# Tennis150 **Repository Path**: YOLOv8_YOLOv11_Segmentation_Studio/Tennis150 ## Basic Information - **Project Name**: Tennis150 - **Description**: 网球运动场景分割系统源码＆数据集分享 [yolov8-seg-C2f-MSBlock等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示] - **Primary Language**: Python - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2024-10-17 - **Last Updated**: 2024-10-17 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 网球运动场景分割系统源码＆数据集分享 [yolov8-seg-C2f-EMSC＆yolov8-seg-C2f-ODConv等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示] ### 1.研究背景与意义 项目参考[ILSVRC ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge](https://gitee.com/YOLOv8_YOLOv11_Segmentation_Studio/projects) 项目来源[AAAI Global Al lnnovation Contest](https://kdocs.cn/l/cszuIiCKVNis) 研究背景与意义 随着人工智能技术的迅猛发展，计算机视觉在各个领域的应用愈加广泛，尤其是在体育运动分析和场景理解方面。网球作为一项全球广受欢迎的运动，其比赛过程中的动态场景复杂多变，涉及到多种物体的实时识别与分割，如球员、球具及其他相关物品。因此，开发一个高效的网球运动场景分割系统，不仅可以为运动员提供战术分析的支持，还能为教练员和观众提供更直观的比赛信息，提升观赛体验。 在众多的计算机视觉算法中，YOLO（You Only Look Once）系列因其高效的实时目标检测能力而备受关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，进一步提升了目标检测的精度和速度。然而，针对特定运动场景的分割任务，传统的YOLOv8模型在处理复杂背景和多类别物体时，仍然存在一定的局限性。因此，基于改进YOLOv8的网球运动场景分割系统的研究，具有重要的理论和实际意义。 本研究将基于一个包含4700张图像的数据集，涵盖15个类别，包括网球、网球拍、球员（男、女）、其他运动器材等。这些类别的多样性为模型的训练提供了丰富的样本，有助于提升分割系统在复杂场景下的表现。通过对YOLOv8进行改进，结合实例分割技术，我们期望能够实现对网球运动场景中各类物体的精确分割，进而提高模型在实时应用中的准确性和鲁棒性。 此外，随着数据集的不断扩展和技术的进步，基于深度学习的图像分割方法在体育领域的应用潜力巨大。通过对网球运动场景的深入研究，我们不仅可以推动计算机视觉技术的发展，还能为体育科学研究提供新的数据分析工具。运动员的动作分析、战术布局优化以及观众的互动体验等，都可以通过这一系统得到有效提升。 本研究的意义还在于为未来的研究提供参考。随着体育赛事的多样化，类似的分割系统可以扩展到其他运动项目中，如篮球、足球等。通过建立统一的模型框架和数据处理流程，研究者可以更方便地进行跨项目的比较与分析，推动体育运动领域的智能化发展。 综上所述，基于改进YOLOv8的网球运动场景分割系统的研究，不仅具有重要的学术价值，也为实际应用提供了广阔的前景。通过对复杂运动场景的精准理解，我们能够更好地服务于运动员、教练员和观众，推动体育科技的进步与发展。 ### 2.图片演示 ![1.png](1.png) ![2.png](2.png) ![3.png](3.png) ##### 注意：由于此博客编辑较早，上面“2.图片演示”和“3.视频演示”展示的系统图片或者视频可能为老版本，新版本在老版本的基础上升级如下：（实际效果以升级的新版本为准） （1）适配了YOLOV8的“目标检测”模型和“实例分割”模型，通过加载相应的权重（.pt）文件即可自适应加载模型。 （2）支持“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”三种识别模式。 （3）支持“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”三种识别结果保存导出，解决手动导出（容易卡顿出现爆内存）存在的问题，识别完自动保存结果并导出到tempDir中。 （4）支持Web前端系统中的标题、背景图等自定义修改，后面提供修改教程。 另外本项目提供训练的数据集和训练教程,暂不提供权重文件（best.pt）,需要您按照教程进行训练后实现图片演示和Web前端界面演示的效果。 ### 3.视频演示 [3.1 视频演示](https://www.bilibili.com/video/BV1h6ycY6EQ2/) ### 4.数据集信息展示 ##### 4.1 本项目数据集详细数据（类别数＆类别名） nc: 3 names: ['Person', 'Tennis ball', 'Tennis racket'] ##### 4.2 本项目数据集信息介绍 数据集信息展示 在本研究中，我们使用了名为“Tennis”的数据集，以支持对YOLOv8-seg模型在网球运动场景中的分割能力进行改进和优化。该数据集专门设计用于捕捉网球运动场景中的多种元素，具有丰富的视觉信息和多样的场景变化，旨在提升模型在实际应用中的表现。数据集包含三类主要对象，分别是“Person”（人）、“Tennis ball”（网球）和“Tennis racket”（网球拍），这些类别的选择不仅反映了网球运动的核心要素，也为模型的训练提供了多样化的标注数据。 在数据集的构建过程中，研究团队对每一类对象进行了精确的标注，以确保训练数据的高质量和高准确性。对于“Person”类别，数据集中包含了不同性别、年龄和体型的运动员在多种比赛和训练场景中的图像。这些图像不仅展示了运动员的动态姿态，还涵盖了不同的服装和装备，以模拟真实比赛中的多样性。这种多样化的标注使得模型能够更好地识别和分割运动员，提升其在复杂场景中的表现。 “Tennis ball”类别则包含了不同角度、不同光照条件下的网球图像。这些图像不仅包括在场地上静止的网球，还涵盖了运动员击球瞬间的动态图像。通过这样的数据收集，模型能够学习到网球在不同状态下的特征，从而在实际应用中实现更为精准的识别和分割。这一类别的丰富性为模型提供了良好的训练基础，使其能够在各种环境下保持高效的识别能力。 最后，“Tennis racket”类别的图像同样经过精心挑选，涵盖了多种类型的网球拍，包括不同品牌、不同设计和不同握把的拍子。这一类别的多样性不仅帮助模型学习到网球拍的形状和结构特征，还增强了其在复杂背景下的分割能力。通过对这些类别的综合训练，YOLOv8-seg模型将能够在真实的网球场景中实现高效的物体检测和分割，进而为后续的分析和应用提供支持。 综上所述，Tennis数据集通过对“Person”、“Tennis ball”和“Tennis racket”三类对象的全面覆盖，为YOLOv8-seg模型的训练提供了丰富的样本和高质量的标注。这一数据集不仅为模型的性能提升奠定了基础，也为未来在网球运动场景中的应用探索提供了重要的数据支持。通过对该数据集的深入分析和应用，我们期望能够实现更为精准的场景分割，推动网球运动相关技术的发展。 ![4.png](4.png) ![5.png](5.png) ![6.png](6.png) ![7.png](7.png) ![8.png](8.png) ### 5.全套项目环境部署视频教程（零基础手把手教学） [5.1 环境部署教程链接（零基础手把手教学）](https://www.bilibili.com/video/BV1jG4Ve4E9t/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) [5.2 安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程链接（零基础手把手教学）](https://www.bilibili.com/video/BV1nA4VeYEze/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) ### 6.