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北京seo网站管理,网站建设mdf,搜索引擎优化的完整过程,wordpress小米商城模板一、背景意义 随着现代农业的快速发展#xff0c;养殖业面临着提高生产效率和保障动物福利的双重挑战。生猪作为全球重要的养殖动物#xff0c;其行为识别不仅能够为养殖管理提供科学依据#xff0c;还能有效提升养殖效率#xff0c;降低成本。因此#xff0c;构建一个高…一、背景意义随着现代农业的快速发展养殖业面临着提高生产效率和保障动物福利的双重挑战。生猪作为全球重要的养殖动物其行为识别不仅能够为养殖管理提供科学依据还能有效提升养殖效率降低成本。因此构建一个高效、准确的生猪行为识别系统显得尤为重要。近年来深度学习技术的迅猛发展为图像识别领域带来了革命性的变化尤其是目标检测算法的进步使得实时监测和分析动物行为成为可能。在众多目标检测算法中YOLOYou Only Look Once系列因其高效性和准确性受到广泛关注。YOLOv8作为该系列的最新版本进一步提升了检测速度和精度适用于复杂环境下的实时行为识别。然而针对生猪行为的特定需求YOLOv8仍存在一定的改进空间。通过对YOLOv8进行针对性的优化结合特定的生猪行为数据集可以有效提升其在生猪行为识别中的应用效果。本研究所使用的数据集包含8151张图像涵盖了生猪的8种主要行为类别包括饮水、进食、探索、卧躺、啃咬、未进食、睡眠和行走。这些行为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。通过对这些行为的深入分析我们可以更好地理解生猪的日常活动模式从而为养殖管理提供数据支持。例如饮水和进食行为的监测可以帮助养殖者及时调整饲料和水源的供应确保生猪的健康生长而探索和行走行为的分析则可以反映生猪的活动水平和心理状态进而优化养殖环境提升动物福利。此外生猪行为识别系统的构建不仅有助于提高养殖效率还能够为动物福利的研究提供重要的数据支持。通过对生猪行为的实时监测养殖者可以及时发现异常行为采取相应措施减少疾病的发生提高生猪的存活率和生长速度。这对于推动可持续养殖、提升经济效益具有重要意义。综上所述基于改进YOLOv8的生猪行为识别系统的研究不仅具有重要的理论价值也具备广泛的应用前景。通过深入探索生猪行为识别的技术路径我们期望能够为现代养殖业的发展提供创新性的解决方案推动智能农业的进步。同时本研究也为后续相关领域的研究提供了基础数据和方法论支持具有重要的学术意义和实际应用价值。二、图片效果三、数据集信息在本研究中我们采用了名为“Comportamentos”的数据集以支持对生猪行为的识别和分类旨在改进YOLOv8模型的性能。该数据集专门针对生猪的日常行为进行了详细的标注和分类涵盖了七种主要行为类别分别为“Drinking”饮水、“Eating”进食、“Investigating”探索、“Lying”卧躺、“Moutend”啃咬、“Sleeping”睡眠和“Walking”行走。这些行为不仅是生猪日常生活的重要组成部分也是评估其健康状态和福利水平的关键指标。数据集的构建过程经过了严格的标准化和系统化以确保每个行为类别的样本数量充足且多样化从而提高模型的泛化能力和准确性。每一类行为均由专业人员在不同的环境和条件下进行观察和记录确保数据的真实性和可靠性。通过对生猪在自然状态下的行为进行捕捉和标注数据集为后续的机器学习训练提供了坚实的基础。在“Comportamentos”数据集中行为类别的选择不仅考虑了生猪的生理需求还兼顾了其社会行为和环境适应能力。例如“Drinking”和“Eating”是生猪维持生命所必需的基本行为而“Investigating”则反映了生猪的好奇心和探索欲能够帮助研究者了解其对环境的适应能力。另一方面“Lying”和“Sleeping”则是生猪休息和恢复能量的重要行为能够反映其生活质量和福利状况。最后“Walking”和“Moutend”则展示了生猪的活动能力和社交行为进一步丰富了数据集的多样性。为了确保数据集的高效利用我们对每个行为类别进行了详细的描述和注释包含了行为发生的背景、持续时间、频率等信息。这些信息不仅为模型训练提供了丰富的上下文也为后续的行为分析和研究提供了有价值的参考。此外数据集还考虑到了不同生猪个体之间的差异力求在样本选择上涵盖不同品种、年龄和性别的生猪以增强模型对各种情况的适应能力。在数据集的使用过程中我们将采用数据增强技术以进一步提高模型的鲁棒性和准确性。通过对图像进行旋转、缩放、裁剪等处理模拟不同的拍摄角度和环境变化确保模型能够在多种实际应用场景中表现出色。数据集的设计和实施不仅为YOLOv8模型的训练提供了丰富的素材也为生猪行为识别领域的研究奠定了坚实的基础。综上所述“Comportamentos”数据集以其丰富的行为类别和详尽的标注信息为生猪行为识别系统的改进提供了强有力的支持。通过对这些行为的深入分析和识别我们希望能够为生猪的健康管理和福利评估提供更为科学的依据推动养殖业的可持续发展。四、核心代码python import sys # 导入系统模块用于获取Python解释器的路径 import subprocess # 导入子进程模块用于执行外部命令 from QtFusion.path import abs_path # 从QtFusion.path模块导入abs_path函数用于获取绝对路径 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 result subprocess.run(command, shellTrue) # 运行命令并等待其完成 if result.returncode ! 