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网站建设公司兴田德润优惠,乐陵seo网站,制作网站软件不懂代码可以制作吗,带会员中心的淘宝客wordpress一、背景意义 随着全球医疗技术的不断进步#xff0c;医疗设备的种类和数量日益增加#xff0c;这为医疗服务的高效性和安全性提供了保障。然而#xff0c;医疗设备的多样性也带来了管理和监控的挑战#xff0c;尤其是在设备的实时检测和维护方面。传统的人工检测方法不仅耗…一、背景意义随着全球医疗技术的不断进步医疗设备的种类和数量日益增加这为医疗服务的高效性和安全性提供了保障。然而医疗设备的多样性也带来了管理和监控的挑战尤其是在设备的实时检测和维护方面。传统的人工检测方法不仅耗时耗力而且容易出现遗漏无法满足现代医疗环境对设备管理的高效需求。因此基于计算机视觉和深度学习技术的自动化检测系统应运而生成为提升医疗设备管理效率的重要手段。在众多深度学习模型中YOLOYou 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结合了更为先进的网络结构和算法优化具备了更高的检测精度和速度。通过对YOLOv8进行改进能够进一步提升其在医疗设备检测中的应用效果。具体而言改进的YOLOv8模型可以更好地适应医疗环境中复杂的背景和多样的设备形态提高对医疗设备的识别率和定位精度。本研究所使用的数据集包含1900张图像涵盖17类医疗设备包括CT扫描仪、医院病床、呼吸机、透析机等。这些设备在医疗服务中扮演着至关重要的角色及时、准确地检测和识别这些设备不仅有助于提高医疗服务的效率还能在紧急情况下确保设备的正常运转。通过对这些设备进行有效的监控和管理可以大幅度降低设备故障带来的风险提升患者的安全性和治疗效果。此外随着人工智能技术的不断发展基于深度学习的医疗设备检测系统不仅能够实现设备的自动识别还能够与医院信息管理系统进行有效集成形成一个智能化的医疗设备管理平台。这一平台可以实时监控设备的使用状态及时预警设备故障优化设备的使用效率从而提升整个医疗机构的运营效率。综上所述基于改进YOLOv8的医疗设备检测系统具有重要的研究背景和现实意义。它不仅为医疗设备的管理提供了新的思路和方法还为实现智能医疗、提升医疗服务质量奠定了基础。通过本研究的深入探索期望能够为医疗行业提供一个高效、可靠的设备检测解决方案推动医疗设备管理的智能化进程为患者的健康保驾护航。二、图片效果三、数据集信息在本研究中我们使用了名为“object-detection aseto”的数据集以训练和改进YOLOv8的医疗设备检测系统。该数据集专门设计用于医疗领域涵盖了17种不同类别的医疗设备旨在提高计算机视觉算法在医疗环境中的应用效果。通过对这些设备的有效检测和识别我们期望能够提升医疗服务的效率和安全性。数据集中包含的类别包括CT扫描仪、医院病床、医院呼吸机、外周磁刺激设备PMS、呼吸机面罩、X光机、除颤器、透析机、血糖仪、洗手液、胰岛素、口罩、药膏、秤、听诊器、血压计和温度计。这些设备在现代医疗实践中扮演着至关重要的角色涵盖了从基础护理到复杂治疗的各个方面。CT扫描仪是现代医学影像学的重要工具能够提供高分辨率的内部结构图像帮助医生进行诊断。医院病床则是患者在住院期间接受治疗和护理的基本设施其数量和分布直接影响医院的接收能力和患者的舒适度。医院呼吸机和呼吸机面罩则是危重病人救治中不可或缺的设备尤其在疫情期间其重要性愈加凸显。此外外周磁刺激设备PMS在神经康复领域的应用日益广泛能够有效促进患者的康复进程。X光机作为一种常见的影像学检查工具广泛应用于骨折和其他病变的诊断。除颤器则是心脏骤停患者的生命救助设备其快速有效的使用能够显著提高患者的生存率。透析机和血糖仪在慢性病管理中发挥着重要作用前者用于肾功能不全患者的治疗后者则是糖尿病患者日常监测血糖水平的必备工具。洗手液、口罩和药膏等设备则是医院感染控制和日常护理中不可或缺的组成部分能够有效预防交叉感染和促进伤口愈合。秤、听诊器、血压计和温度计等基础医疗设备虽然在技术上相对简单但在日常护理和健康监测中却发挥着不可替代的作用。它们不仅是医疗工作者进行常规检查的工具也是患者健康管理的重要组成部分。通过对“object-detection aseto”数据集的深入分析和应用我们希望能够训练出更为精准和高效的YOLOv8模型从而在医疗环境中实现更为智能化的设备检测。这将有助于提高医疗服务的自动化水平减少人为错误并为医疗工作者提供更为可靠的决策支持。随着数据集的不断丰富和模型的不断优化我们相信未来的医疗设备检测系统将能够在更广泛的场景中发挥作用为患者提供更安全、更高效的医疗服务。四、核心代码python import math import torch import torch.nn as nn from torch.nn.init import constant_, xavier_uniform_ from ..modules import Conv, DFL, Proto from ultralytics.utils.tal import dist2bbox, make_anchors class Detect_DyHead(nn.Module): YOLOv8 检测头使用动态头DyHead进行目标检测。 