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网站管理后台登录地址,免费行情软件网站大全下载,网站建设公司运营,品牌创意网站建设徕卡e一、背景意义 随着工业化进程的加快#xff0c;气罐作为重要的能源储存设备#xff0c;其安全性和可追溯性日益受到重视。气罐上刻印的信息不仅承载着产品的基本信息#xff0c;还涉及到安全监管、维护保养及产品召回等多个方面。因此#xff0c;如何高效、准确地识别气罐上…一、背景意义随着工业化进程的加快气罐作为重要的能源储存设备其安全性和可追溯性日益受到重视。气罐上刻印的信息不仅承载着产品的基本信息还涉及到安全监管、维护保养及产品召回等多个方面。因此如何高效、准确地识别气罐上的刻印信息成为了当前工业界和学术界亟待解决的技术难题。传统的人工识别方法不仅耗时耗力而且容易受到人为因素的影响导致识别结果的不准确性。为此基于深度学习的图像识别技术应运而生尤其是目标检测算法的快速发展为气罐刻印信息的自动识别提供了新的解决方案。YOLOYou Only Look Once系列算法以其高效的实时检测能力和良好的准确性逐渐成为目标检测领域的主流方法。YOLOv8作为该系列的最新版本进一步提升了检测精度和速度尤其在复杂背景下的目标识别能力上表现突出。然而针对气罐刻印信息的识别现有的YOLOv8模型仍存在一定的局限性例如对不同刻印字体、大小和环境光照变化的适应性不足。因此改进YOLOv8模型以更好地适应气罐刻印信息的识别需求具有重要的理论和实际意义。本研究基于“20thNov_GasTank_Engraving”数据集该数据集包含2079张气罐刻印信息的图像涵盖了四个类别CML_number、Date、ISI_mark和Serial_Number。这些类别的多样性为模型的训练提供了丰富的样本有助于提高模型的泛化能力和识别准确率。通过对数据集的深入分析我们可以发现不同类别的刻印信息在图像中的表现形式各异这为模型的改进提供了明确的方向。针对这些特征我们将通过数据增强、特征提取优化和模型结构调整等手段提升YOLOv8在气罐刻印信息识别中的表现。此外气罐刻印信息的自动识别系统不仅可以提高工作效率降低人工成本还能在一定程度上减少人为错误提升气罐管理的安全性和可靠性。随着物联网和智能制造的不断发展气罐刻印信息的自动化识别将为实现智能化管理提供有力支持推动相关行业的数字化转型。综上所述基于改进YOLOv8的气罐刻印信息识别系统的研究不仅具有重要的学术价值也为实际应用提供了切实可行的解决方案。通过该研究我们期望能够在目标检测领域取得新的突破为气罐安全管理提供更为高效、智能的技术手段从而推动相关行业的可持续发展。二、图片效果三、数据集信息在本研究中我们使用了名为“20thNov_GasTank_Engraving”的数据集以训练和改进YOLOv8模型旨在实现对气罐刻印信息的高效识别。该数据集专注于气罐表面刻印的多种信息涵盖了四个主要类别分别为CML_number、Date、ISI_mark和Serial_Number。这些类别的选择不仅反映了气罐管理和追踪的重要性也为相关行业提供了标准化的数据支持。首先CML_number化学物质清单编号是气罐标识的重要组成部分它用于识别气罐内所储存的化学物质。这一信息对于安全管理和应急响应至关重要确保在发生泄漏或其他紧急情况时相关人员能够迅速获取气罐内物质的详细信息从而采取适当的应对措施。数据集中包含的CML_number样本涵盖了多种不同的格式和字体确保模型能够适应各种实际应用场景。其次Date日期信息在气罐管理中同样扮演着重要角色。气罐的生产日期、检验日期和有效期等信息都是确保气罐安全使用的关键因素。通过对日期信息的准确识别相关人员可以及时了解气罐的使用状态避免因过期或未检验的气罐而导致的安全隐患。数据集中包含的日期样本涵盖了不同的日期格式和排列方式以增强模型的鲁棒性。第三ISI_mark印度标准局标记是气罐合规性的重要标识表明该气罐符合国家安全标准。识别这一信息不仅有助于确保气罐的合法性还能为消费者提供安全保障。数据集中提供了多种不同样式和尺寸的ISI_mark样本以帮助模型学习如何在不同背景和光照条件下进行准确识别。最后Serial_Number序列号是气罐的唯一标识符用于追踪气罐的生产和流通信息。通过对序列号的准确识别企业能够有效管理气罐的库存和使用情况确保产品的可追溯性。这一类别的数据样本同样多样化涵盖了不同的字体、颜色和背景以提高模型在实际应用中的适应能力。总的来说“20thNov_GasTank_Engraving”数据集的设计充分考虑了气罐刻印信息的多样性和复杂性涵盖了关键的四个类别为改进YOLOv8模型提供了丰富的训练素材。通过对这些刻印信息的高效识别研究旨在提升气罐管理的智能化水平进而提高安全性和合规性。该数据集不仅为学术研究提供了基础也为实际应用中的气罐监控和管理提供了重要的数据支持。四、核心代码python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LayerNorm(nn.Module): 自定义的LayerNorm层支持两种数据格式channels_last和channels_first。 channels_last对应的输入形状为(batch_size, height, width, channels) channels_first对应的输入形状为(batch_size, channels, height, width)。 def __init__(self, normalized_shape, eps1e-6, data_formatchannels_last): super().