手把手YOLOV8-seg训练视频教程（零基础小白有手就能学会） [6.1 手把手YOLOV8-seg训练视频教程（零基础小白有手就能学会）](https://www.bilibili.com/video/BV1cA4VeYETe/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) 按照上面的训练视频教程链接加载项目提供的数据集，运行train.py即可开始训练  Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 1/200 0G 0.01576 0.01955 0.007536 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:42<00:00, 1.04s/it] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:14<00:00, 2.87it/s] all 3395 17314 0.994 0.957 0.0957 0.0843 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 2/200 0G 0.01578 0.01923 0.007006 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:44<00:00, 1.04s/it] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:12<00:00, 2.95it/s] all 3395 17314 0.996 0.956 0.0957 0.0845 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 3/200 0G 0.01561 0.0191 0.006895 27 1280: 100%|██████████| 849/849 [10:56<00:00, 1.29it/s] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|███████ | 187/213 [00:52<00:00, 4.04it/s] all 3395 17314 0.996 0.957 0.0957 0.0845 ### 7.50+种全套YOLOV8-seg创新点代码加载调参视频教程（一键加载写好的改进模型的配置文件） [7.1 50+种全套YOLOV8-seg创新点代码加载调参视频教程（一键加载写好的改进模型的配置文件）](https://www.bilibili.com/video/BV1Hw4VePEXv/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) ### 8.YOLOV8-seg图像分割算法原理 原始YOLOV8-seg算法原理 YOLOv8-seg算法是2023年由Ultralytics公司推出的YOLO系列最新版本，旨在实现高效的目标检测与分割。作为YOLO系列的延续，YOLOv8-seg不仅继承了前几代算法的优点，还在结构设计和功能实现上进行了显著的改进，以适应日益复杂的计算机视觉任务。该算法的核心在于其高效的网络架构，特别是对于特征提取和多尺度信息融合的优化。 YOLOv8-seg的网络结构由输入层、主干网络、颈部网络和头部网络四个主要部分组成。输入层负责接收图像数据，并将其缩放至指定的输入尺寸，以满足网络的处理需求。主干网络是YOLOv8-seg的特征提取核心，采用了CSP（Cross Stage Partial）结构，将特征提取过程分为两部分：一部分进行卷积操作，另一部分则通过连接的方式增强特征信息的流动。这样的设计不仅提高了特征提取的效率，还增强了模型的梯度流，从而改善了检测和分割的效果。 在主干网络的末尾，YOLOv8-seg引入了SPPF（Spatial Pyramid Pooling Fast）模块，通过三个最大池化层处理多尺度特征。这一设计使得网络能够有效地捕捉不同尺度的目标信息，增强了特征的抽象能力，进而提升了模型的整体性能。SPPF模块的引入，不仅加快了计算速度，还提高了特征图的表达能力，使得YOLOv8-seg在处理复杂场景时表现得更加出色。 颈部网络则采用了PAN-FPN（Path Aggregation Network - Feature Pyramid Network）结构，旨在实现多尺度特征的融合。通过这一结构，YOLOv8-seg能够有效地整合来自不同层次的特征图信息，增强了对目标的检测和分割能力。PAN-FPN的设计理念在于通过跨层连接来加强特征信息的传递，使得高层特征与低层特征能够有效结合，从而提高模型对小目标和复杂背景的适应能力。 在检测网络方面，YOLOv8-seg采用了Anchor-Free的检测方式，这一创新使得模型在处理目标时不再依赖于预定义的锚框，从而减少了计算复杂度和调参的难度。检测模块使用了解耦头结构，通过两个并行的卷积分支分别计算回归和类别的损失，这种设计不仅提高了模型的灵活性，还增强了对不同类别目标的识别能力。 值得一提的是，YOLOv8-seg在损失函数的设计上也进行了优化，采用了CloU（Class-oriented Loss）损失函数。这一损失函数通过对不同类别的目标进行针对性优化，进一步提升了模型的检测精度和分割效果。CloU损失函数的引入，使得YOLOv8-seg在处理多类别目标时表现得更加稳健，能够有效降低误检和漏检的概率。 在实际应用中，YOLOv8-seg展现出了极高的灵活性和适应性，能够广泛应用于自动驾驶、智能监控、医疗影像分析等多个领域。其高效的特征提取和融合能力，使得该算法在处理复杂场景时，能够迅速而准确地识别和分割目标，满足了现代计算机视觉任务对实时性和准确性的双重需求。 综上所述，YOLOv8-seg算法通过创新的网络结构设计和高效的特征处理机制，成功实现了目标检测与分割的高效融合。其在主干网络、颈部网络及检测模块的优化，使得该算法在性能上得到了显著提升，为未来的计算机视觉研究提供了新的思路和方向。随着YOLOv8-seg的不断发展和完善，预计将在更多实际应用中发挥重要作用，推动计算机视觉技术的进一步进步。 ![18.png](18.png) ### 9.系统功能展示（检测对象为举例，实际内容以本项目数据集为准） 图9.1.系统支持检测结果表格显示 图9.2.系统支持置信度和IOU阈值手动调节 图9.3.系统支持自定义加载权重文件best.pt(需要你通过步骤5中训练获得) 图9.4.系统支持摄像头实时识别 图9.5.系统支持图片识别 图9.6.系统支持视频识别 图9.7.系统支持识别结果文件自动保存 图9.8.系统支持Excel导出检测结果数据 ![10.png](10.png) ![11.png](11.png) ![12.png](12.png) ![13.png](13.png) ![14.png](14.png) ![15.png](15.png) ![16.png](16.png) ![17.png](17.png) ### 10.50+种全套YOLOV8-seg创新点原理讲解（非科班也可以轻松写刊发刊，V11版本正在科研待更新） #### 10.1 由于篇幅限制，每个创新点的具体原理讲解就不一一展开，具体见下列网址中的创新点对应子项目的技术原理博客网址【Blog】： ![9.png](9.png) [10.1 50+种全套YOLOV8-seg创新点原理讲解链接](https://gitee.com/qunmasj/good) #### 10.2 部分改进模块原理讲解(完整的改进原理见上图和技术博客链接)【如果此小节的图加载失败可以通过CSDN或者Github搜索该博客的标题访问原始博客，原始博客图片显示正常】 ### 全维动态卷积ODConv 鉴于上述讨论，我们的ODConv引入了一种多维注意机制，该机制具有并行策略，用于学习卷积核在核空间的所有四个维度上的不同注意。图提供了CondConv、DyConv和ODConv的示意性比较。 ODConv的公式：根据等式1中的符号，ODConv可定义为 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c4c8a9680805404b8f65dc3e40246389.png) 将注意力标量分配给整个卷积核。图2示出了将这四种类型的关注乘以n个卷积核的过程。原则上，这四种类型的关注是相互补充的，并且以位置、信道、滤波器和核的顺序将它们逐步乘以卷积核 ，使得卷积运算不同w.r.t.所有空间位置、所有输入信道、所有滤波器和输入x的所有核，提供捕获丰富上下文线索的性能保证。因此，ODConv可以显著增强CNN基本卷积运算的特征提取能力。此外，具有单个卷积核的ODConv可以与标准CondConv和DyConv竞争或优于它们，为最终模型引入的额外参数大大减少。提供了大量实验来验证这些优点。通过比较等式1和等式2，我们可以清楚地看到，ODConv是一种更广义的动态卷积。此外，当设置n=1且 所有分量均为1时，只关注滤波器方向 的ODConv将减少为：将基于输入特征的SE变量应用于卷积滤波器，然后进行卷积运算（注意原始SE（Hu等人，2018b）基于输出特征，并且用于重新校准输出特征本身）。这种SE变体是ODConv的特例。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/dace8513a2e54c5f8daf7cffdacf0683.png) 图：将ODConv中的四种注意类型逐步乘以卷积核的示例。