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太原网站建站模板,延边有没有做网站的,外贸实用工具,网站 业务范围一、背景意义 随着城市化进程的加快#xff0c;城市绿化的重要性日益凸显#xff0c;树木作为城市生态系统的重要组成部分#xff0c;承担着改善空气质量、调节气候、提供栖息地等多重功能。然而#xff0c;城市树木的种类多样性和生长状况直接影响到城市生态环境的健康与…一、背景意义随着城市化进程的加快城市绿化的重要性日益凸显树木作为城市生态系统的重要组成部分承担着改善空气质量、调节气候、提供栖息地等多重功能。然而城市树木的种类多样性和生长状况直接影响到城市生态环境的健康与可持续发展。因此建立一个高效、准确的树木种类巡检系统对于城市绿化管理、生态保护及生物多样性维护具有重要的现实意义。近年来计算机视觉和深度学习技术的迅猛发展为植物种类识别提供了新的思路。YOLOYou Only Look Once系列模型以其高效的实时目标检测能力逐渐成为植物识别领域的研究热点。YOLOv8作为该系列的最新版本具有更高的检测精度和更快的处理速度能够满足城市树木种类巡检的需求。然而针对特定环境下的树木种类识别YOLOv8的性能仍有提升空间尤其是在复杂背景和光照变化的情况下。因此基于改进YOLOv8的树木种类巡检系统的研究具有重要的学术价值和应用前景。本研究所使用的数据集“WuHanTrees_Without_Sapi”包含3145张图像涵盖9个树木种类包括白杨albi、雪松cedr、肉桂cinn、银杏gink、楠木koel、木槿magn、红枫meta、白榆plat和柳树sali。这些树种在武汉地区具有代表性反映了当地的生态特征和植物多样性。通过对该数据集的深入分析与处理可以为树木种类的自动识别提供丰富的样本基础。改进YOLOv8模型的研究旨在通过优化网络结构、增强数据预处理和后处理技术提高模型在树木种类识别中的准确性和鲁棒性。具体而言研究将探索不同的特征提取方法利用迁移学习技术对预训练模型进行微调以适应特定的树木种类识别任务。此外结合图像增强技术和多尺度检测策略进一步提升模型在复杂环境下的表现。本研究的意义不仅在于推动树木种类识别技术的发展更在于为城市绿化管理提供科学依据。通过建立高效的巡检系统能够实时监测城市树木的生长状况及时发现病虫害和环境变化进而采取相应的管理措施。这将有助于提高城市绿化的科学管理水平促进生态环境的可持续发展。综上所述基于改进YOLOv8的路旁树木种类巡检系统的研究不仅具有重要的理论价值也将为实际应用提供切实可行的解决方案。通过这一研究期望能够为城市生态管理提供新的技术手段推动生态文明建设的进程。二、图片效果三、数据集信息在进行路旁树木种类巡检系统的研究与开发过程中数据集的选择与构建至关重要。本项目所采用的数据集名为“WuHanTrees_Without_Sapi”其主要目标是为改进YOLOv8模型提供高质量的训练数据以实现对路旁树木种类的精准识别与分类。该数据集包含了3145张图像涵盖了9个不同的树木种类具有丰富的多样性和代表性能够有效支持模型的训练与评估。在这3145张图像中数据集精心标注了9个类别分别为albi白杨、cedr雪松、cinn肉桂、gink银杏、koel青桐、magn木兰、meta香樟、plat白桦和sali柳树。这些树种在城市绿化和生态环境中具有重要的地位因而在巡检系统中准确识别这些树种将有助于城市管理者更好地进行绿化维护和生态保护。数据集的构建过程遵循了严格的标准确保了图像的质量和标注的准确性。每一张图像都经过专业人员的审核与标注确保其在不同光照、角度和背景下的表现均能真实反映树木的特征。这种高质量的标注不仅提升了模型的训练效果也为后续的应用提供了可靠的数据基础。此外数据集的多样性体现在不同的生长环境和季节变化上这对于模型的泛化能力至关重要。通过在不同的场景中进行训练YOLOv8模型能够更好地适应实际应用中的各种复杂情况从而提高树木种类识别的准确性和鲁棒性。这一数据集的设计理念旨在通过多样化的样本帮助模型学习到更全面的特征从而在实际应用中实现更高的识别率。值得一提的是该数据集遵循CC BY 4.0许可证允许用户在遵循相关规定的前提下自由使用和分享。这种开放性不仅促进了学术界和工业界的合作也为更多的研究者提供了宝贵的资源推动了相关领域的研究进展。综上所述“WuHanTrees_Without_Sapi”数据集为改进YOLOv8的路旁树木种类巡检系统提供了坚实的基础。通过丰富的图像数据和准确的标注该数据集不仅能够提升模型的训练效果还能为后续的实际应用提供可靠的支持。随着城市绿化管理需求的不断增加基于这一数据集开发的巡检系统将为城市生态环境的保护与管理提供重要的技术支持助力实现可持续发展的目标。四、核心代码python import torch import torch.nn as nn from ultralytics.utils import LOGGER, yaml_load from ultralytics.utils.downloads import attempt_download_asset class AutoBackend(nn.Module): 处理Ultralytics YOLO模型的动态后端选择用于推理。 torch.no_grad() def __init__(self, weightsyolov8n.pt, devicetorch.device(cpu), fp16False, fuseTrue, dataNone): 初始化AutoBackend以进行推理。 参数: weights (str): 模型权重文件的路径默认为yolov8n.pt。 device (torch.device): 运行模型的设备默认为CPU。 fp16 (bool): 启用半精度推理仅在特定后端支持默认为False。 fuse (bool): 合并Conv2D BatchNorm层以优化默认为True。 