__init__() # 权重和偏置参数 self.weight nn.Parameter(torch.ones(normalized_shape)) self.bias nn.Parameter(torch.zeros(normalized_shape)) self.eps eps self.data_format data_format if self.data_format not in [channels_last, channels_first]: raise NotImplementedError self.normalized_shape (normalized_shape, ) def forward(self, x): # 根据数据格式进行不同的归一化处理 if self.data_format channels_last: return F.layer_norm(x, self.normalized_shape, self.weight, self.bias, self.eps) elif self.data_format channels_first: u x.mean(1, keepdimTrue) # 计算均值 s (x - u).pow(2).mean(1, keepdimTrue) # 计算方差 x (x - u) / torch.sqrt(s self.eps) # 标准化 x self.weight[:, None, None] * x self.bias[:, None, None] # 应用权重和偏置 return x class Block(nn.Module): ConvNeXtV2的基本构建块。 Args: dim (int): 输入通道数。 drop_path (float): 随机深度率。默认值为0.0。 def __init__(self, dim, drop_path0.): super().__init__() # 深度可分离卷积 self.dwconv nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size7, padding3, groupsdim) self.norm LayerNorm(dim, eps1e-6) # 使用自定义的LayerNorm self.pwconv1 nn.Linear(dim, 4 * dim) # 1x1卷积使用线性层实现 self.act nn.GELU() # 激活函数 self.pwconv2 nn.Linear(4 * dim, dim) # 另一个1x1卷积 self.drop_path nn.Identity() if drop_path 0. else DropPath(drop_path) # 随机深度 def forward(self, x): input x # 保存输入以便后续残差连接 x self.dwconv(x) # 深度卷积 x self.norm(x.permute(0, 2, 3, 1)) # 归一化 x self.pwconv1(x) # 第一个1x1卷积 x self.act(x) # 激活 x self.pwconv2(x) # 第二个1x1卷积 x x.permute(0, 3, 1, 2) # 恢复维度顺序 x input self.drop_path(x) # 残差连接 return x class ConvNeXtV2(nn.Module): ConvNeXt V2模型。 Args: in_chans (int): 输入图像的通道数。默认值为3。 num_classes (int): 分类头的类别数。默认值为1000。 depths (tuple(int)): 每个阶段的块数。默认值为[3, 3, 9, 3]。 dims (int): 每个阶段的特征维度。默认值为[96, 192, 384, 768]。 drop_path_rate (float): 随机深度率。默认值为0。 def __init__(self, in_chans3, num_classes1000, depths[3, 3, 9, 3], dims[96, 192, 384, 768], drop_path_rate0.): super().__init__() self.downsample_layers nn.ModuleList() # 下采样层 # 初始卷积层 stem nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chans, dims[0], kernel_size4, stride4), LayerNorm(dims[0], eps1e-6, data_formatchannels_first) ) self.downsample_layers.append(stem) # 构建下采样层 for i in range(3): downsample_layer nn.Sequential( LayerNorm(dims[i], eps1e-6, data_formatchannels_first), nn.Conv2d(dims[i], dims[i1], kernel_size2, stride2), ) self.downsample_layers.append(downsample_layer) self.stages nn.ModuleList() # 特征分辨率阶段 dp_rates [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))] cur 0 for i in range(4): stage nn.Sequential( *[Block(dimdims[i], drop_pathdp_rates[cur j]) for j in range(depths[i])] ) self.stages.append(stage) cur depths[i] self.norm nn.LayerNorm(dims[-1], eps1e-6) # 最后的归一化层 self.head nn.Linear(dims[-1], num_classes) # 分类头 def forward(self, x): 前向传播函数 for i in range(4): x self.downsample_layers[i](x) # 下采样 x self.stages[i](x) # 特征提取 return x # 返回最后的特征图代码核心部分分析LayerNorm: 自定义的层归一化支持不同的数据格式。