（a） 沿空间维度的逐位置乘法运算，（b）沿输入信道维度的逐信道乘法运算、（c）沿输出信道维度的按滤波器乘法运算，以及（d）沿卷积核空间的核维度的按核乘法运算。方法部分对符号进行了说明 实现：对于ODConv，一个关键问题是如何计算卷积核的四种关注度 。继CondConv和DyConv之后，我们还使用SE型注意力模块（Hu等人，2018b），但将多个头部作为来计算它们，其结构如图所示。具体而言，首先通过逐通道全局平均池（GAP）运算将输入压缩到具有长度的特征向量中。随后，存在完全连接（FC）层和四个头部分支。ReLU（Krizhevsky等人，2012）位于FC层之后。FC层将压缩特征向量映射到具有缩减比的低维空间（根据消融实验，我们在所有主要实验中设置 ，避免了高模型复杂度）。对于四个头部分支，每个分支都有一个输出大小如图。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ffccc84c8e1140809f864ff8701cf76e.png) ### 引入ODConv的改进YOLO 参考这篇博客涵盖了引入ODConv的改进YOLOv8系统的内容，ODConv采用多维注意机制，在卷积核空间的四个维度上学习不同的注意。结合了CondConv和DyConv的优势，ODConv通过图示的四种注意类型逐步与卷积核相乘，以捕获丰富的上下文线索，提升特征提取能力。 #### ODConv结构与方法 ODConv的公式和图示展示了其关注力分配给卷积核的方式，其中四种类型的关注以位置、信道、滤波器和核的顺序逐步与卷积核相乘。这种结构保证了卷积运算不同于标准的Conv操作，能够捕获更多上下文信息，从而增强了CNN的特征提取能力。另外，单个卷积核的ODConv在性能上能够与CondConv和DyConv相竞争，并且引入的额外参数大幅减少。 ODConv的特殊之处在于其广义的动态卷积性质，同时在特定条件下（n=1且所有分量为1），它可以退化为一种特例，即只关注滤波器方向，这类似于基于输入特征的SE变体，但不同于原始SE，它基于输出特征。 #### ODConv的实现 关键问题在于如何计算卷积核的四种关注度。ODConv采用了SE型注意力模块，结合了多个头部来计算这些关注度。具体实现上，通过逐通道全局平均池运算和完全连接层，将输入压缩为特征向量，随后使用四个头部分支来计算四种不同类型的关注。这样的结构能在保持模型复杂度可控的情况下，提升了特征的表征能力。 ODConv的引入为YOLOv8带来了显著的性能提升，并且通过大量实验证明了其在特征提取方面的优越性。其结合了多维注意机制和卷积操作，为目标检测和分拣系统的提升带来了新的思路和性能突破。 ### 11.项目核心源码讲解（再也不用担心看不懂代码逻辑） #### 11.1 ultralytics\utils\callbacks\tensorboard.py 以下是对给定代码的核心部分进行提炼和详细注释的结果： ```python # 导入必要的库和模块 from ultralytics.utils import LOGGER, SETTINGS, TESTS_RUNNING, colorstr try: # 尝试导入TensorBoard的SummaryWriter from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 确保当前不是在测试环境中 assert not TESTS_RUNNING # 确保TensorBoard集成已启用 assert SETTINGS['tensorboard'] is True WRITER = None # 初始化TensorBoard的SummaryWriter实例 except (ImportError, AssertionError, TypeError): # 处理导入错误和断言错误 SummaryWriter = None # 如果导入失败，则将SummaryWriter设置为None def _log_scalars(scalars, step=0): """将标量值记录到TensorBoard中。""" if WRITER: # 如果WRITER已初始化 for k, v in scalars.items(): # 遍历标量字典 WRITER.add_scalar(k, v, step) # 记录每个标量 def _log_tensorboard_graph(trainer): """将模型图记录到TensorBoard中。""" try: import warnings from ultralytics.utils.torch_utils import de_parallel, torch imgsz = trainer.args.imgsz # 获取输入图像大小 imgsz = (imgsz, imgsz) if isinstance(imgsz, int) else imgsz # 确保图像大小为元组 p = next(trainer.model.parameters()) # 获取模型参数以确定设备和类型 im = torch.zeros((1, 3, *imgsz), device=p.device, dtype=p.dtype) # 创建一个输入图像（必须为零） with warnings.catch_warnings(): warnings.simplefilter('ignore', category=UserWarning) # 忽略JIT跟踪警告 WRITER.add_graph(torch.jit.trace(de_parallel(trainer.model), im, strict=False), []) # 记录模型图 except Exception as e: LOGGER.warning(f'WARNING ⚠️ TensorBoard图形可视化失败 {e}') # 记录警告信息 def on_pretrain_routine_start(trainer): """在预训练例程开始时初始化TensorBoard记录。""" if SummaryWriter: # 如果SummaryWriter可用 try: global WRITER WRITER = SummaryWriter(str(trainer.save_dir)) # 初始化SummaryWriter prefix = colorstr('TensorBoard: ') LOGGER.info(f"{prefix}开始使用 'tensorboard --logdir {trainer.save_dir}'，可在 http://localhost:6006/ 查看") except Exception as e: LOGGER.warning(f'WARNING ⚠️ TensorBoard未正确初始化，未记录此次运行。 {e}') # 记录警告信息 def on_train_start(trainer): """在训练开始时记录TensorBoard图形。""" if WRITER: # 如果WRITER已初始化 _log_tensorboard_graph(trainer) # 记录模型图 def on_batch_end(trainer): """在训练批次结束时记录标量统计信息。""" _log_scalars(trainer.label_loss_items(trainer.tloss, prefix='train'), trainer.epoch + 1) # 记录训练损失 def on_fit_epoch_end(trainer): """在训练周期结束时记录周期指标。""" _log_scalars(trainer.metrics, trainer.epoch + 1) # 记录训练指标 # 定义回调函数字典 callbacks = { 'on_pretrain_routine_start': on_pretrain_routine_start, 'on_train_start': on_train_start, 'on_fit_epoch_end': on_fit_epoch_end, 'on_batch_end': on_batch_end } if SummaryWriter else {} ``` ### 代码核心部分分析： 1. **TensorBoard集成**：代码通过`SummaryWriter`实现与TensorBoard的集成，确保在训练过程中可以记录和可视化模型的训练过程。 2. **日志记录函数**：定义了多个函数用于记录标量数据和模型图形，便于在TensorBoard中查看训练过程中的关键指标。 3. **回调机制**：使用回调函数在训练的不同阶段（如预训练开始、训练开始、批次结束和周期结束）记录数据，提供了灵活的日志记录方式。 ### 注释说明： - 每个函数都有明确的文档字符串，说明其功能。 - 代码中包含了错误处理和警告记录，以确保在出现问题时能够及时反馈。 - 通过条件判断确保只有在`SummaryWriter`可用时才进行记录，避免因导入失败导致的错误。 这个文件是一个用于与TensorBoard集成的回调模块，主要用于在训练过程中记录和可视化模型的训练过程。