def __init__(self, nc80, hidc256, block_num2, ch()): 初始化检测头。 参数: nc (int): 类别数量。 hidc (int): 隐藏层通道数。 block_num (int): 动态头块的数量。 ch (tuple): 输入通道数的元组。 super().__init__() self.nc nc # 类别数量 self.nl len(ch) # 检测层的数量 self.reg_max 16 # DFL通道数 self.no nc self.reg_max * 4 # 每个锚点的输出数量 self.stride torch.zeros(self.nl) # 构建时计算的步幅 c2, c3 max((16, ch[0] // 4, self.reg_max * 4)), max(ch[0], self.nc) # 通道数 self.conv nn.ModuleList(nn.Sequential(Conv(x, hidc, 1)) for x in ch) # 卷积层 self.dyhead nn.Sequential(*[DyHeadBlock(hidc) for _ in range(block_num)]) # 动态头块 self.cv2 nn.ModuleList( nn.Sequential(Conv(hidc, c2, 3), Conv(c2, c2, 3), nn.Conv2d(c2, 4 * self.reg_max, 1)) for _ in ch) self.cv3 nn.ModuleList(nn.Sequential(Conv(hidc, c3, 3), Conv(c3, c3, 3), nn.Conv2d(c3, self.nc, 1)) for _ in ch) self.dfl DFL(self.reg_max) if self.reg_max 1 else nn.Identity() # DFL层 def forward(self, x): 连接并返回预测的边界框和类别概率。 for i in range(self.nl): x[i] self.conv[i](x[i]) # 通过卷积层处理输入 x self.dyhead(x) # 通过动态头处理 shape x[0].shape # 获取输出形状 for i in range(self.nl): # 将边界框和类别概率拼接 x[i] torch.cat((self.cv2[i](x[i]), self.cv3[i](x[i])), 1) if self.training: return x # 如果是训练模式返回原始输出 else: # 计算锚点和步幅 self.anchors, self.strides (x.transpose(0, 1) for x in make_anchors(x, self.stride, 0.5)) self.shape shape # 将所有检测层的输出拼接 x_cat torch.cat([xi.view(shape[0], self.no, -1) for xi in x], 2) box, cls x_cat.split((self.reg_max * 4, self.nc), 1) # 分割边界框和类别 dbox dist2bbox(self.dfl(box), self.anchors.unsqueeze(0), xywhTrue, dim1) * self.strides # 转换为边界框 y torch.cat((dbox, cls.sigmoid()), 1) # 拼接边界框和类别概率 return y # 返回最终输出 def bias_init(self): 初始化检测头的偏置警告需要步幅可用。 for a, b, s in zip(self.cv2, self.cv3, self.stride): a[-1].bias.data[:] 1.0 # 边界框偏置初始化 b[-1].bias.data[:self.nc] math.log(5 / self.nc / (640 / s) ** 2) # 类别偏置初始化 class Detect_AFPN_P345(nn.Module): YOLOv8 检测头使用自适应特征金字塔网络AFPN进行目标检测。 def __init__(self, nc80, hidc256, ch()): 初始化检测头。 参数: nc (int): 类别数量。 hidc (int): 隐藏层通道数。 ch (tuple): 输入通道数的元组。 super().