0: # 检查命令的返回码 print(脚本运行出错。) # 如果返回码不为0表示出错打印错误信息 # 实例化并运行应用 if __name__ __main__: # 指定要运行的脚本路径使用abs_path函数获取绝对路径 script_path abs_path(web.py) # 运行指定的脚本 run_script(script_path)代码核心部分分析导入模块导入了sys和subprocess模块前者用于获取当前Python解释器的路径后者用于执行外部命令。run_script函数该函数接收一个脚本路径作为参数构建并执行一个命令来运行该脚本。使用sys.executable获取当前Python解释器的路径。使用subprocess.run执行构建的命令并检查返回码以确定脚本是否成功运行。主程序入口在__main__模块中指定要运行的脚本路径并调用run_script函数执行该脚本。这个文件是一个名为ui.py的 Python 脚本主要功能是运行一个指定的 Python 脚本具体是使用 Streamlit 框架来启动一个 Web 应用。首先文件导入了几个必要的模块包括sys、os和subprocess。其中sys模块用于访问与 Python 解释器紧密相关的变量和函数os模块提供了与操作系统交互的功能而subprocess模块则用于在 Python 中启动新进程、连接到它们的输入/输出/错误管道并获取它们的返回码。接下来文件从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函数中首先定义了一个参数script_path用于接收要运行的脚本的路径。函数内部通过sys.executable获取当前 Python 解释器的路径然后构建一个命令字符串该命令使用 Streamlit 框架来运行指定的脚本。命令的格式是{python_path} -m streamlit run {script_path}其中python_path是当前 Python 解释器的路径script_path是要运行的脚本的路径。使用subprocess.run方法执行构建好的命令如果命令执行后返回的状态码不为 0表示脚本运行出错此时会打印出“脚本运行出错。”的提示信息。最后在脚本的主程序部分通过if __name__ __main__:判断当前模块是否是主程序如果是则指定要运行的脚本路径为web.py的绝对路径并调用run_script函数来执行这个脚本。总的来说这个ui.py文件的主要功能是为一个 Streamlit 应用提供一个启动脚本方便用户在当前 Python 环境中运行指定的 Web 应用。python from ultralytics.engine.results import Results from ultralytics.models.yolo.detect.predict import DetectionPredictor from ultralytics.utils import ops class PosePredictor(DetectionPredictor): PosePredictor类扩展了DetectionPredictor类用于基于姿态模型的预测。 def __init__(self, cfgDEFAULT_CFG, overridesNone, _callbacksNone): 初始化PosePredictor将任务设置为pose并记录使用mps作为设备的警告。 super().__init__(cfg, overrides, _callbacks) # 调用父类的初始化方法 self.args.task pose # 设置任务为姿态检测 # 检查设备是否为mps并记录警告 if isinstance(self.args.device, str) and self.args.device.lower() mps: LOGGER.warning(WARNING ⚠️ Apple MPS known Pose bug. Recommend devicecpu for Pose models. See https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/4031.) def postprocess(self, preds, img, orig_imgs): 返回给定输入图像或图像列表的检测结果。 # 对预测结果进行非极大值抑制过滤掉低置信度的框 preds ops.non_max_suppression(preds, self.args.conf, # 置信度阈值 self.args.iou, # IOU阈值 agnosticself.args.agnostic_nms, # 是否对类别无关 max_detself.args.max_det, # 最大检测框数量 classesself.args.classes, # 过滤的类别 nclen(self.model.names)) # 类别数量 # 如果输入图像不是列表则将其转换为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 for i, pred in enumerate(preds): # 