首先，文件导入了一些必要的模块和工具，包括日志记录器（LOGGER）、设置（SETTINGS）和一些颜色字符串工具（colorstr）。接着，它尝试从PyTorch的`torch.utils.tensorboard`中导入`SummaryWriter`，这是TensorBoard的主要接口。如果导入失败，或者在测试运行时，或者设置中未启用TensorBoard集成，则会捕获相应的异常并将`SummaryWriter`设置为`None`。 在这个模块中，定义了几个函数。`_log_scalars`函数用于将标量值记录到TensorBoard中，它接受一个字典类型的参数`scalars`，并将其中的每个键值对记录到TensorBoard。`_log_tensorboard_graph`函数则用于将模型的计算图记录到TensorBoard。它首先获取输入图像的大小，然后创建一个全零的张量作为输入，使用`torch.jit.trace`对模型进行跟踪，并将结果添加到TensorBoard中。如果在这个过程中发生异常，会记录警告信息。 接下来是几个回调函数，它们在训练的不同阶段被调用。`on_pretrain_routine_start`函数在预训练例程开始时被调用，用于初始化TensorBoard的记录器，并输出相关信息以指导用户如何查看TensorBoard。`on_train_start`函数在训练开始时被调用，用于记录模型的计算图。`on_batch_end`函数在每个训练批次结束时被调用，记录当前批次的标量统计信息。`on_fit_epoch_end`函数在每个训练周期结束时被调用，记录当前周期的指标。 最后，文件定义了一个`callbacks`字典，包含了上述回调函数的映射关系，如果`SummaryWriter`可用的话。这个字典可以在训练过程中被调用，以便在适当的时机记录相关信息到TensorBoard中。总的来说，这个模块的主要目的是提供一个简洁的接口，以便在训练YOLO模型时，能够方便地记录和可视化训练过程中的各种信息。 #### 11.2 ui.py 以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释： ```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, shell=True) # 检查命令执行的返回码，如果不为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 # 调用函数运行指定的脚本 run_script(script_path) ``` ### 代码注释说明： 1. **导入模块**： - `sys`：用于访问与 Python 解释器紧密相关的变量和函数。 - `subprocess`：用于生成新进程、连接到它们的输入/输出/错误管道，并获得它们的返回码。 2. **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。 - 使用 `sys.executable` 获取当前 Python 解释器的路径，以确保在正确的环境中运行脚本。 - 构建命令字符串，使用 `streamlit` 模块运行指定的脚本。 - 使用 `subprocess.run` 执行构建的命令，并等待其完成。 - 检查返回码，如果返回码不为0，表示脚本运行出错，并打印错误信息。 3. **主程序入口**： - 使用 `if __name__ == "__main__":` 确保只有在直接运行该脚本时才会执行以下代码。 - 指定要运行的脚本路径（这里假设为 `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`，主要功能是使用当前的 Python 环境来运行一个指定的脚本，具体是一个名为 `web.py` 的文件。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 `abs_path` 函数，用于获取脚本的绝对路径。 在 `run_script` 函数中，首先获取当前 Python 解释器的路径，使用 `sys.executable` 来实现。接着，构建一个命令字符串，这个命令使用 `streamlit` 来运行指定的脚本。`streamlit` 是一个用于构建数据应用的库，这里通过 `-m` 参数来指定模块运行。 然后，使用 `subprocess.run` 来执行这个命令，`shell=True` 表示在一个新的 shell 中执行该命令。执行完后，程序会检查返回码，如果返回码不为零，说明脚本运行出错，此时会打印出错误信息。 在文件的最后部分，使用 `if __name__ == "__main__":` 来确保只有在直接运行该脚本时才会执行下面的代码。这里指定了要运行的脚本路径，即 `web.py`，并调用 `run_script` 函数来执行它。 总体来说，这个程序的作用是为 `web.py` 提供一个启动入口，通过 `streamlit` 来运行它，方便用户在当前的 Python 环境中启动数据应用。 #### 11.3 ultralytics\engine\trainer.py 以下是经过简化并添加详细中文注释的核心代码部分： ```python class BaseTrainer: """ BaseTrainer类用于创建训练器的基类。 属性: args (SimpleNamespace): 训练器的配置。 model (nn.Module): 模型实例。 device (torch.device): 用于训练的设备。 trainset (torch.utils.data.Dataset): 训练数据集。 testset (torch.utils.data.Dataset): 测试数据集。 optimizer (torch.optim.Optimizer): 优化器实例。 epochs (int): 训练的总轮数。 """ def __init__(self, cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None): """ 初始化BaseTrainer类。 参数: cfg (str, optional): 配置文件路径，默认为DEFAULT_CFG。 overrides (dict, optional): 配置覆盖，默认为None。 """ self.args = get_cfg(cfg, overrides) # 获取配置 self.device = select_device(self.args.device, self.args.batch) # 选择设备 self.model = None # 初始化模型 self.trainset, self.testset = None, None # 初始化训练和测试集 self.optimizer = None # 初始化优化器 self.epochs = self.args.epochs # 设置训练轮数 def train(self): """开始训练过程。""" self._setup_train() # 设置训练环境 for epoch in range(self.epochs): self.model.train() # 设置模型为训练模式 for batch in self.train_loader: # 遍历训练数据 self.optimizer.zero_grad() # 清空梯度 loss = self.model(batch) # 前向传播计算损失 loss.backward() # 反向传播计算梯度 self.optimizer.step() # 更新参数 def _setup_train(self): """设置训练的必要组件，如数据加载器和优化器。""" self.train_loader = self.get_dataloader(self.trainset) # 获取训练数据加载器 self.optimizer = self.build_optimizer(self.model) # 构建优化器 def get_dataloader(self, dataset): """返回数据加载器。""" # 这里需要实现具体的数据加载逻辑 raise NotImplementedError('get_dataloader函数未实现') def build_optimizer(self, model): """构建优化器。""" return optim.Adam(model.parameters(), lr=self.args.lr) # 使用Adam优化器 # 下面是具体的使用示例 trainer = BaseTrainer(cfg='path/to/config.yaml') trainer.train() # 开始训练 ``` ### 代码说明： 1. **BaseTrainer类**：这是一个用于训练模型的基类，包含了训练所需的基本配置和方法。 2. **__init__方法**：初始化训练器，设置配置、设备、模型和数据集等。 