坐标进行双线性插值从而得到变形后的特征图。这个过程允许卷积核在输入特征图上进行非均匀的采样从而更好地捕捉到特征的变化。整体来看这个文件的设计通过引入动态的卷积核偏移增强了卷积操作的灵活性使得模型能够更好地适应复杂的输入数据。这种方法在计算机视觉任务中尤其是在目标检测和图像分割等领域可能会带来显著的性能提升。python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class TransformerEncoderLayer(nn.Module): 定义一个变换器编码器层。 def __init__(self, c1, cm2048, num_heads8, dropout0.0, actnn.GELU(), normalize_beforeFalse): 初始化变换器编码器层设置参数。 super().__init__() self.ma nn.MultiheadAttention(c1, num_heads, dropoutdropout, batch_firstTrue) # 多头自注意力机制 self.fc1 nn.Linear(c1, cm) # 第一个全连接层 self.fc2 nn.Linear(cm, c1) # 第二个全连接层 self.norm1 nn.LayerNorm(c1) # 第一层归一化 self.norm2 nn.LayerNorm(c1) # 第二层归一化 self.dropout nn.Dropout(dropout) # dropout层 self.dropout1 nn.Dropout(dropout) # dropout层1 self.dropout2 nn.Dropout(dropout) # dropout层2 self.act act # 激活函数 self.normalize_before normalize_before # 是否在前面进行归一化 def forward(self, src, src_maskNone, src_key_padding_maskNone, posNone): 通过编码器模块进行前向传播。 if self.normalize_before: return self.forward_pre(src, src_mask, src_key_padding_mask, pos) # 前归一化 return self.forward_post(src, src_mask, src_key_padding_mask, pos) # 后归一化 def forward_post(self, src, src_maskNone, src_key_padding_maskNone, posNone): 后归一化的前向传播。 q k self.with_pos_embed(src, pos) # 计算查询和键 src2 self.ma(q, k, valuesrc, attn_masksrc_mask, key_padding_masksrc_key_padding_mask)[0] # 自注意力计算 src src self.dropout1(src2) # 残差连接 src self.norm1(src) # 归一化 src2 self.fc2(self.dropout(self.act(self.fc1(src)))) # 前馈网络 src src self.dropout2(src2) # 残差连接 return self.norm2(src) # 归一化 def forward_pre(self, src, src_maskNone, src_key_padding_maskNone, posNone): 前归一化的前向传播。 src2 self.norm1(src) # 先进行归一化 q k self.with_pos_embed(src2, pos) # 计算查询和键 src2 self.ma(q, k, valuesrc2, attn_masksrc_mask, key_padding_masksrc_key_padding_mask)[0] # 自注意力计算 src src self.dropout1(src2) # 残差连接 src2 self.norm2(src) # 归一化 src2 self.fc2(self.dropout(self.act(self.fc1(src2)))) # 前馈网络 return src self.dropout2(src2) # 残差连接 staticmethod def with_pos_embed(tensor, posNone): 如果提供了位置嵌入则将其添加到张量中。 return tensor if pos is None else tensor pos # 返回加上位置嵌入的张量 class DeformableTransformerDecoderLayer(nn.Module): 可变形变换器解码器层。 def __init__(self, d_model256, n_heads8, d_ffn1024, dropout0.0, actnn.ReLU(), n_levels4, n_points4): 初始化可变形变换器解码器层。 super().__init__() self.self_attn nn.MultiheadAttention(d_model, n_heads, dropoutdropout) # 自注意力机制 self.dropout1 nn.Dropout(dropout) # dropout层1 self.norm1 nn.LayerNorm(d_model) # 归一化层1 self.cross_attn MSDeformAttn(d_model, n_levels, n_heads, n_points) # 跨注意力机制 self.dropout2 nn.Dropout(dropout) # dropout层2 self.norm2 nn.LayerNorm(d_model) # 归一化层2 self.linear1 nn.Linear(d_model, d_ffn) # 前馈网络的第一个全连接层 self.act act # 激活函数 self.dropout3 nn.Dropout(dropout) # dropout层3 self.linear2 nn.Linear(d_ffn, d_model) # 前馈网络的第二个全连接层 self.dropout4 nn.Dropout(dropout) # dropout层4 self.norm3 nn.LayerNorm(d_model) # 归一化层3 def forward(self, embed, refer_bbox, feats, shapes, padding_maskNone, attn_maskNone, query_posNone): 通过整个解码器层进行前向传播。 # 自注意力 q k self.with_pos_embed(embed, query_pos) # 计算查询和键 tgt self.self_attn(q.transpose(0, 1), k.transpose(0, 1), embed.transpose(0, 1), attn_maskattn_mask)[0].transpose(0, 1) # 自注意力计算 embed embed self.dropout1(tgt) # 残差连接 embed self.norm1(embed) # 归一化 # 跨注意力 tgt self.cross_attn(self.with_pos_embed(embed, query_pos), refer_bbox.unsqueeze(2), feats, shapes, padding_mask) # 跨注意力计算 embed embed self.dropout2(tgt) # 残差连接 embed self.norm2(embed) # 归一化 # 前馈网络 tgt2 self.linear2(self.dropout3(self.act(self.linear1(embed)))) # 前馈网络计算 embed embed self.dropout4(tgt2) # 残差连接 return self.norm3(embed) # 归一化 staticmethod def with_pos_embed(tensor, pos): 如果提供了位置嵌入则将其添加到输入张量中。 return tensor if pos is None else tensor pos # 返回加上位置嵌入的张量代码核心部分说明TransformerEncoderLayer: 这是变换器编码器的核心模块包含自注意力机制和前馈网络。支持前后归一化的选项能够处理输入数据并生成编码后的输出。DeformableTransformerDecoderLayer: 这是可变形变换器解码器的核心模块包含自注意力和跨注意力机制能够根据输入的特征和参考边界框生成解码后的输出。这两个类是实现变换器模型的基础负责处理输入数据的编码和解码过程。这个程序文件定义了一些与Transformer相关的模块主要用于构建深度学习模型特别是在计算机视觉任务中如目标检测等。文件中包含多个类每个类实现了不同的功能。首先TransformerEncoderLayer类定义了Transformer编码器的单层结构。它使用多头自注意力机制来处理输入数据并通过前馈神经网络进行进一步的特征变换。该类支持前后归一化的两种模式允许用户根据需求选择使用哪种方式。它还实现了位置嵌入的添加功能以增强模型对输入序列中元素位置的感知。接下来AIFI类是TransformerEncoderLayer的一个子类专门用于处理二维输入数据。它通过构建二维正弦余弦位置嵌入来增强模型的空间特征学习能力并在前向传播中处理输入数据的形状转换。TransformerLayer类实现了一个简单的Transformer层包含自注意力机制和前馈网络。它通过线性变换来生成查询、键和值并通过多头注意力机制进行特征提取。TransformerBlock类则将多个TransformerLayer组合在一起形成一个完整的Transformer模块。它还可以根据需要应用卷积操作以调整输入特征的维度。MLPBlock和MLP类实现了多层感知机MLP用于对特征进行非线性变换。MLPBlock定义了一个单独的MLP块而MLP则实现了整个多层感知机的结构。LayerNorm2d类实现了二维层归一化用于在处理图像数据时进行归一化操作以提高模型的训练稳定性和收敛速度。MSDeformAttn类实现了多尺度可变形注意力机制能够在不同尺度上对输入特征进行自适应处理增强模型对复杂场景的理解能力。DeformableTransformerDecoderLayer和DeformableTransformerDecoder类实现了可变形Transformer解码器的结构支持自注意力和交叉注意力机制能够在解码过程中结合参考边界框信息以提高目标检测的精度。总体而言这个文件实现了多个与Transformer相关的模块提供了灵活的结构和功能适用于各种计算机视觉任务尤其是在目标检测等领域。通过这些模块用户可以构建复杂的深度学习模型以处理不同类型的输入数据并进行有效的特征学习。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。)# 实例化并运行应用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 解释器的路径以便后续执行命令时使用。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执行构建的命令并将shell参数设置为True以便在 shell 中运行命令。检查命令的返回码如果返回码不为0表示脚本运行出错打印错误信息。主程序入口在if __name__ __main__:块中指定要运行的脚本路径这里使用的是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 框架来启动一个 Web 应用。首先程序导入了必要的模块包括sys、os和subprocess。其中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模块则用于创建新进程、连接到它们的输入/输出/错误管道并获取它们的返回码。此外程序还从QtFusion.path导入了abs_path函数用于获取文件的绝对路径。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command该命令使用当前的 Python 解释器和 Streamlit 模块来运行指定的脚本。