遍历每个预测结果 orig_img orig_imgs[i] # 获取原始图像 # 将预测框的坐标缩放到原始图像的尺寸 pred[:, :4] ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape).round() # 获取关键点预测结果 pred_kpts pred[:, 6:].view(len(pred), *self.model.kpt_shape) if len(pred) else pred[:, 6:] # 将关键点坐标缩放到原始图像的尺寸 pred_kpts ops.scale_coords(img.shape[2:], pred_kpts, orig_img.shape) img_path self.batch[0][i] # 获取图像路径 # 将结果添加到结果列表中 results.append( Results(orig_img, pathimg_path, namesself.model.names, boxespred[:, :6], keypointspred_kpts)) return results # 返回所有结果代码核心部分说明PosePredictor类继承自DetectionPredictor用于处理姿态检测的预测。初始化方法设置任务为姿态检测并处理设备警告。后处理方法对模型的预测结果进行处理包括非极大值抑制、坐标缩放和结果整理。这个程序文件是一个用于姿态预测的YOLOv8模型的实现文件名为predict.py属于Ultralytics库的一部分。它继承自DetectionPredictor类专门用于处理与姿态相关的预测任务。首先文件导入了一些必要的模块和类包括Results、DetectionPredictor和一些工具函数。Results类用于存储和处理预测结果而DetectionPredictor是一个通用的检测预测器提供了基础的检测功能。在PosePredictor类的构造函数__init__中调用了父类的构造函数并将任务类型设置为’pose’这表明该预测器将专注于姿态检测。此外如果用户选择了’MPS’作为设备程序会发出警告提示用户在使用姿态模型时推荐使用’cpu’因为在Apple MPS上存在已知的bug。postprocess方法用于处理模型的输出结果。首先它使用非极大值抑制NMS来过滤预测结果以减少重叠的检测框。接着如果输入的原始图像不是列表格式程序会将其转换为NumPy数组格式以便后续处理。在处理每个预测结果时程序会根据原始图像的尺寸调整检测框的位置并提取关键点信息。然后它将这些信息封装到Results对象中包括原始图像、图像路径、类别名称、检测框和关键点。最终所有结果会以列表的形式返回。这个文件的设计使得姿态检测的过程变得高效且易于使用用户只需提供模型和数据源即可通过predict_cli方法进行预测。整体上该程序文件展示了如何在YOLOv8框架下实现姿态预测的功能。python import os import torch from ultralytics.engine.validator import BaseValidator from ultralytics.utils.metrics import ConfusionMatrix, DetMetrics, box_iou from ultralytics.utils.plotting import output_to_target, plot_images class DetectionValidator(BaseValidator): 检测模型验证器类继承自BaseValidator类。 该类用于验证YOLO模型的检测性能。 def __init__(self, dataloaderNone, save_dirNone, argsNone): 初始化检测模型所需的变量和设置。 super().__init__(dataloader, save_dir, args) self.metrics DetMetrics(save_dirself.save_dir) # 初始化检测指标 self.iouv torch.linspace(0.5, 0.95, 10) # 定义IoU向量用于计算mAP def preprocess(self, batch): 对输入图像批次进行预处理。 batch[img] batch[img].to(self.device) / 255 # 将图像数据归一化到[0, 1] for k in [batch_idx, cls, bboxes]: batch[k] batch[k].to(self.device) # 将其他数据移到设备上 return batch def postprocess(self, preds): 对预测结果应用非极大值抑制NMS。 return ops.non_max_suppression(preds, self.args.conf, self.args.iou) def update_metrics(self, preds, batch): 更新检测指标。 