3. **train方法**：执行训练过程，遍历每个epoch和每个batch，进行前向传播、反向传播和参数更新。 4. **_setup_train方法**：设置训练所需的组件，包括数据加载器和优化器。 5. **get_dataloader方法**：这是一个未实现的方法，应该返回训练数据的加载器。 6. **build_optimizer方法**：构建优化器，这里使用Adam优化器。 通过这些核心部分和注释，可以更好地理解训练过程的基本框架和实现逻辑。 这个程序文件是Ultralytics YOLO（You Only Look Once）模型的训练引擎，主要用于在给定数据集上训练YOLO模型。文件中包含了一个名为`BaseTrainer`的类，作为训练的基础类，提供了训练过程中的各种功能和配置。 在文件开头，首先导入了一些必要的库和模块，包括数学运算、文件操作、时间处理、深度学习框架PyTorch及其相关模块等。接着，定义了`BaseTrainer`类，并在类文档字符串中描述了其功能和属性。 在`__init__`方法中，初始化了训练器的配置，包括从配置文件中获取参数、选择设备（CPU或GPU）、创建保存结果的目录、设置模型和数据集等。还进行了随机种子的初始化，以确保训练的可重复性。类的属性包括模型、数据集、优化器、学习率调度器、损失函数等。 `add_callback`和`set_callback`方法用于管理训练过程中的回调函数，这些回调函数可以在训练的不同阶段执行特定的操作。`run_callbacks`方法则用于运行与特定事件相关的所有回调函数。 `train`方法是训练的主入口，根据设备的数量（单GPU或多GPU）选择不同的训练方式。如果是多GPU训练，会生成相应的命令并通过子进程运行；否则，直接调用`_do_train`方法进行训练。 `_setup_ddp`和`_setup_train`方法分别用于初始化分布式数据并行（DDP）训练的参数和设置训练所需的模型、数据加载器、优化器等。在`_do_train`方法中，进行实际的训练循环，包括前向传播、反向传播、优化步骤等。训练过程中会记录损失、学习率等信息，并在每个epoch结束时进行验证和模型保存。 `save_model`方法用于保存模型的检查点，包括当前的epoch、最佳的fitness值、模型参数、优化器状态等。`validate`方法用于在验证集上评估模型的性能，并返回相应的指标。 文件中还定义了一些辅助方法，例如`build_optimizer`用于构建优化器，`preprocess_batch`用于对输入数据进行预处理，`final_eval`用于在训练结束后进行最终评估等。 总的来说，这个文件实现了YOLO模型的训练过程，包括模型的初始化、数据加载、训练循环、验证和模型保存等功能，提供了一个完整的训练框架。 #### 11.4 ultralytics\models\yolo\segment\predict.py 以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释： ```python from ultralytics.engine.results import Results # 导入结果处理类 from ultralytics.models.yolo.detect.predict import DetectionPredictor # 导入检测预测类 from ultralytics.utils import DEFAULT_CFG, ops # 导入默认配置和操作工具 class SegmentationPredictor(DetectionPredictor): """ 扩展自DetectionPredictor类的分割预测类。 """ def __init__(self, cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None, _callbacks=None): """初始化SegmentationPredictor，使用提供的配置、覆盖参数和回调函数。""" super().__init__(cfg, overrides, _callbacks) # 调用父类构造函数 self.args.task = 'segment' # 设置任务类型为分割 def postprocess(self, preds, img, orig_imgs): """对每个输入图像的预测结果进行后处理，包括非极大值抑制和掩膜处理。""" # 应用非极大值抑制，过滤掉重叠的框 p = ops.non_max_suppression(preds[0], self.args.conf, # 置信度阈值 self.args.iou, # IOU阈值 agnostic=self.args.agnostic_nms, # 是否进行类别无关的NMS max_det=self.args.max_det, # 最大检测数量 nc=len(self.model.names), # 类别数量 classes=self.args.classes) # 指定的类别 # 如果输入图像不是列表，转换为numpy数组 if not isinstance(orig_imgs, list): orig_imgs = ops.convert_torch2numpy_batch(orig_imgs) results = [] # 存储结果的列表 proto = preds[1][-1] if len(preds[1]) == 3 else preds[1] # 获取掩膜原型 # 遍历每个预测结果 for i, pred in enumerate(p): orig_img = orig_imgs[i] # 获取原始图像 img_path = self.batch[0][i] # 获取图像路径 if not len(pred): # 如果没有检测到框 masks = None # 掩膜为None elif self.args.retina_masks: # 如果使用Retina掩膜 # 缩放边界框到原始图像大小 pred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape) # 处理掩膜 masks = ops.process_mask_native(proto[i], pred[:, 6:], pred[:, :4], orig_img.shape[:2]) # HWC else: # 否则使用普通掩膜处理 masks = ops.process_mask(proto[i], pred[:, 6:], pred[:, :4], img.shape[2:], upsample=True) # HWC # 缩放边界框到原始图像大小 pred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape) # 将结果添加到结果列表中 results.append(Results(orig_img, path=img_path, names=self.model.names, boxes=pred[:, :6], masks=masks)) return results # 返回处理后的结果 ``` ### 代码核心部分说明： 1. **类定义**：`SegmentationPredictor`类继承自`DetectionPredictor`，用于实现基于分割模型的预测。 2. **初始化方法**：构造函数中调用父类的构造函数，并设置任务类型为分割。 3. **后处理方法**：`postprocess`方法负责对模型的预测结果进行后处理，包括非极大值抑制和掩膜的生成，最终返回处理后的结果列表。 这个程序文件是一个用于图像分割预测的类定义，名为 `SegmentationPredictor`，它继承自 `DetectionPredictor` 类。该类的主要功能是对输入的图像进行分割预测，利用YOLO（You Only Look Once）模型进行处理。 在文件开头，首先导入了一些必要的模块和类，包括 `Results`、`DetectionPredictor` 和一些工具函数 `ops`。这些导入为后续的类定义和方法实现提供了基础。 `SegmentationPredictor` 类的构造函数 `__init__` 接受三个参数：配置 `cfg`、覆盖参数 `overrides` 和回调 `_callbacks`。在构造函数中，调用了父类的构造函数，并将任务类型设置为 'segment'，表明该类专注于图像分割任务。 `postprocess` 方法是该类的核心功能之一。它负责对模型的预测结果进行后处理，包括非极大值抑制（NMS）和掩膜处理。该方法接收三个参数：`preds`（模型的预测结果）、`img`（输入图像）和 `orig_imgs`（原始图像）。首先，使用 `ops.non_max_suppression` 函数对预测结果进行非极大值抑制，以减少冗余的检测框。接着，检查输入的原始图像是否为列表格式，如果不是，则将其转换为NumPy数组格式。 在处理每个预测结果时，程序会判断预测框的数量。如果没有检测到目标，则设置掩膜为 `None`。