data (str | Path | optional): 包含类名的额外data.yaml文件的路径默认为None。 super().__init__() w str(weights) model_type self._model_type(w) # 获取模型类型 self.device device self.fp16 fp16 # 下载模型如果不是本地文件 if not model_type[0]: # 如果不是PyTorch模型 w attempt_download_asset(w) # 加载模型 if model_type[0]: # PyTorch模型 self.model torch.load(w, map_locationdevice) # 加载PyTorch模型 else: raise TypeError(f模型格式不支持: {w}) # 设置模型为评估模式 self.model.eval() # 如果启用半精度 if self.fp16: self.model.half() # 加载类名 self.names self._load_class_names(data) def forward(self, im): 对输入图像进行推理。 参数: im (torch.Tensor): 进行推理的图像张量。 返回: (torch.Tensor): 推理结果。 if self.fp16 and im.dtype ! torch.float16: im im.half() # 转换为FP16 with torch.no_grad(): return self.model(im) # 进行推理 def _load_class_names(self, data): 加载类名。 参数: data (str | Path | optional): 类名文件的路径。 返回: dict: 类名字典。 if data: return yaml_load(data)[names] # 从YAML文件加载类名 return {i: fclass{i} for i in range(999)} # 默认类名 staticmethod def _model_type(p): 根据模型文件路径返回模型类型。 参数: p (str): 模型文件路径。 返回: list: 模型类型的布尔值列表。 suffixes [.pt, .onnx, .mlmodel] # 支持的后缀 return [p.endswith(suffix) for suffix in suffixes] # 检查后缀代码说明类AutoBackend: 该类负责加载不同格式的YOLO模型并执行推理。__init__方法: 初始化模型下载权重文件如果需要并加载模型。支持半精度推理。forward方法: 接收输入图像并返回推理结果。_load_class_names方法: 从指定的YAML文件加载类名或返回默认类名。_model_type方法: 根据模型文件的后缀判断模型类型。此代码的核心功能是模型的加载和推理提供了一个灵活的接口来处理不同格式的YOLO模型。这个文件是Ultralytics YOLOYou Only Look Once模型的一个核心组件主要负责动态选择后端以进行推理。文件中包含了多个重要的功能和类下面将对其进行逐步分析。首先文件导入了一些必要的库包括Python的标准库和一些第三方库如torch、cv2、numpy等。这些库为模型的加载、处理和推理提供了支持。接下来定义了一个名为check_class_names的函数用于检查和处理类别名称。这个函数能够将类别名称从列表转换为字典并确保类别索引的有效性。如果输入的类别名称不符合要求函数会抛出一个KeyError。default_class_names函数则提供了默认的类别名称若输入数据有效则从指定的YAML文件中加载类别名称如果无效则返回一个默认的类名字典。AutoBackend类是该文件的核心负责根据输入模型的格式动态选择推理后端。类的构造函数接受多个参数包括模型权重路径、设备类型、是否使用DNN模块、数据文件路径等。构造函数内部首先判断模型的类型并根据不同的模型格式进行相应的加载和初始化。在模型加载过程中AutoBackend类支持多种格式如PyTorch、TorchScript、ONNX、TensorRT等。每种格式都有其特定的加载方式和处理逻辑。例如对于PyTorch模型使用attempt_load_weights函数加载权重对于ONNX模型使用cv2.dnn.readNetFromONNX函数读取模型。此外类中还包含了一个forward方法该方法实现了模型的推理逻辑。它接受一个图像张量并根据不同的后端执行推理最终返回推理结果。该方法支持数据增强和可视化输出。from_numpy方法用于将NumPy数组转换为PyTorch张量warmup方法则用于通过运行一次前向传播来预热模型以提高后续推理的速度。最后_model_type静态方法用于根据模型文件的路径判断模型的类型返回一个布尔值列表指示支持的模型格式。总体而言这个文件为YOLO模型提供了灵活的后端支持使得用户可以方便地在不同的推理引擎上运行模型同时也提供了必要的错误检查和类别名称处理功能。python import sys import subprocess 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 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__: # 指定要运行的脚本路径 script_path web.py # 假设脚本在当前目录下 # 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函数该函数接受一个参数script_path表示要运行的 Python 脚本的路径。函数内部首先获取当前 Python 解释器的路径然后构建一个命令字符串用于运行streamlit。