Block: ConvNeXtV2的基本构建块包含深度卷积、归一化、激活和残差连接。ConvNeXtV2: 主模型包含下采样层和多个阶段每个阶段由多个Block组成最终输出特征图。这些核心部分是构建ConvNeXtV2模型的基础能够有效地进行图像分类任务。这个文件定义了一个名为ConvNeXtV2的深度学习模型及其相关组件主要用于计算机视觉任务。代码中使用了 PyTorch 框架并引入了一些必要的库和模块。首先文件中定义了一个LayerNorm类这是一个层归一化模块支持两种数据格式channels_last和channels_first。在前向传播中LayerNorm根据输入数据的格式对其进行归一化处理以提高模型的稳定性和收敛速度。接下来定义了一个GRN类表示全局响应归一化层。该层通过计算输入的 L2 范数来调整输入的响应并使用可学习的参数gamma和beta来实现自适应的归一化。这种归一化方式有助于提高模型的性能。然后定义了一个Block类表示 ConvNeXtV2 的基本构建块。这个块包含了深度可分离卷积、层归一化、点卷积、激活函数GELU和全局响应归一化等操作。它还实现了随机深度Drop Path机制以增强模型的泛化能力。接下来是ConvNeXtV2类的定义这是整个模型的核心。构造函数中定义了输入通道数、分类头的类别数、每个阶段的块数、特征维度等参数。模型的结构包括一个初始的卷积层和多个下采样层后面是多个特征分辨率阶段每个阶段由多个残差块组成。模型的最后部分是一个层归一化和一个线性分类头。在ConvNeXtV2的前向传播中输入数据经过下采样层和各个阶段的处理最终返回每个阶段的特征图。此外文件还定义了一个update_weight函数用于更新模型的权重。该函数会检查权重字典中的键是否存在于模型字典中并且形状是否匹配最后更新模型的权重。最后文件提供了多个函数如convnextv2_atto、convnextv2_femto等用于创建不同规模的 ConvNeXtV2 模型。这些函数可以选择性地加载预训练权重以便在特定任务上进行微调。总体而言这个文件实现了 ConvNeXtV2 模型的结构提供了灵活的配置选项并支持预训练权重的加载适用于各种计算机视觉任务。python from collections import defaultdict import cv2 from shapely.geometry import Polygon from shapely.geometry.point import Point class ObjectCounter: 一个用于管理实时视频流中基于轨迹的物体计数的类。 def __init__(self): 初始化计数器设置各种跟踪和计数参数的默认值。 self.is_drawing False # 是否正在绘制区域 self.selected_point None # 当前选中的点 self.reg_pts None # 计数区域的点 self.counting_region None # 计数区域的多边形 self.names None # 类别名称 self.in_counts 0 # 进入计数 self.out_counts 0 # 离开计数 self.counting_list [] # 当前计数的物体列表 self.track_history defaultdict(list) # 轨迹历史记录 def set_args(self, classes_names, reg_pts, region_colorNone, line_thickness2, track_thickness2, view_imgFalse, draw_tracksFalse): 配置计数器的图像、边界框线条厚度和计数区域点。 Args: classes_names (dict): 类别名称 reg_pts (list): 定义计数区域的初始点列表 region_color (tuple): 区域线的颜色 line_thickness (int): 边界框的线条厚度 track_thickness (int): 轨迹的厚度 view_img (bool): 控制是否显示视频流的标志 draw_tracks (bool): 是否绘制轨迹 self.reg_pts reg_pts # 设置计数区域的点 self.counting_region Polygon(self.reg_pts) # 创建计数区域的多边形 self.names classes_names # 设置类别名称 def extract_and_process_tracks(self, tracks): 提取并处理物体轨迹进行计数和绘制。 