for si, pred in enumerate(preds): npr len(pred) # 当前图像的预测数量 pbatch self._prepare_batch(si, batch) # 准备当前批次的真实标签 cls, bbox pbatch.pop(cls), pbatch.pop(bbox) # 获取真实类别和边界框 if npr 0: # 如果没有预测结果 continue predn self._prepare_pred(pred, pbatch) # 准备预测结果 # 计算正确预测 stat self._process_batch(predn, bbox, cls) self.metrics.process(**stat) # 更新指标 def _process_batch(self, detections, gt_bboxes, gt_cls): 计算正确预测矩阵。 iou box_iou(gt_bboxes, detections[:, :4]) # 计算IoU return self.match_predictions(detections[:, 5], gt_cls, iou) # 匹配预测与真实标签 def print_results(self): 打印每个类别的训练/验证集指标。 LOGGER.info(Results: %s, self.metrics.mean_results()) # 打印平均结果 def plot_predictions(self, batch, preds, ni): 在输入图像上绘制预测的边界框并保存结果。 plot_images(batch[img], *output_to_target(preds), pathsbatch[im_file], fnameself.save_dir / fval_batch{ni}_pred.jpg)代码说明类定义DetectionValidator类用于验证YOLO模型的检测性能继承自BaseValidator。初始化在__init__方法中初始化了一些指标和IoU向量。预处理preprocess方法将输入图像归一化并将其他数据移到设备上。后处理postprocess方法应用非极大值抑制去除冗余的预测框。更新指标update_metrics方法用于更新检测指标包括计算正确预测。处理批次_process_batch方法计算IoU并匹配预测与真实标签。打印结果print_results方法打印每个类别的平均结果。绘制预测plot_predictions方法在图像上绘制预测的边界框并保存结果。这些核心部分和注释提供了对YOLO检测模型验证过程的基本理解。这个程序文件是Ultralytics YOLO模型的验证模块主要用于对目标检测模型的验证和评估。文件中定义了一个名为DetectionValidator的类继承自BaseValidator并实现了一系列方法来处理验证过程中的各个步骤。在初始化方法中类的构造函数设置了一些基本参数包括数据加载器、保存目录、进度条、参数和回调函数。它还初始化了一些用于评估的指标如检测指标DetMetrics和混淆矩阵ConfusionMatrix并定义了用于计算mAP平均精度的IoU交并比向量。preprocess方法用于对输入的图像批次进行预处理包括将图像数据转换为适合模型输入的格式并根据需要进行归一化处理。同时它还准备了用于自动标注的边界框信息。init_metrics方法负责初始化评估指标包括确定数据集是否为COCO格式并设置相关的类别映射和指标名称。get_desc方法返回一个格式化的字符串用于总结YOLO模型的类别指标。postprocess方法应用非极大值抑制NMS来处理模型的预测输出以去除冗余的检测框。_prepare_batch和_prepare_pred方法分别用于准备验证批次的真实标签和模型预测结果以便后续的评估。update_metrics方法用于更新模型的评估指标处理每个批次的预测结果并根据真实标签计算正确预测的数量。finalize_metrics方法设置最终的指标值包括计算速度和混淆矩阵。get_stats方法返回评估的统计信息和结果字典。print_results方法打印训练或验证集的每个类别的指标包括总的检测数量和每个类别的平均精度。_process_batch方法用于返回正确的预测矩阵通过计算IoU来匹配预测框和真实框。build_dataset和get_dataloader方法用于构建YOLO数据集和返回数据加载器以便于在验证过程中加载数据。plot_val_samples和plot_predictions方法用于可视化验证样本和模型的预测结果生成图像并保存。save_one_txt和pred_to_json方法用于将YOLO的检测结果保存为文本文件或COCO格式的JSON文件以便后续分析和评估。eval_json方法用于评估YOLO输出的JSON格式结果并返回性能统计信息特别是针对COCO数据集的mAP评估。整个类的设计旨在提供一个全面的验证框架支持多种评估指标和可视化功能以便用户能够有效地评估其目标检测模型的性能。python import torch from torch import nn from typing import List class Sam(nn.Module): SamSegment Anything Model旨在处理对象分割任务。它使用图像编码器生成图像嵌入并使用提示编码器对各种类型的输入提示进行编码。然后这些嵌入被掩码解码器用于预测对象掩码。 