执行命令使用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表示脚本运行出错打印相应的错误信息。主程序入口在if __name__ __main__:语句块中指定要运行的脚本路径并调用run_script函数来执行该脚本。这个程序文件名为ui.py其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使用 Streamlit 框架来启动一个 Web 应用。程序首先导入了必要的模块包括sys、os和subprocess其中sys用于访问与 Python 解释器相关的变量和函数os提供了与操作系统交互的功能而subprocess则用于执行外部命令。接着程序从QtFusion.path模块中导入了abs_path函数这个函数的作用是获取给定路径的绝对路径。在run_script函数中程序接受一个参数script_path该参数是要运行的脚本的路径。函数首先获取当前 Python 解释器的路径并将其存储在python_path变量中。然后构建一个命令字符串该命令使用当前的 Python 解释器和 Streamlit 模块来运行指定的脚本。接下来使用subprocess.run方法执行这个命令并通过shellTrue参数允许在 shell 中执行命令。如果命令执行后返回的状态码不为零说明脚本运行出错程序会打印出相应的错误信息。在文件的最后部分程序通过if __name__ __main__:判断是否是直接运行该脚本。如果是程序会调用abs_path函数获取web.py脚本的绝对路径并将其传递给run_script函数以启动该脚本。总体来说这个程序的核心功能是通过命令行启动一个 Streamlit Web 应用且能够处理脚本运行中的错误。以下是经过简化并注释的核心代码部分主要集中在BaseValidator类的关键功能上importjsonimporttimefrompathlibimportPathimporttorchfromultralytics.utilsimportLOGGER,TQDM,callbacksfromultralytics.utils.torch_utilsimportselect_device,smart_inference_modeclassBaseValidator: BaseValidator类用于创建模型验证器负责模型在验证集上的评估。 def__init__(self,dataloaderNone,save_dirNone,argsNone,_callbacksNone): 初始化BaseValidator实例。 Args: dataloader (torch.utils.data.DataLoader): 用于验证的数据加载器。 save_dir (Path, optional): 结果保存目录。 args (SimpleNamespace): 验证器的配置参数。 _callbacks (dict): 存储各种回调函数的字典。 self.argsargs# 配置参数self.dataloaderdataloader# 数据加载器self.save_dirsave_dirorPath(results)# 结果保存目录self.callbacks_callbacksorcallbacks.get_default_callbacks()# 默认回调函数smart_inference_mode()def__call__(self,modelNone): 执行验证过程。 self.deviceselect_device(self.args.device)# 选择设备model.eval()# 设置模型为评估模式# 初始化进度条barTQDM(self.dataloader,descValidating,totallen(self.dataloader))forbatch_i,batchinenumerate(bar):# 预处理输入数据batchself.preprocess(batch)# 模型推理predsmodel(batch[img])# 更新指标self.update_metrics(preds,batch)# 在每个批次结束时运行回调self.run_callbacks(on_val_batch_end)# 打印结果self.print_results()defpreprocess(self,batch):对输入批次进行预处理。returnbatch# 此处可以添加实际的预处理逻辑defupdate_metrics(self,preds,batch):根据预测结果和批次更新指标。pass# 此处可以添加实际的指标更新逻辑defrun_callbacks(self,event:str):运行与指定事件相关的所有回调函数。forcallbackinself.callbacks.get(event,[]):callback(self)defprint_results(self):打印模型预测的结果。LOGGER.info(Validation complete.)# 打印验证完成信息代码注释说明类定义BaseValidator类是一个基类用于创建模型验证器主要负责模型在验证集上的评估。初始化方法__init__方法用于初始化验证器的基本属性包括数据加载器、保存目录和回调函数。调用方法__call__方法是验证的主要入口负责执行验证过程包括选择设备、设置模型为评估模式、遍历数据加载器、进行推理和更新指标。预处理方法preprocess方法用于对输入批次进行预处理可以根据需要添加具体的预处理逻辑。更新指标方法update_metrics方法用于根据模型的预测结果和输入批次更新验证指标。回调方法run_callbacks方法用于执行与特定事件相关的回调函数便于在验证过程中添加自定义行为。结果打印方法print_results方法用于打印验证完成的信息实际应用中可以扩展为打印更详细的结果。