Args: tracks (list): 从物体跟踪过程中获得的轨迹列表 boxes tracks[0].boxes.xyxy.cpu() # 获取边界框坐标 clss tracks[0].boxes.cls.cpu().tolist() # 获取类别 track_ids tracks[0].boxes.id.int().cpu().tolist() # 获取轨迹ID for box, track_id, cls in zip(boxes, track_ids, clss): # 计算物体的中心点 track_line self.track_history[track_id] track_line.append((float((box[0] box[2]) / 2), float((box[1] box[3]) / 2))) track_line.pop(0) if len(track_line) 30 else None # 限制轨迹长度 # 计数物体 if self.counting_region.contains(Point(track_line[-1])): # 检查物体是否在计数区域内 if track_id not in self.counting_list: # 如果物体未被计数 self.counting_list.append(track_id) # 添加到计数列表 if box[0] self.counting_region.centroid.x: # 判断物体是进入还是离开 self.out_counts 1 # 离开计数加1 else: self.in_counts 1 # 进入计数加1 def start_counting(self, im0, tracks): 启动物体计数过程的主函数。 Args: im0 (ndarray): 当前视频流的帧 tracks (list): 从物体跟踪过程中获得的轨迹列表 self.im0 im0 # 存储当前帧 if tracks[0].boxes.id is None: # 如果没有物体ID返回 return self.extract_and_process_tracks(tracks) # 提取并处理轨迹代码说明ObjectCounter类用于管理物体计数的核心类包含初始化、参数设置、轨迹提取和处理、计数启动等功能。初始化方法设置了一些基本的属性如是否绘制区域、计数区域的点、计数结果等。set_args方法用于配置计数器的参数包括类别名称、计数区域的点、线条厚度等。extract_and_process_tracks方法处理输入的轨迹数据进行物体计数并更新计数结果。start_counting方法启动计数过程接收当前帧和轨迹数据并调用处理方法。这个代码的核心功能是实时计数进入和离开指定区域的物体适用于监控和分析场景。这个程序文件定义了一个名为ObjectCounter的类主要用于在实时视频流中基于对象的轨迹进行计数。程序首先导入了一些必要的库包括cv2用于图像处理defaultdict用于存储对象的轨迹信息以及shapely库用于处理几何形状。在ObjectCounter类的初始化方法中设置了一些默认值这些值涉及到鼠标事件、区域信息、图像和注释信息、对象计数信息以及轨迹信息。具体来说is_drawing和selected_point用于处理鼠标绘制区域的状态reg_pts和counting_region用于定义计数区域im0用于存储当前图像in_counts和out_counts用于记录进入和离开计数区域的对象数量。set_args方法用于配置计数器的参数包括类名、区域点、区域颜色、线条厚度等。这些参数可以根据需要进行调整以适应不同的应用场景。mouse_event_for_region方法处理鼠标事件允许用户通过鼠标在视频流中绘制和调整计数区域。当用户按下鼠标左键时如果点击了区域的某个点就会开始绘制当鼠标移动时如果正在绘制则更新区域的点当鼠标左键释放时停止绘制。extract_and_process_tracks方法负责提取和处理跟踪到的对象信息。它从跟踪数据中获取边界框、类别和跟踪ID并使用Annotator类绘制边界框和轨迹。通过检查对象的最后位置是否在计数区域内程序会更新进入和离开的计数并将跟踪ID添加到计数列表中。在处理完所有跟踪对象后如果设置了显示图像的标志程序会在窗口中显示当前的计数结果并允许用户通过鼠标事件来调整计数区域。start_counting方法是计数过程的主函数它接收当前帧图像和跟踪数据并调用前面提到的处理方法来进行对象计数。最后程序的入口点创建了一个ObjectCounter实例启动计数器。整体而言这个程序提供了一个实时对象计数的解决方案能够动态地调整计数区域并实时显示计数结果。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)# 检查命令执行的返回码如果不为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# 这里可以直接指定脚本名称# 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。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。python_path sys.executable获取当前 Python 解释器的完整路径。command构建一个命令字符串使用streamlit模块运行指定的脚本。subprocess.run(command, shellTrue)执行构建的命令。result.returncode检查命令的返回码若不为0则输出错误信息。主程序块if __name__ __main__:确保只有在直接运行该脚本时才会执行以下代码。script_path web.py指定要运行的脚本名称。run_script(script_path)调用run_script函数传入脚本路径以执行。这个程序文件名为ui.py其主要功能是通过当前的 Python 环境运行一个指定的脚本具体来说是运行一个名为web.py的脚本。程序首先导入了必要的模块包括sys、os和subprocess这些模块分别用于访问系统特性、操作系统功能和执行外部命令。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 环境来运行脚本。接着构建一个命令字符串这个命令使用了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。然后使用subprocess.run方法执行构建好的命令。这个方法会在一个新的 shell 中运行命令并等待其完成。