火星撞击坑识别: YOLOv8应用， YOLOv3、v5、v7、v9比较分析

# 火星撞击坑识别

#### 介绍

火星撞击坑是火星表面最为普遍且显著的地貌单元和地质构造标志，撞击坑数目繁多、形态不一，是研究火星地质演化过程的最直接依据，也是研究太阳系陨石撞击历史和空间环境的关键，同时是进一步研究其他星系的启发点和重要突破口。

通过研究撞击坑大小和分布情况，能够确定火星表面该地区的地质年龄，能够了解火星表面的地质活动情况，能够分析表面物质结构和元素构成[1]。另外在现实应用中，研究识别撞击坑能够实现探测物导航、避障，使太空探测器能够完成安全可靠的着陆定位。

然而目前撞击坑数据集不完善，撞击坑识别不全面。对现有撞击坑图像进行研究，实现自主提取和识别撞击坑，并将算法应用于未来新采集的星球表面图片进行撞击坑识别，从而能够进一步完善星球表面结构和特征数据库。

确定行星表面地质单元得到形成年代是研究撞击坑的应用之一。通过了解表面撞击坑密度分布的一般规律，与该地质单元的绝对年龄建立定量关系，从而推测未知地质单元的绝对年龄，该撞击坑统计定年法，在众多研究者的持续工作下，理论分析愈发成熟，应用范围更加广泛，目前已成为行星科学中一个重要而活跃的研究领域。

两阶段模型拥有更高的准确率和公共数据集上更突出的表现，但一阶段模型检测速度更快，因此更适用于目标的实时检测。考虑火星探测器将实现载火星表面实时识别，本项目采用一阶段模型代表YOLO来实现。

#### 模型架构
模型架构说明

经训练比较，选择P、R值都更高的YOLOv8来进行模型预测

|   | YOLOv3   | YOLOv5 | YOLOv7 | YOLOv8 |
|---|----------|--------|--------|--------|
| P | 0.734921 | 0.818  | 0.826  | 0.832  |
| R | 0.758935 | 0.796  | 0.797  | 0.798  |

撞击坑统计定年法

#### 使用教程

1.  下载代码
2.  在运行环境下导入项目所需要的库  `pip install ultralytics`

根据官方的解释，pip 的 `ultralytics` 库包含了YOLOv8的 `requirements.txt`中的所有库
3.  创建数据集

本项目用到的数据集以存放在`ultralytics/datasets`中

存放格式参照文件夹
```
datasets
├─images
│  ├─train
│  └─val
├─labels
│  ├─train
│  └─val
└─pre
└─mycoco.yaml
```
修改`ultralytics/datasets/mycoco.yaml`文件中存储训练集图片路径、类别数、类别名称

```
train: /yolov8-ultralytics/ultralytics/datasets//images/train
val: /yolov8-ultralytics/ultralytics/datasets/images/val

nc: 1

names: ['crater']
```

4.  模型训练
```
yolo task=detect mode=train model=weights/yolov8n.pt data=datasets/mycoco.yaml batch=16 epochs=50 imgsz=640 workers=16 device=0
```
 ![输入图片说明](based/train.png)

最终共进行280个epoch训练

5.  模型预测

运行`ultralytics/detect.py`

![输入图片说明](based/detect-1.png)
  由预测结果显示，预测一张图片大约需要5ms
    
  更改预测图像路径，使用训练结果中的`best.pt`模型进行预测，将会创建txt文件保存预测结果，即图像中所有撞击坑位置和大小标签

![输入图片说明](based/1.png)
 ![输入图片说明](based/image3.png)

6.  结合统计定年法完成后续计算

需要统计预测结果中撞击坑直径和频数，将公式编写成代码格式，完成结果直接输出
![输入图片说明](based/image8.png)
![输入图片说明](based/image9.png)

#### 参与贡献

1.  收集撞击坑数据集
2.  训练YOLOv3、v5、v7、v8、v9模型，选定精确率和召回率最高的模型
3.  使用训练好的模型进行图片预测
4.  记录所有bounding box位置，统计大小和频数，结合统计定年公式进行定年分析

#### 思考
1. 考虑要对撞击坑的直径进行统计，后续应该对数据集标注进行筛选，只保留完整撞击坑的标注，否则预测出的残缺撞击坑直径无法进行统计；
1. 目前模型还有可强化的地方，筛选数据集和继续尝试YOLOv9模型

fsy/火星撞击坑识别

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