通过这些注释可以更清晰地理解代码的结构和功能。这个程序文件ultralytics/engine/validator.py是一个用于验证模型准确性的类定义主要针对 YOLOYou Only Look Once系列的目标检测模型。文件中包含了一个名为BaseValidator的类它为模型验证提供了基础框架和方法。首先文件开头提供了关于如何使用这个验证器的说明包括命令行用法和支持的模型格式。这些格式包括 PyTorch、TorchScript、ONNX、OpenVINO、TensorRT 等用户可以根据需要选择合适的模型格式进行验证。BaseValidator类的构造函数__init__初始化了一些重要的属性包括数据加载器、保存结果的目录、进度条、模型参数等。它还会根据传入的参数配置进行相应的设置例如默认的置信度阈值和图像尺寸检查。__call__方法是这个类的核心支持对预训练模型或正在训练的模型进行验证。根据是否传入训练器对象方法会决定如何处理模型和数据。在训练模式下它会使用训练器的设备和数据并将模型设置为评估模式。在非训练模式下它会通过AutoBackend类加载模型并进行必要的预处理和准备工作。在验证过程中BaseValidator会使用进度条显示验证进度并通过调用一系列方法来处理每个批次的数据包括预处理、推理、损失计算和后处理。它还会更新性能指标并在每个批次结束时运行相应的回调函数。match_predictions方法用于将模型的预测结果与真实标签进行匹配基于 IoUIntersection over Union计算正确的预测。该方法支持使用 SciPy 库进行更精确的匹配。类中还定义了一些用于回调的管理方法例如add_callback和run_callbacks这些方法允许用户在特定事件发生时执行自定义操作。此外BaseValidator还定义了一些抽象方法如get_dataloader和build_dataset这些方法需要在子类中实现以便根据具体的数据集类型进行数据加载和构建。最后类中还包含了一些用于性能指标初始化、更新、最终化和打印结果的方法这些方法为用户提供了对模型验证结果的全面了解。总体而言这个文件为 YOLO 模型的验证提供了一个结构化的框架允许用户灵活地进行模型评估和性能分析。python import os import torch import yaml from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型库 from QtFusion.path import abs_path # 导入路径处理工具 # 确定使用的设备如果有可用的GPU则使用GPU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 # 设置训练参数 workers 1 # 数据加载的工作进程数 batch 2 # 每个批次的样本数量 # 指定数据集名称 data_name data # 获取数据集yaml文件的绝对路径 data_path abs_path(fdatasets/{data_name}/{data_name}.yaml, path_typecurrent) # 获取数据集目录路径 directory_path os.path.dirname(data_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模型指定配置文件和任务类型 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, # 指定工作进程数 imgsz640, # 输入图像的大小为640x640 epochs100, # 训练100个epoch batchbatch, # 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了处理文件路径、模型训练和YAML文件的库。设备选择根据是否有可用的GPU选择训练设备。主程序入口使用if __name__ __main__:确保只有直接运行该脚本时才执行后续代码。设置训练参数定义数据加载的工作进程数和每个批次的样本数量。数据集路径处理获取数据集的绝对路径并读取YAML配置文件。修改YAML文件如果YAML文件中有path项则更新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模型的配置文件。模型训练调用模型的训练方法传入必要的参数进行训练。这个程序文件train.py的主要功能是使用 YOLOv8 模型进行目标检测的训练。首先程序导入了必要的库包括os、torch、yaml和ultralytics中的 YOLO 模型。接着程序会根据是否有可用的 GPU 来选择计算设备如果有可用的 GPU则使用 GPU否则使用 CPU。在__main__代码块中程序设置了一些训练参数包括工作进程数量和批次大小。接下来程序定义了数据集的名称并构建了数据集 YAML 文件的绝对路径。通过abs_path函数程序能够获取到当前工作目录下的相应路径。程序读取指定路径下的 YAML 文件并将其内容加载到data变量中。为了确保数据集路径的正确性程序检查 YAML 文件中是否包含path项如果有则将其修改为数据集所在目录的路径并将修改后的内容写回到 YAML 文件中。随后程序加载了预训练的 YOLOv8 模型指定了模型的配置文件。接下来调用model.train方法开始训练模型。在训练过程中程序指定了多个参数包括训练数据的配置文件路径、计算设备、工作进程数量、输入图像的大小640x640、训练的轮数100 个 epoch以及训练任务的名称。总体而言这段代码实现了目标检测模型的训练过程包括数据集的准备、模型的加载和训练参数的设置。python def coco91_to_coco80_class(): 将91个COCO类ID转换为80个COCO类ID。 