如果启用了 `retina_masks`，则会调用相应的函数处理掩膜；否则，使用另一种方法进行掩膜处理。无论哪种情况，都会对预测框进行缩放，以适应原始图像的尺寸。最后，将处理后的结果存储在 `results` 列表中，每个结果包含原始图像、图像路径、类别名称、检测框和掩膜。 总的来说，这个文件定义了一个专门用于图像分割的预测器类，提供了初始化和后处理的功能，使得用户能够方便地使用YOLO模型进行图像分割任务。通过示例代码，用户可以快速上手，加载模型并进行预测。 #### 11.5 train.py 以下是经过简化和注释的核心代码部分： ```python import os import torch import yaml from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型库 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 = 8 # 每个批次的样本数量 device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # 检查是否有可用的GPU # 获取数据集配置文件的绝对路径 data_path = abs_path(f'datasets/data/data.yaml', path_type='current') # 读取YAML文件，保持原有顺序 with open(data_path, 'r') as file: data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader) # 修改数据路径为绝对路径 if 'train' in data and 'val' in data and 'test' in data: directory_path = os.path.dirname(data_path.replace(os.sep, '/')) # 获取目录路径 data['train'] = directory_path + '/train' # 更新训练集路径 data['val'] = directory_path + '/val' # 更新验证集路径 data['test'] = directory_path + '/test' # 更新测试集路径 # 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_keys=False) # 加载YOLO模型配置文件和预训练权重 model = YOLO(r"C:\codeseg\codenew\50+种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程（非必要）\改进YOLOv8模型配置文件\yolov8-seg-C2f-Faster.yaml").load("./weights/yolov8s-seg.pt") # 开始训练模型 results = model.train( data=data_path, # 指定训练数据的配置文件路径 device=device, # 指定训练设备 workers=workers, # 指定数据加载的工作进程数 imgsz=640, # 输入图像的大小 epochs=100, # 训练的轮数 batch=batch, # 每个批次的样本数量 ) ``` ### 代码注释说明： 1. **导入必要的库**：导入了处理文件路径、深度学习模型、YAML文件解析等所需的库。 2. **主程序入口**：使用`if __name__ == '__main__':`确保代码仅在直接运行时执行。 3. **设置训练参数**：定义了数据加载的工作进程数、批次大小和设备类型（GPU或CPU）。 4. **获取数据集配置文件路径**：使用`abs_path`函数获取数据集的YAML配置文件的绝对路径。 5. **读取和修改YAML文件**：读取YAML文件，更新训练、验证和测试数据的路径为绝对路径，并将修改后的内容写回文件。 6. **加载YOLO模型**：加载YOLO模型的配置文件和预训练权重。 7. **开始训练模型**：调用`model.train`方法开始训练，传入必要的参数如数据路径、设备、工作进程数、图像大小、训练轮数和批次大小。 这个程序文件 `train.py` 是一个用于训练 YOLO（You Only Look Once）模型的脚本，主要用于目标检测或分割任务。程序首先导入了一些必要的库，包括 `os`、`torch`、`yaml` 和 `ultralytics` 中的 YOLO 模型，以及用于处理路径的 `QtFusion.path` 和绘图库 `matplotlib`。 在主程序中，首先设置了一些训练参数，如工作进程数 `workers`、批次大小 `batch`，并根据系统是否支持 CUDA 来选择设备（GPU 或 CPU）。接着，程序通过 `abs_path` 函数获取数据集配置文件 `data.yaml` 的绝对路径，并将其转换为 UNIX 风格的路径，以便后续处理。 程序读取 YAML 文件，解析其中的数据，并检查是否包含训练、验证和测试集的路径。如果存在这些路径，程序会将其修改为绝对路径并写回 YAML 文件。这一步是为了确保模型能够正确找到数据集。 接下来，程序加载 YOLO 模型的配置文件和预训练权重。这里使用的是一个特定的 YOLOv8 模型配置文件 `yolov8-seg-C2f-Faster.yaml`，并加载对应的权重文件 `yolov8s-seg.pt`。程序中还提到，不同的模型对设备的要求不同，如果出现错误，可以尝试其他模型配置文件。 最后，程序调用 `model.train()` 方法开始训练模型，传入的数据配置文件路径、设备、工作进程数、输入图像大小、训练轮数和批次大小等参数。这一部分是模型训练的核心，指定了训练的基本设置。 总体来说，这个脚本提供了一个完整的训练流程，从数据集路径的处理到模型的加载和训练，适合用于 YOLO 模型的训练任务。 #### 11.6 ultralytics\nn\backbone\EfficientFormerV2.py 以下是简化后的代码，保留了核心部分，并添加了详细的中文注释： ```python import torch import torch.nn as nn import math import itertools class Attention4D(nn.Module): """4D注意力机制模块""" def __init__(self, dim=384, key_dim=32, num_heads=8, attn_ratio=4, resolution=7): super().__init__() self.num_heads = num_heads # 注意力头的数量 self.scale = key_dim ** -0.5 # 缩放因子 self.key_dim = key_dim # 键的维度 self.resolution = resolution # 输入分辨率 self.N = resolution ** 2 # 分辨率的平方，表示注意力矩阵的大小 # 定义查询、键、值的卷积层 self.q = nn.Conv2d(dim, num_heads * key_dim, kernel_size=1) self.k = nn.Conv2d(dim, num_heads * key_dim, kernel_size=1) self.v = nn.Conv2d(dim, num_heads * attn_ratio * key_dim, kernel_size=1) # 定义输出的卷积层 self.proj = nn.Sequential( nn.ReLU(), nn.Conv2d(num_heads * attn_ratio * key_dim, dim, kernel_size=1) ) # 计算注意力偏置 points = list(itertools.product(range(resolution), range(resolution))) attention_offsets = {} idxs = [] for p1 in points: for p2 in points: offset = (abs(p1[0] - p2[0]), abs(p1[1] - p2[1])) if offset not in attention_offsets: attention_offsets[offset] = len(attention_offsets) idxs.append(attention_offsets[offset]) self.attention_biases = nn.Parameter(torch.zeros(num_heads, len(attention_offsets))) self.register_buffer('attention_bias_idxs', torch.LongTensor(idxs).view(self.N, self.N)) def