def __init__( self, image_encoder: ImageEncoderViT, # 图像编码器用于将图像编码为嵌入 prompt_encoder: PromptEncoder, # 提示编码器用于编码输入提示 mask_decoder: MaskDecoder, # 掩码解码器用于从图像和提示嵌入中预测掩码 pixel_mean: List[float] (123.675, 116.28, 103.53), # 图像归一化的均值 pixel_std: List[float] (58.395, 57.12, 57.375) # 图像归一化的标准差 ) - None: 初始化 Sam 类以便从图像和输入提示中预测对象掩码。 参数: image_encoder (ImageEncoderViT): 用于将图像编码为图像嵌入的主干网络。 prompt_encoder (PromptEncoder): 编码各种类型输入提示的编码器。 mask_decoder (MaskDecoder): 从图像嵌入和编码提示中预测掩码的解码器。 pixel_mean (List[float], optional): 用于归一化输入图像像素的均值默认为 (123.675, 116.28, 103.53)。 pixel_std (List[float], optional): 用于归一化输入图像像素的标准差默认为 (58.395, 57.12, 57.375)。 super().__init__() # 调用父类 nn.Module 的初始化方法 self.image_encoder image_encoder # 初始化图像编码器 self.prompt_encoder prompt_encoder # 初始化提示编码器 self.mask_decoder mask_decoder # 初始化掩码解码器 # 注册均值和标准差为缓冲区以便在模型训练和推理时使用 self.register_buffer(pixel_mean, torch.Tensor(pixel_mean).view(-1, 1, 1), False) self.register_buffer(pixel_std, torch.Tensor(pixel_std).view(-1, 1, 1), False)代码核心部分说明类定义Sam类继承自nn.Module用于实现对象分割模型。初始化方法__init__方法用于初始化模型的各个组件包括图像编码器、提示编码器和掩码解码器。参数说明image_encoder用于将输入图像转换为嵌入表示的编码器。prompt_encoder用于处理输入提示的编码器。mask_decoder根据图像和提示的嵌入预测对象掩码的解码器。pixel_mean和pixel_std用于图像归一化的均值和标准差帮助模型在训练和推理时保持一致的输入格式。缓冲区注册使用register_buffer方法将均值和标准差注册为模型的缓冲区以便在模型的生命周期内使用但不作为模型参数进行更新。该程序文件定义了一个名为Sam的类属于 Ultralytics YOLO 项目的一部分主要用于对象分割任务。该类通过图像编码器生成图像嵌入并通过提示编码器对各种输入提示进行编码最终利用掩码解码器预测对象的掩码。在类的属性中mask_threshold用于设置掩码预测的阈值image_format指定输入图像的格式默认为 ‘RGB’。image_encoder是用于将图像编码为嵌入的主干网络prompt_encoder用于编码不同类型的输入提示mask_decoder则负责根据图像和提示的嵌入预测对象掩码。此外pixel_mean和pixel_std分别用于图像归一化的均值和标准差。在__init__方法中类的初始化接受三个主要参数image_encoder、prompt_encoder和mask_decoder它们分别用于图像嵌入、提示编码和掩码预测。还可以选择性地传入用于归一化的均值和标准差默认值已给出。初始化过程中调用了父类的构造函数并将传入的参数赋值给类的属性同时使用register_buffer方法将均值和标准差注册为缓冲区以便在模型训练和推理时使用。总体来说这段代码构建了一个用于图像分割的深度学习模型的基础框架集成了图像处理、提示处理和掩码预测的功能。python # 导入必要的库和模块 from ultralytics.utils import LOGGER, RUNS_DIR, SETTINGS, TESTS_RUNNING, colorstr try: import os import mlflow # 导入mlflow库用于日志记录 from pathlib import Path # 确保在非测试环境下使用mlflow assert not TESTS_RUNNING or test_mlflow in os.environ.get(PYTEST_CURRENT_TEST, ) assert SETTINGS[mlflow] is True # 确保mlflow集成已启用 # 定义日志前缀和数据清洗函数 PREFIX colorstr(MLflow: ) SANITIZE lambda x: {k.replace((, ).replace(), ): float(v) for k, v in x.items()} except (ImportError, AssertionError): mlflow None # 如果导入失败mlflow设置为None def on_pretrain_routine_end(trainer): 在预训练结束时记录训练参数到MLflow。 Args: trainer (ultralytics.engine.trainer.BaseTrainer): 训练对象包含要记录的参数。 