如果脚本运行过程中出现错误返回的returncode将不等于 0此时程序会打印出“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ui.py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通过abs_path函数获取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目的是为了方便地通过当前的 Python 环境运行一个 Streamlit 应用脚本并处理可能出现的错误。python # 导入必要的模块和类 from .model import RTDETR # 从当前包的model模块导入RTDETR类 from .predict import RTDETRPredictor # 从当前包的predict模块导入RTDETRPredictor类 from .val import RTDETRValidator # 从当前包的val模块导入RTDETRValidator类 # 定义当前模块的公开接口 __all__ RTDETRPredictor, RTDETRValidator, RTDETR # 指定在使用from module import *时允许导入的类注释说明导入模块from .model import RTDETR这行代码从当前包的model模块中导入了RTDETR类RTDETR通常是一个用于目标检测的模型。from .predict import RTDETRPredictor这行代码从当前包的predict模块中导入了RTDETRPredictor类RTDETRPredictor用于执行模型的预测功能。from .val import RTDETRValidator这行代码从当前包的val模块中导入了RTDETRValidator类RTDETRValidator用于验证模型的性能。定义公开接口__all__是一个特殊变量用于定义当使用from module import *时哪些名称是可以被导入的。在这里只有RTDETRPredictor、RTDETRValidator和RTDETR这三个类会被导入到外部作用域。这样可以控制模块的公共API避免不必要的名称冲突和隐藏实现细节。这个程序文件是Ultralytics YOLO项目的一部分主要用于定义和导入与RTDETR一个基于YOLO的目标检测模型相关的模块和类。文件开头的注释表明该项目遵循AGPL-3.0许可证意味着该代码是开源的用户可以自由使用和修改但需要遵循相应的许可证条款。在文件中首先从当前目录下的model模块导入了RTDETR类这个类可能是实现RTDETR模型的核心部分负责模型的结构和功能。接着从predict模块导入了RTDETRPredictor类这个类可能用于对输入数据进行预测输出检测结果。最后从val模块导入了RTDETRValidator类这个类可能用于验证模型的性能评估其在测试集上的表现。文件的最后一行定义了__all__变量这个变量是一个字符串元组列出了该模块公开的接口。通过定义__all__用户在使用from module import *时只会导入这些指定的类避免了不必要的命名冲突和混乱。总的来说这个文件的主要功能是组织和管理与RTDETR模型相关的组件使得其他模块可以方便地导入和使用这些功能。python # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # 导入必要的库 import torch # 导入PyTorch库用于深度学习模型的构建和训练 # 定义YOLO模型类 class YOLO: def __init__(self, model_path): # 初始化YOLO模型 self.model torch.load(model_path) # 加载预训练的YOLO模型 def predict(self, image): # 对输入图像进行预测 with torch.no_grad(): # 禁用梯度计算以节省内存 predictions self.model(image) # 使用模型对图像进行推理 return predictions # 返回预测结果 # 主程序 if __name__ __main__: yolo_model YOLO(yolo_model.pt) # 实例化YOLO模型加载指定路径的模型文件 test_image torch.randn(1, 3, 640, 640) # 创建一个随机图像作为测试输入 results yolo_model.predict(test_image) # 对测试图像进行预测 print(results) # 输出预测结果代码注释说明导入库引入PyTorch库以便使用深度学习功能。YOLO类定义了一个YOLO模型的类包含初始化和预测方法。__init__方法用于加载预训练的YOLO模型。predict方法用于对输入图像进行预测并返回结果。主程序在主程序中实例化YOLO模型加载模型文件并对一个随机生成的图像进行预测最后输出预测结果。以上是对YOLO模型核心部分的保留和详细注释。该文件是Ultralytics YOLO项目的一部分文件名为__init__.py通常用于标识一个Python包。文件的开头包含一行注释表明该项目是Ultralytics YOLO的实现并且使用AGPL-3.0许可证。这意味着该项目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遵循相同的许可证条款。在Python中__init__.py文件的存在使得包含该文件的目录被视为一个包这样可以在其他Python模块中导入该包的内容。虽然在这个文件中没有具体的代码实现但它可能会包含包的初始化逻辑例如导入其他模块、定义包的版本信息或设置包的元数据等。总的来说这个文件的主要作用是为Ultralytics YOLO项目提供包的结构和标识确保该项目能够被其他Python代码正确地导入和使用。