返回: (list): 一个包含91个类ID的列表其中索引表示80个类ID值为对应的91个类ID。 return [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, None, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, None, 24, 25, None, None, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, None, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, None, 60, None, None, 61, None, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, None, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, None, ] def convert_coco( labels_dir../coco/annotations/, save_dircoco_converted/, use_segmentsFalse, use_keypointsFalse, cls91to80True, ): 将COCO数据集的注释转换为适合训练YOLO模型的YOLO注释格式。 参数: labels_dir (str, optional): 包含COCO数据集注释文件的目录路径。 save_dir (str, optional): 保存结果的目录路径。 use_segments (bool, optional): 是否在输出中包含分割掩码。 use_keypoints (bool, optional): 是否在输出中包含关键点注释。 cls91to80 (bool, optional): 是否将91个COCO类ID映射到对应的80个COCO类ID。 输出: 在指定的输出目录中生成输出文件。 # 创建数据集目录 save_dir increment_path(save_dir) # 如果保存目录已存在则递增 for p in save_dir / labels, save_dir / images: p.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) # 创建目录 # 转换类 coco80 coco91_to_coco80_class() # 导入json for json_file in sorted(Path(labels_dir).resolve().glob(*.json)): fn Path(save_dir) / labels / json_file.stem.replace(instances_, ) # 文件夹名称 fn.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) with open(json_file) as f: data json.load(f) # 创建图像字典 images {f{x[id]:d}: x for x in data[images]} # 创建图像-注释字典 imgToAnns defaultdict(list) for ann in data[annotations]: imgToAnns[ann[image_id]].append(ann) # 写入标签文件 for img_id, anns in TQDM(imgToAnns.items(), descfAnnotations {json_file}): img images[f{img_id:d}] h, w, f img[height], img[width], img[file_name] bboxes [] # 存储边界框 segments [] # 存储分割 keypoints [] # 存储关键点 for ann in anns: if ann[iscrowd]: continue # 跳过人群注释 # COCO框格式为[左上角x, 左上角y, 宽度, 高度] box np.array(ann[bbox], dtypenp.float64) box[:2] box[2:] / 2 # 将左上角坐标转换为中心坐标 box[[0, 2]] / w # 归一化x坐标 box[[1, 3]] / h # 归一化y坐标 if box[2] 0 or box[3] 0: # 如果宽度或高度小于等于0 continue cls coco80[ann[category_id] - 1] if cls91to80 else ann[category_id] - 1 # 类别 box [cls] box.tolist() # 将类别和边界框合并 if box not in bboxes: bboxes.append(box) # 添加边界框 if use_segments and ann.get(segmentation) is not None: # 处理分割信息 if len(ann[segmentation]) 0: segments.append([]) continue elif len(ann[segmentation]) 1: s merge_multi_segment(ann[segmentation]) # 合并多个分割 s (np.concatenate(s, axis0) / np.array([w, h])).reshape(-1).tolist() else: s [j for i in ann[segmentation] for j in i] # 所有分割连接 s (np.array(s).reshape(-1, 2) / np.array([w, h])).reshape(-1).tolist() s [cls] s segments.append(s) # 添加分割信息 if use_keypoints and ann.get(keypoints) is not None: keypoints.append( box (np.array(ann[keypoints]).reshape(-1, 3) / np.array([w, h, 1])).reshape(-1).tolist() ) # 添加关键点信息 # 写入文件 with open((fn / f).with_suffix(.txt), a) as file: for i in range(len(bboxes)): if use_keypoints: line (*(keypoints[i]),) # 类别、边界框、关键点 else: line ( *(segments[i] if use_segments and len(segments[i]) 0 else bboxes[i]), ) # 类别、边界框或分割 file.write((%g * len(line)).rstrip() % line \n) # 写入行 LOGGER.info(fCOCO数据成功转换。\n结果保存到 {save_dir.resolve()})代码说明coco91_to_coco80_class: 该函数用于将91个COCO类ID转换为80个COCO类ID返回一个列表其中索引对应80个类ID值为对应的91个类ID。convert_coco: 该函数用于将COCO数据集的注释转换为YOLO格式。它接收多个参数以指定输入和输出路径、是否使用分割和关键点等选项。函数的主要流程包括创建输出目录、读取JSON文件、处理图像和注释并将结果写入YOLO格式的文本文件中。注释部分: 在处理每个注释时函数会将边界框的坐标转换为YOLO格式归一化到[0, 1]范围内并根据需要处理分割和关键点信息。最终所有信息都会写入到指定的文本文件中。这个程序文件ultralytics\data\converter.py主要用于将 COCO 数据集的标注格式转换为 YOLO 模型所需的格式。文件中包含了多个函数每个函数负责不同的转换任务。首先文件定义了两个函数coco91_to_coco80_class和coco80_to_coco91_class这两个函数用于在 COCO 数据集中将 91 个类别的 ID 转换为 80 个类别的 ID反之亦然。这是因为在 COCO 数据集中某些类别被合并或忽略因此需要进行 ID 的映射。接下来convert_coco函数是主要的转换函数。它接受多个参数包括标注文件的目录、保存结果的目录、是否使用分割掩码和关键点等。该函数首先创建保存结果的目录并确保其结构符合 YOLO 格式。然后它读取 COCO 数据集的 JSON 文件提取图像和标注信息并将其转换为 YOLO 所需的格式。具体来说它将 COCO 的边界框格式转换为 YOLO 的格式归一化坐标并根据需要处理分割和关键点信息。最后生成的标注文件将被保存到指定的目录中。此外文件中还定义了convert_dota_to_yolo_obb函数用于将 DOTA 数据集的标注转换为 YOLO 的有向边界框格式。该函数处理 DOTA 数据集中的训练和验证图像读取原始标签并将其转换为 YOLO 格式最后保存到新的目录中。文件中还包含了一些辅助函数例如min_index用于找到两个数组中最近点的索引merge_multi_segment用于合并多个分割段以便将它们连接成一个完整的分割。总的来说这个程序文件的核心功能是实现不同数据集标注格式之间的转换以便于在 YOLO 模型中使用。通过这些转换用户可以更方便地利用不同数据集进行模型训练和评估。python import torch from ultralytics.data import ClassificationDataset, build_dataloader from ultralytics.engine.trainer import BaseTrainer from ultralytics.models import yolo from ultralytics.nn.tasks import ClassificationModel, attempt_load_one_weight from ultralytics.utils import DEFAULT_CFG, LOGGER, RANK from ultralytics.utils.torch_utils import is_parallel, strip_optimizer, torch_distributed_zero_first class ClassificationTrainer(BaseTrainer): 扩展自 BaseTrainer 类的分类模型训练类。 def __init__(self, cfgDEFAULT_CFG, overridesNone, _callbacksNone): 初始化 ClassificationTrainer 对象支持配置覆盖和回调函数。 if overrides is None: overrides {} overrides[task] classify # 设置任务类型为分类 if overrides.get(imgsz) is None: overrides[imgsz] 224 # 默认图像大小为224 super().__init__(cfg, overrides, _callbacks) # 调用父类构造函数 def set_model_attributes(self): 从加载的数据集中设置 YOLO 模型的类名。 self.model.names self.data[names] def get_model(self, cfgNone, weightsNone, verboseTrue): 返回配置好的 PyTorch 模型以进行 YOLO 训练。 