环境变量: MLFLOW_TRACKING_URI: MLflow跟踪的URI默认为runs/mlflow。 MLFLOW_EXPERIMENT_NAME: MLflow实验的名称默认为trainer.args.project。 MLFLOW_RUN: MLflow运行的名称默认为trainer.args.name。 global mlflow # 获取跟踪URI uri os.environ.get(MLFLOW_TRACKING_URI) or str(RUNS_DIR / mlflow) LOGGER.debug(f{PREFIX} tracking uri: {uri}) mlflow.set_tracking_uri(uri) # 设置实验和运行名称 experiment_name os.environ.get(MLFLOW_EXPERIMENT_NAME) or trainer.args.project or /Shared/YOLOv8 run_name os.environ.get(MLFLOW_RUN) or trainer.args.name mlflow.set_experiment(experiment_name) mlflow.autolog() # 自动记录参数和指标 try: # 开始一个新的运行 active_run mlflow.active_run() or mlflow.start_run(run_namerun_name) LOGGER.info(f{PREFIX}logging run_id({active_run.info.run_id}) to {uri}) if Path(uri).is_dir(): LOGGER.info(f{PREFIX}view at http://127.0.0.1:5000 with mlflow server --backend-store-uri {uri}) LOGGER.info(f{PREFIX}disable with yolo settings mlflowFalse) mlflow.log_params(dict(trainer.args)) # 记录训练参数 except Exception as e: LOGGER.warning(f{PREFIX}WARNING ⚠️ Failed to initialize: {e}\n f{PREFIX}WARNING ⚠️ Not tracking this run) def on_train_end(trainer): 在训练结束时记录模型工件到MLflow。 if mlflow: # 记录最佳模型的文件 mlflow.log_artifact(str(trainer.best.parent)) # 记录保存目录中的所有相关文件 for f in trainer.save_dir.glob(*): if f.suffix in {.png, .jpg, .csv, .pt, .yaml}: mlflow.log_artifact(str(f)) mlflow.end_run() # 结束当前运行 LOGGER.info( f{PREFIX}results logged to {mlflow.get_tracking_uri()}\n f{PREFIX}disable with yolo settings mlflowFalse ) # 定义回调函数 callbacks ( { on_pretrain_routine_end: on_pretrain_routine_end, on_train_end: on_train_end, } if mlflow else {} )代码注释说明导入部分导入了必要的库和模块包括mlflow用于日志记录。环境检查确保在非测试环境下运行并且mlflow集成已启用。on_pretrain_routine_end函数在预训练结束时记录训练参数到MLflow包括设置跟踪URI、实验名称和运行名称并记录参数。on_train_end函数在训练结束时记录模型的工件如最佳模型和其他相关文件。回调函数根据是否启用mlflow定义相应的回调函数以记录训练过程中的信息。这个程序文件主要用于在Ultralytics YOLO框架中集成MLflow以便进行模型训练过程中的日志记录。它的功能包括记录训练参数、指标和模型工件。文件开头提供了一些基本的使用说明包括如何设置项目名称、运行名称、启动本地MLflow服务器以及如何终止正在运行的MLflow实例。在文件中首先导入了一些必要的模块和库包括Ultralytics的日志记录器、运行目录、设置以及用于颜色输出的工具。接着尝试导入os模块并进行了一些断言检查以确保在测试运行时不记录日志并且MLflow集成已启用。如果导入失败或断言失败则将mlflow设置为None。接下来的几个函数分别在不同的训练阶段被调用。on_pretrain_routine_end函数在预训练例程结束时被调用主要用于设置MLflow的跟踪URI、实验名称和运行名称并开始一个新的MLflow运行。它还会记录训练器的参数。如果在初始化过程中出现异常会发出警告。on_train_epoch_end和on_fit_epoch_end函数分别在每个训练周期和拟合周期结束时被调用用于记录训练指标。这些函数会将训练损失和学习率等信息记录到MLflow中。on_train_end函数在训练结束时被调用主要用于记录模型工件包括最佳模型和其他文件如图像、CSV、YAML等。