forward(self, x): """前向传播""" B, C, H, W = x.shape # B: batch size, C: channel, H: height, W: width # 计算查询、键、值 q = self.q(x).view(B, self.num_heads, self.key_dim, -1).permute(0, 1, 3, 2) k = self.k(x).view(B, self.num_heads, self.key_dim, -1).permute(0, 1, 2, 3) v = self.v(x).view(B, self.num_heads, -1, -1).permute(0, 1, 3, 2) # 计算注意力 attn = (q @ k) * self.scale + self.attention_biases[:, self.attention_bias_idxs] attn = attn.softmax(dim=-1) # softmax归一化 # 计算输出 x = (attn @ v).permute(0, 1, 3, 2).reshape(B, -1, self.resolution, self.resolution) out = self.proj(x) # 投影到输出维度 return out class EfficientFormerV2(nn.Module): """EfficientFormer V2模型""" def __init__(self, layers, embed_dims): super().__init__() self.patch_embed = nn.Conv2d(3, embed_dims[0], kernel_size=3, stride=2, padding=1) # 输入层 # 构建网络 self.network = nn.ModuleList() for i in range(len(layers)): stage = nn.Sequential(*[Attention4D(embed_dims[i]) for _ in range(layers[i])]) # 每个阶段的多个注意力模块 self.network.append(stage) def forward(self, x): """前向传播""" x = self.patch_embed(x) # 输入图像经过嵌入层 for block in self.network: x = block(x) # 通过每个阶段的模块 return x def efficientformerv2_s0(): """创建EfficientFormer V2 S0模型""" model = EfficientFormerV2(layers=[2, 2, 6, 4], embed_dims=[32, 48, 96, 176]) # 定义层数和嵌入维度 return model if __name__ == '__main__': inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 创建一个随机输入 model = efficientformerv2_s0() # 创建模型 res = model(inputs) # 前向传播 print(res.size()) # 输出结果的尺寸 ``` ### 代码注释说明： 1. **Attention4D类**：实现了一个4D注意力机制模块，主要负责计算输入特征的注意力表示。 - 初始化时定义了查询、键、值的卷积层，并计算注意力偏置。 - 在`forward`方法中，计算查询、键、值的表示，并根据注意力机制计算输出。 2. **EfficientFormerV2类**：构建了EfficientFormer V2模型。 - 在初始化时，定义了输入层和多个注意力模块的网络结构。 - 在`forward`方法中，依次通过输入层和每个阶段的模块。 3. **efficientformerv2_s0函数**：创建S0版本的EfficientFormer V2模型，定义了层数和嵌入维度。 4. **主程序**：创建一个随机输入，实例化模型并进行前向传播，最后输出结果的尺寸。 这个程序文件实现了一个名为 `EfficientFormerV2` 的深度学习模型，主要用于图像处理任务。文件中包含了多个类和函数，构成了模型的不同组件和功能。 首先，文件导入了一些必要的库，包括 PyTorch 及其相关模块。接着，定义了一些模型的参数，包括不同版本的宽度和深度配置（如 `EfficientFormer_width` 和 `EfficientFormer_depth`），这些参数决定了模型的复杂度和性能。 接下来，定义了多个类，分别实现了模型的不同部分。`Attention4D` 类实现了一个四维注意力机制，允许模型在空间上进行有效的信息聚合。该类的构造函数中定义了多个卷积层和注意力机制的参数，并在 `forward` 方法中实现了前向传播逻辑。 `Embedding` 类用于将输入图像转换为嵌入表示，使用卷积层进行特征提取。`Mlp` 类实现了一个多层感知机（MLP），用于进一步处理特征。`AttnFFN` 和 `FFN` 类则结合了注意力机制和前馈网络，形成了模型的基本构建块。 `eformer_block` 函数用于构建模型的各个块，结合了不同的层和注意力机制。`EfficientFormerV2` 类是整个模型的核心，负责整合所有的模块，并定义了模型的结构和前向传播过程。 在模型的构造过程中，可以根据需要选择不同的层数、嵌入维度、下采样策略等参数。模型的输出可以根据配置返回不同层的特征图。 最后，文件中还定义了一些辅助函数，如 `update_weight` 用于加载预训练权重，`efficientformerv2_s0` 等函数用于创建不同配置的模型实例。 在 `__main__` 部分，程序示例了如何创建不同版本的 `EfficientFormerV2` 模型，并对随机生成的输入进行前向传播，输出每个模型的特征图大小。这部分代码可以用于测试模型的功能和性能。 总体来说，这个文件实现了一个灵活且高效的图像处理模型，适用于各种计算机视觉任务。 ### 12.系统整体结构（节选） ### 整体功能和构架概括 该项目是一个基于Ultralytics YOLO（You Only Look Once）模型的计算机视觉框架，主要用于目标检测和图像分割任务。项目的架构模块化，包含多个文件和类，负责不同的功能，包括模型训练、预测、数据处理、回调管理和可视化等。以下是各个模块的主要功能： - **模型定义与构建**：实现了YOLO和EfficientFormer等模型的结构，支持不同的网络配置和参数设置。 - **训练与评估**：提供了训练引擎，支持数据加载、模型训练、验证和保存模型等功能。 - **预测与推理**：实现了对输入图像的预测功能，包括目标检测和分割。 - **回调与可视化**：集成了TensorBoard等工具，用于记录训练过程中的指标和可视化结果。 - **用户界面**：提供了简单的用户界面脚本，方便用户启动和运行模型。 ### 文件功能整理表 | 文件路径 | 功能描述 | |----------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------| | `ultralytics/utils/callbacks/tensorboard.py` | 集成TensorBoard，记录训练过程中的指标和可视化结果。 | | `ui.py` | 提供用户界面入口，运行指定的脚本（如`web.py`），方便用户启动数据应用。 | | `ultralytics/engine/trainer.py` | 实现YOLO模型的训练引擎，管理训练过程，包括数据加载、模型训练、验证和保存模型等功能。 | | `ultralytics/models/yolo/segment/predict.py` | 实现图像分割的预测功能，处理模型的预测结果并进行后处理。 | | `train.py` | 训练YOLO模型的主脚本，负责配置参数、加载数据集和模型，启动训练过程。 | | `ultralytics/nn/backbone/EfficientFormerV2.py` | 定义EfficientFormerV2模型的结构，包含多个组件如注意力机制、嵌入层和前馈网络等。 | | `ultralytics/models/yolo/model.py` | 定义YOLO模型的核心结构和功能，包括前向传播和模型初始化等。 | | `ultralytics/models/__init__.py` | 初始化YOLO模型模块，提供模型的导入和使用接口。 | | `chinese_name_list.py` | 可能包含中文名称列表，供模型训练或评估时使用（具体功能需查看文件内容）。 | | `ultralytics/nn/backbone/convnextv2.py` | 定义ConvNeXtV2模型的结构，提供卷积神经网络的实现。 | | `ultralytics/models/rtdetr/train.py` | 实现RT-DETR模型的训练逻辑，可能用于实时目标检测任务。 | | `ultralytics/trackers/bot_sort.py` | 实现Bot SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法，用于目标跟踪。 | | `ultralytics/utils/patches.py` | 提供一些工具函数和补丁，可能用于模型的兼容性和功能扩展。 | 以上表格整理了每个文件的功能，帮助理解项目的整体架构和各个模块的职责。 注意：由于此博客编辑较早，上面“11.项目核心源码讲解（再也不用担心看不懂代码逻辑）”中部分代码可能会优化升级，仅供参考学习，完整“训练源码”、“Web前端界面”和“50+种创新点源码”以“14.完整训练+Web前端界面+50+种创新点源码、数据集获取”的内容为准。 ### 13.图片、视频、摄像头图像分割Demo(去除WebUI)代码 在这个博客小节中，我们将讨论如何在不使用WebUI的情况下，实现图像分割模型的使用。本项目代码已经优化整合，方便用户将分割功能嵌入自己的项目中。 核心功能包括图片、视频、摄像头图像的分割，ROI区域的轮廓提取、类别分类、周长计算、面积计算、圆度计算以及颜色提取等。 这些功能提供了良好的二次开发基础。 ### 核心代码解读 以下是主要代码片段，我们会为每一块代码进行详细的批注解释： ```python import random import cv2 import numpy as np from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image from hashlib import md5 from model import Web_Detector from chinese_name_list import Label_list # 根据名称生成颜色 def generate_color_based_on_name(name): ...... # 计算多边形面积 def calculate_polygon_area(points): return cv2.contourArea(points.astype(np.float32)) ... # 绘制中文标签 def draw_with_chinese(image, text, position, font_size=20, color=(255, 0, 0)): image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) draw = ImageDraw.Draw(image_pil) font = ImageFont.truetype("simsun.ttc", font_size, encoding="unic") draw.text(position, text, font=font, fill=color) return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 动态调整参数 def adjust_parameter(image_size, base_size=1000): max_size = max(image_size) return max_size / base_size # 绘制检测结果 def draw_detections(image, info, alpha=0.2): name, bbox, conf, cls_id, mask = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info['class_id'], info['mask'] adjust_param = adjust_parameter(image.shape[:2]) spacing = int(20 * adjust_param) if mask is None: x1, y1, x2, y2 = bbox aim_frame_area = (x2 - x1) * (y2 - y1) cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=int(3 * adjust_param)) image = draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param)) y_offset = int(50 * adjust_param) # 类别名称上方绘制，其下方留出空间 else: mask_points = np.concatenate(mask) aim_frame_area = calculate_polygon_area(mask_points) mask_color = generate_color_based_on_name(name) try: overlay = image.copy() cv2.fillPoly(overlay, [mask_points.astype(np.int32)], mask_color) image = cv2.addWeighted(overlay, 0.3, image, 0.7, 0) cv2.drawContours(image, [mask_points.astype(np.int32)], -1, (0, 0, 255), thickness=int(8 * adjust_param)) # 计算面积、周长、圆度 area = cv2.contourArea(mask_points.astype(np.int32)) perimeter = cv2.arcLength(mask_points.astype(np.int32), True) ...... # 计算色彩 mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8) cv2.drawContours(mask, [mask_points.astype(np.int32)], -1, 255, -1) color_points = cv2.findNonZero(mask) ...... # 绘制类别名称 x, y = np.min(mask_points, axis=0).astype(int) image = draw_with_chinese(image, name, (x, y - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param)) y_offset = int(50 * adjust_param) # 绘制面积、周长、圆度和色彩值 metrics = [("Area", area), ("Perimeter", perimeter), ("Circularity", circularity), ("Color", color_str)] for idx, (metric_name, metric_value) in enumerate(metrics): ...... return image, aim_frame_area # 处理每帧图像 def process_frame(model, image): pre_img = model.preprocess(image) pred = model.predict(pre_img) det = pred[0] if det is not None and len(det) if det: det_info = model.postprocess(pred) for info in det_info: image, _ = draw_detections(image, info) return image if __name__ == "__main__": cls_name = Label_list model = Web_Detector() model.load_model("./weights/yolov8s-seg.pt") # 摄像头实时处理 cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break ...... # 图片处理 image_path = './icon/OIP.jpg' image = cv2.imread(image_path) if image is not None: processed_image = process_frame(model, image) ...... # 视频处理 video_path = '' # 输入视频的路径 cap = cv2.VideoCapture(video_path) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() ...... ``` ### 14.完整训练+Web前端界面+50+种创新点源码、数据集获取 ![19.png](19.png) # [下载链接：https://mbd.pub/o/bread/Zp2YlJpw](https://mbd.pub/o/bread/Zp2YlJpw)