model ClassificationModel(cfg, ncself.data[nc], verboseverbose and RANK -1) # 创建分类模型 if weights: model.load(weights) # 加载权重 for m in model.modules(): if not self.args.pretrained and hasattr(m, reset_parameters): m.reset_parameters() # 重置模型参数 if isinstance(m, torch.nn.Dropout) and self.args.dropout: m.p self.args.dropout # 设置 dropout 概率 for p in model.parameters(): p.requires_grad True # 设置参数可训练 return model def build_dataset(self, img_path, modetrain, batchNone): 根据图像路径和模式训练/测试等创建 ClassificationDataset 实例。 return ClassificationDataset(rootimg_path, argsself.args, augmentmode train, prefixmode) def get_dataloader(self, dataset_path, batch_size16, rank0, modetrain): 返回用于推理的 PyTorch DataLoader并对图像进行预处理。 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) # 构建数据集 loader build_dataloader(dataset, batch_size, self.args.workers, rankrank) # 创建 DataLoader return loader def preprocess_batch(self, batch): 预处理一批图像和类别。 batch[img] batch[img].to(self.device) # 将图像移到设备上 batch[cls] batch[cls].to(self.device) # 将类别移到设备上 return batch def final_eval(self): 评估训练好的模型并保存验证结果。 for f in self.last, self.best: if f.exists(): strip_optimizer(f) # 去除优化器信息 if f is self.best: LOGGER.info(f\nValidating {f}...) # 日志记录验证信息 self.metrics self.validator(modelf) # 进行验证 self.metrics.pop(fitness, None) # 移除不需要的指标 LOGGER.info(fResults saved to {self.save_dir}) # 日志记录结果保存路径代码核心部分解释类的定义ClassificationTrainer类继承自BaseTrainer用于处理分类任务的训练。初始化方法设置任务类型、图像大小等参数并调用父类的初始化方法。模型设置通过set_model_attributes和get_model方法设置模型的类名和加载权重。数据集和数据加载build_dataset和get_dataloader方法用于创建数据集和数据加载器支持分布式训练。预处理preprocess_batch方法将图像和类别数据移动到指定设备如 GPU。最终评估final_eval方法用于评估训练后的模型并保存结果。这些核心部分是实现分类训练的基础涵盖了模型的初始化、数据处理和训练过程中的关键步骤。这个程序文件是用于训练基于YOLOYou Only Look Once模型的分类任务的。它继承自BaseTrainer类提供了一系列用于设置和训练分类模型的方法。程序的主要功能包括模型的初始化、数据集的构建、数据加载器的创建、训练过程的管理以及最终的评估和结果可视化。在初始化方法中程序接收配置参数和覆盖参数并设置默认的图像大小为224。set_model_attributes方法用于从加载的数据集中设置模型的类别名称。get_model方法则返回一个配置好的PyTorch模型并根据需要加载预训练权重。setup_model方法负责加载模型可以从本地文件、Torchvision模型或Ultralytics的资源中获取模型。如果模型是以.pt结尾的文件程序会尝试加载该权重如果是以.yaml或.yml结尾则会调用get_model方法如果是Torchvision中的模型名则直接创建相应的模型实例。build_dataset方法用于创建一个分类数据集实例get_dataloader方法则返回一个PyTorch的数据加载器用于在训练或测试时对图像进行预处理。preprocess_batch方法对图像和类别进行预处理确保它们在正确的设备上进行训练。在训练过程中progress_string方法返回一个格式化的字符串显示训练进度。get_validator方法返回一个用于验证的实例label_loss_items方法则生成一个带有标签的损失字典尽管对于分类任务并不需要。plot_metrics方法用于从CSV文件中绘制训练过程中的指标final_eval方法则对训练好的模型进行评估并保存验证结果。最后plot_training_samples方法用于绘制带有注释的训练样本图像。总体而言这个文件提供了一个完整的框架用于训练YOLO模型进行图像分类任务涵盖了从模型加载、数据处理到训练和评估的各个方面。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