命令的格式为{python_path} -m streamlit run {script_path}。随后使用subprocess.run方法执行构建好的命令并将shell参数设置为True以便在 shell 中运行该命令。执行完命令后检查返回码result.returncode如果返回码不为 0表示脚本运行出错则打印一条错误信息。最后在if __name__ __main__:块中程序指定了要运行的脚本路径这里使用abs_path(web.py)来获取web.py的绝对路径。然后调用run_script函数来运行这个脚本。总体来说这个程序的主要作用是方便地启动一个基于 Streamlit 的 Web 应用确保在正确的 Python 环境中运行指定的脚本。python import requests # 导入requests库用于发送HTTP请求 # 定义API的根地址 HUB_API_ROOT https://api.example.com # 示例API根地址 HUB_WEB_ROOT https://web.example.com # 示例Web根地址 PREFIX [Auth] # 日志前缀 class Auth: 处理身份验证过程包括API密钥处理、基于cookie的身份验证和头部生成。 支持不同的身份验证方法 1. 直接使用API密钥。 2. 使用浏览器cookie进行身份验证特别是在Google Colab中。 3. 提示用户输入API密钥。 id_token api_key model_key False # 初始化身份验证相关的属性 def __init__(self, api_key, verboseFalse): 初始化Auth类接受一个可选的API密钥。 参数 api_key (str, optional): 可能是API密钥或组合的API密钥和模型ID。 # 分割输入的API密钥以防包含组合的key_model只保留API密钥部分 api_key api_key.split(_)[0] # 设置API密钥属性如果没有提供则使用设置中的API密钥 self.api_key api_key or SETTINGS.get(api_key, ) # 如果提供了API密钥 if self.api_key: # 如果提供的API密钥与设置中的API密钥匹配 if self.api_key SETTINGS.get(api_key): # 记录用户已登录 if verbose: LOGGER.info(f{PREFIX}Authenticated ✅) return else: # 尝试使用提供的API密钥进行身份验证 success self.authenticate() # 如果没有提供API密钥且环境是Google Colab elif is_colab(): # 尝试使用浏览器cookie进行身份验证 success self.auth_with_cookies() else: # 请求用户输入API密钥 success self.request_api_key() # 在成功身份验证后更新设置中的API密钥 if success: SETTINGS.update({api_key: self.api_key}) if verbose: LOGGER.info(f{PREFIX}New authentication successful ✅) elif verbose: LOGGER.info(f{PREFIX}Retrieve API key from {API_KEY_URL}) def authenticate(self) - bool: 尝试使用id_token或API密钥进行身份验证。 返回 bool: 如果身份验证成功则返回True否则返回False。 try: header self.get_auth_header() # 获取身份验证头部 if header: # 发送POST请求进行身份验证 r requests.post(f{HUB_API_ROOT}/v1/auth, headersheader) if not r.json().get(success, False): raise ConnectionError(Unable to authenticate.) return True raise ConnectionError(User has not authenticated locally.) except ConnectionError: self.id_token self.api_key False # 重置无效的身份验证信息 LOGGER.warning(f{PREFIX}Invalid API key ⚠️) return False def get_auth_header(self): 获取用于API请求的身份验证头部。 返回 (dict): 如果设置了id_token或API密钥则返回身份验证头部否则返回None。 if self.id_token: return {authorization: fBearer {self.id_token}} elif self.api_key: return {x-api-key: self.api_key} return None # 如果没有身份验证信息返回None代码核心部分说明类Auth负责处理身份验证的逻辑包括使用API密钥和cookie进行身份验证。__init__方法初始化时根据提供的API密钥或环境如Google Colab决定如何进行身份验证。authenticate方法通过发送HTTP请求来验证API密钥或token的有效性。get_auth_header方法生成身份验证所需的HTTP头部便于后续的API请求。这个程序文件是用于管理Ultralytics YOLOYou Only Look Once模型的身份验证过程主要涉及API密钥的处理、基于cookie的身份验证以及请求头的生成。文件中定义了一个名为Auth的类该类提供了多种身份验证方法包括直接使用API密钥、使用浏览器cookie进行身份验证特别是在Google Colab环境中以及提示用户输入API密钥。在类的属性中id_token、api_key和model_key都被初始化为False用以存储身份验证所需的令牌和密钥。构造函数__init__接受一个可选的API密钥参数并根据提供的密钥或设置中的密钥进行身份验证。