python import random import numpy as np import torch.nn as nn from ultralytics.data import build_dataloader, build_yolo_dataset from ultralytics.engine.trainer import BaseTrainer from ultralytics.models import yolo from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel from ultralytics.utils import LOGGER, RANK from ultralytics.utils.torch_utils import de_parallel, torch_distributed_zero_first class DetectionTrainer(BaseTrainer): DetectionTrainer类继承自BaseTrainer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): 模式可以是train或val用于自定义不同的增强方式。 batch (int, optional): 批次大小适用于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] with torch_distributed_zero_first(rank): # 仅在DDP中初始化数据集 dataset self.build_dataset(dataset_path, mode, batch_size) shuffle mode train # 训练模式下打乱数据 workers self.args.workers if mode train else self.args.workers * 2 return build_dataloader(dataset, batch_size, workers, shuffle, rank) # 返回数据加载器 def preprocess_batch(self, batch): 对图像批次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 ) # 随机选择图像大小 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:] ] # 计算新的图像形状 imgs nn.functional.interpolate(imgs, sizens, modebilinear, align_cornersFalse) # 进行插值 batch[img] imgs return batch def 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) if weights: model.load(weights) # 加载权重 return model 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, )代码说明导入必要的库导入了PyTorch、NumPy和Ultralytics库中的一些模块用于构建数据集、模型和数据加载器等。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方法对图像批次进行预处理包括归一化和可能的多尺度调整。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检测模型并可选择加载预训练权重。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目标检测模型的实现继承自BaseTrainer类。程序的主要功能是构建数据集、加载数据、预处理图像、设置模型属性、获取模型、验证模型、记录损失、显示训练进度以及绘制训练样本和指标。在程序开始部分导入了一些必要的库和模块包括数学运算、随机数生成、深度学习相关的库如 PyTorch以及 Ultralytics 提供的工具和模型。DetectionTrainer类是程序的核心负责管理训练过程。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量大小作为参数。它使用build_yolo_dataset函数来创建数据集并根据模型的步幅stride设置图像的处理方式。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。根据模式训练或验证它设置数据的洗牌方式并根据工作线程的数量创建数据加载器。preprocess_batch方法负责对每个批次的图像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。如果启用了多尺度训练它会随机选择一个新的图像大小并调整图像的尺寸。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这些信息来自于数据集的配置。get_model方法用于返回一个 YOLO 检测模型可以加载预训练的权重。get_validator方法返回一个用于验证 YOLO 模型的验证器记录损失名称以便后续分析。label_loss_items方法用于返回一个包含训练损失项的字典便于后续的损失记录和分析。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帮助分析模型的训练效果。总体而言这个程序文件实现了 YOLO 模型的训练过程涵盖了数据处理、模型构建、训练监控和结果可视化等多个方面。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