最后它会结束当前的MLflow运行并输出结果记录的URI。最后文件定义了一个回调字典包含了在不同训练阶段调用的函数如果mlflow未被导入则该字典为空。整体来看这个文件为Ultralytics YOLO的训练过程提供了方便的日志记录功能帮助用户更好地管理和跟踪模型训练的各个方面。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YOLO模型的目标检测训练。 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或val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) # 获取模型的最大步幅 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] # 确保模式有效 with torch_distributed_zero_first(rank): # 在分布式训练中确保数据集只初始化一次 dataset self.build_dataset(dataset_path, mode, batch_size) # 构建数据集 shuffle mode train # 训练模式下打乱数据 workers self.args.workers if mode train else self.args.workers * 2 # 根据模式设置工作线程数 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 ) # 随机选择图像大小 sf sz / max(imgs.shape[2:]) # 计算缩放因子 if sf ! 1: # 如果需要缩放 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) # 进行插值缩放 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 plot_training_samples(self, batch, ni): 绘制训练样本及其标注。 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, ) def plot_metrics(self): 从CSV文件中绘制指标。 plot_results(fileself.csv, on_plotself.on_plot) # 保存结果图代码注释说明类和方法定义DetectionTrainer类继承自BaseTrainer用于处理YOLO模型的训练。数据集构建build_dataset方法负责构建YOLO数据集支持训练和验证模式。数据加载器get_dataloader方法创建数据加载器支持多线程和数据打乱。批次预处理preprocess_batch方法对输入图像进行预处理包括归一化和多尺度调整。模型获取get_model方法用于创建YOLO检测模型并加载权重。绘图功能plot_training_samples和plot_metrics方法用于可视化训练样本和训练指标。这个程序文件train.py是一个用于训练 YOLOYou Only Look Once目标检测模型的脚本继承自BaseTrainer类。该脚本主要包含数据集构建、数据加载、模型设置、训练过程中的损失计算和可视化等功能。首先程序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 PyTorch 模块以及 Ultralytics 提供的 YOLO 数据处理和训练工具。在DetectionTrainer类中定义了多个方法来实现训练过程的各个步骤。build_dataset方法用于构建 YOLO 数据集接受图像路径、模式训练或验证和批次大小作为参数。它会根据模型的步幅stride来调整数据集的构建。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。根据模式的不同它会调整工作线程的数量并处理数据的随机打乱。preprocess_batch方法对输入的图像批次进行预处理包括将图像缩放到合适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的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和分类目标。get_model方法返回一个 YOLO 检测模型并可选择加载预训练权重。get_validator方法返回一个用于验证模型性能的验证器。label_loss_items方法用于返回带有标签的训练损失项字典这对于目标检测和分割任务是必要的。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 内存使用情况和损失值。plot_training_samples方法用于绘制训练样本及其标注便于可视化训练过程中的数据。plot_metrics和plot_training_labels方法则用于绘制训练过程中的指标和标签帮助分析模型的训练效果。总体来说这个文件提供了一个完整的框架用于训练 YOLO 模型包括数据处理、模型构建、训练过程管理和结果可视化等功能适合用于目标检测任务的研究和应用。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