如果用户提供了API密钥程序会检查该密钥是否与设置中的密钥匹配。如果匹配则记录用户已登录的信息如果不匹配则尝试使用提供的API密钥进行身份验证。如果没有提供API密钥且当前环境为Google Colab程序将尝试通过cookie进行身份验证否则程序会请求用户输入API密钥。request_api_key方法用于提示用户输入API密钥最多允许三次尝试。如果用户输入的密钥有效则返回成功否则抛出连接错误。authenticate方法尝试使用id_token或API密钥与服务器进行身份验证并返回认证结果。auth_with_cookies方法则专门用于在Google Colab环境中通过cookie进行身份验证成功后会设置id_token并进行进一步的认证。最后get_auth_header方法用于生成用于API请求的认证头部如果id_token或api_key存在则返回相应的认证头部否则返回None。整体来看这个文件的功能是确保用户能够安全地访问Ultralytics YOLO的API服务提供了一系列的身份验证机制以适应不同的使用场景。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数据增强。 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] # 确保模式是训练或验证 with torch_distributed_zero_first(rank): # 如果使用分布式数据并行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 False workers 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: # 如果启用多尺度训练 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 batch[img] imgs # 更新批次图像 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数据集支持训练和验证模式。get_dataloader方法构造数据加载器确保在分布式训练中只初始化一次数据集。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。get_model方法返回YOLO检测模型并可选择加载预训练权重。get_validator方法返回用于模型验证的验证器记录损失名称。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 YOLOYou Only Look Once目标检测模型的 Python 脚本继承自BaseTrainer类。该文件主要包含了构建数据集、获取数据加载器、预处理图像批次、设置模型属性、获取模型、验证模型、记录损失、输出训练进度、绘制训练样本和绘制训练指标等功能。首先程序导入了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 YOLO 相关的工具和数据处理模块。接着定义了DetectionTrainer类该类用于实现基于检测模型的训练。在build_dataset方法中程序构建了 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。它使用build_yolo_dataset函数来创建数据集并根据模型的步幅stride设置合适的图像大小。get_dataloader方法则负责构建和返回数据加载器。它根据模式训练或验证来初始化数据集并设置是否打乱数据的顺序。该方法还会根据训练模式调整工作线程的数量。在preprocess_batch方法中程序对图像批次进行预处理包括将图像缩放到适当的大小并转换为浮点数格式。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训练数据中的目标。get_model方法返回一个 YOLO 检测模型支持加载预训练权重。get_validator方法则返回一个用于验证模型的DetectionValidator实例负责在训练后评估模型的性能。label_loss_items方法返回一个包含训练损失项的字典方便记录和分析训练过程中的损失情况。progress_string方法则生成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等信息。此外plot_training_samples方法用于绘制训练样本及其标注帮助可视化训练数据的质量。plot_metrics和plot_training_labels方法则用于绘制训练过程中的指标和标签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 YOLO 模型涵盖了数据处理、模型构建、训练过程监控和结果可视化等多个方面。python import torch from ultralytics.engine.results import Results from ultralytics.models.fastsam.utils import bbox_iou from ultralytics.models.yolo.detect.predict import DetectionPredictor from ultralytics.utils import ops class FastSAMPredictor(DetectionPredictor): FastSAMPredictor类专门用于在Ultralytics YOLO框架中进行快速SAMSegment Anything Model分割预测任务。 该类继承自DetectionPredictor定制了预测管道特别针对快速SAM进行了调整。 def __init__(self, cfgDEFAULT_CFG, overridesNone, _callbacksNone): 初始化FastSAMPredictor类设置任务为分割。 Args: cfg (dict): 预测的配置参数。 overrides (dict, optional): 可选的参数覆盖以实现自定义行为。 _callbacks (dict, optional): 可选的回调函数列表在预测过程中调用。 super().__init__(cfg, overrides, _callbacks) self.args.task segment # 设置任务为分割 def postprocess(self, preds, img, orig_imgs): 对模型的预测结果进行后处理包括非极大值抑制和将框缩放到原始图像大小并返回最终结果。 Args: preds (list): 模型的原始输出预测。 img (torch.Tensor): 处理后的图像张量。 orig_imgs (list | torch.Tensor): 原始图像或图像列表。 Returns: (list): 包含处理后框、掩码和其他元数据的Results对象列表。 # 应用非极大值抑制 p ops.non_max_suppression( preds[0], self.args.conf, self.args.iou, agnosticself.args.agnostic_nms, max_detself.args.max_det, nc1, # 设置为1类因为SAM没有类预测 classesself.args.classes) # 创建一个全框初始化为0 full_box torch.zeros(p[0].shape[1], devicep[0].device) full_box[2], full_box[3], full_box[4], full_box[6:] img.shape[3], img.shape[2], 1.0, 1.0 full_box full_box.view(1, -1) # 计算IOU并更新full_box critical_iou_index bbox_iou(full_box[0][:4], p[0][:, :4], iou_thres0.9, image_shapeimg.shape[2:]) if critical_iou_index.numel() ! 0: full_box[0][4] p[0][critical_iou_index][:, 4] full_box[0][6:] p[0][critical_iou_index][:, 6:] p[0][critical_iou_index] full_box # 更新预测框 # 确保原始图像是numpy格式 if not isinstance(orig_imgs, list): orig_imgs ops.convert_torch2numpy_batch(orig_imgs) results [] proto preds[1][-1] if len(preds[1]) 3 else preds[1] # 获取掩码原型 for i, pred in enumerate(p): orig_img orig_imgs[i] img_path self.batch[0][i] if not len(pred): # 如果没有预测框 masks None elif self.args.retina_masks: pred[:, :4] ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape) # 缩放框 masks ops.process_mask_native(proto[i], pred[:, 6:], pred[:, :4], orig_img.shape[:2]) # 处理掩码 else: masks ops.process_mask(proto[i], pred[:, 6:], pred[:, :4], img.shape[2:], upsampleTrue) # 处理掩码 pred[:, :4] ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape) # 缩放框 # 将结果添加到结果列表中 results.append(Results(orig_img, pathimg_path, namesself.model.names, boxespred[:, :6], masksmasks)) return results # 返回处理后的结果代码核心部分解释类定义FastSAMPredictor继承自DetectionPredictor用于快速的分割任务。初始化方法设置任务为分割并调用父类的初始化方法。后处理方法对模型的预测结果进行后处理包括非极大值抑制、框的缩放和掩码的处理最终返回处理后的结果列表。该程序文件是Ultralytics YOLO框架中用于快速SAMSegment Anything Model分割预测任务的实现名为predict.py。它定义了一个名为FastSAMPredictor的类该类继承自DetectionPredictor并专门针对快速SAM进行了定制化的预测流程。在类的初始化方法__init__中FastSAMPredictor接受配置参数cfg、可选的参数覆盖overrides以及可选的回调函数_callbacks。通过调用父类的初始化方法设置了任务类型为“分割”。这表明该预测器将用于图像分割而非传统的目标检测。postprocess方法是该类的核心功能之一负责对模型的原始输出进行后处理。该方法接受三个参数preds模型的原始预测输出、img处理后的图像张量和orig_imgs原始图像或图像列表。在该方法中首先使用非极大值抑制NMS来过滤掉重叠的预测框以提高预测的准确性。由于SAM模型没有类别预测因此在NMS中将类别数设置为1。接下来程序构建了一个全框full_box用于存储图像的宽高和其他信息并计算与预测框的IoUIntersection over Union值以便进一步处理。如果IoU值满足一定阈值程序将更新全框的信息。对于输入的原始图像如果它不是列表形式则将其转换为NumPy数组。随后程序遍历每个预测结果处理相应的掩膜masks。根据是否启用“视网膜掩膜”选项程序将选择不同的方式来处理掩膜。最后将处理后的结果包括原始图像、路径、预测框和掩膜封装成Results对象并返回。总体而言该文件实现了一个高效的分割预测流程适用于快速SAM模型提供了灵活的配置和后处理选项以便于用户在Ultralytics YOLO框架中进行图像分割任务。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