__init__() self.nc nc # 类别数量 self.nl len(ch) # 检测层的数量 self.reg_max 16 # DFL通道数 self.no nc self.reg_max * 4 # 每个锚点的输出数量 self.stride torch.zeros(self.nl) # 构建时计算的步幅 c2, c3 max((16, ch[0] // 4, self.reg_max * 4)), max(ch[0], self.nc) # 通道数 self.afpn AFPN_P345(ch, hidc) # 自适应特征金字塔网络 self.cv2 nn.ModuleList( nn.Sequential(Conv(hidc, c2, 3), Conv(c2, c2, 3), nn.Conv2d(c2, 4 * self.reg_max, 1)) for _ in ch) self.cv3 nn.ModuleList(nn.Sequential(Conv(hidc, c3, 3), Conv(c3, c3, 3), nn.Conv2d(c3, self.nc, 1)) for _ in ch) self.dfl DFL(self.reg_max) if self.reg_max 1 else nn.Identity() # DFL层 def forward(self, x): 连接并返回预测的边界框和类别概率。 x self.afpn(x) # 通过AFPN处理输入 shape x[0].shape # 获取输出形状 for i in range(self.nl): # 将边界框和类别概率拼接 x[i] torch.cat((self.cv2[i](x[i]), self.cv3[i](x[i])), 1) if self.training: return x # 如果是训练模式返回原始输出 else: # 计算锚点和步幅 self.anchors, self.strides (x.transpose(0, 1) for x in make_anchors(x, self.stride, 0.5)) self.shape shape # 将所有检测层的输出拼接 x_cat torch.cat([xi.view(shape[0], self.no, -1) for xi in x], 2) box, cls x_cat.split((self.reg_max * 4, self.nc), 1) # 分割边界框和类别 dbox dist2bbox(self.dfl(box), self.anchors.unsqueeze(0), xywhTrue, dim1) * self.strides # 转换为边界框 y torch.cat((dbox, cls.sigmoid()), 1) # 拼接边界框和类别概率 return y # 返回最终输出 def bias_init(self): 初始化检测头的偏置警告需要步幅可用。 for a, b, s in zip(self.cv2, self.cv3, self.stride): a[-1].bias.data[:] 1.0 # 边界框偏置初始化 b[-1].bias.data[:self.nc] math.log(5 / self.nc / (640 / s) ** 2) # 类别偏置初始化代码核心部分说明Detect_DyHead 类:该类实现了YOLOv8的检测头使用动态头DyHead来处理目标检测任务。__init__方法中初始化了类别数量、隐藏层通道数、检测层数量等参数并构建了卷积层和动态头块。forward方法负责处理输入数据生成边界框和类别概率并在训练和推理模式下有不同的返回值。Detect_AFPN_P345 类:该类实现了使用自适应特征金字塔网络AFPN的YOLOv8检测头。结构与Detect_DyHead类似但使用了AFPN来处理输入特征。forward方法同样负责处理输入生成边界框和类别概率。总结这段代码的核心部分主要集中在目标检测头的实现上包括如何通过卷积层和动态头或AFPN来处理输入特征并生成最终的检测结果。每个类的设计都考虑了不同的网络结构和功能以适应不同的检测需求。这个文件是YOLOv8模型中检测头Detect Head的实现主要用于目标检测任务。文件中定义了多个类每个类实现了不同的检测头使用了不同的网络结构和模块。以下是对代码的逐部分分析。首先文件导入了一些必要的库和模块包括数学库、PyTorch的神经网络模块以及自定义的卷积、DFLDistribution Focal Loss、C2f、RepConv、Proto等模块。这些模块构成了YOLOv8的基础。接下来定义了多个检测头类。Detect_DyHead类是YOLOv8的动态检测头具有动态网格重建的能力。构造函数中初始化了类别数、检测层数、最大回归通道数、输出数等参数并定义了卷积层和动态头的结构。forward方法负责前向传播计算预测的边界框和类别概率并在训练和推理阶段有不同的处理逻辑。Detect_DyHeadWithDCNV3类继承自Detect_DyHead并使用了DCNDeformable Convolutional Networks模块增强了模型的特征提取能力。Detect_AFPN_P345和Detect_AFPN_P345_Custom类实现了使用自适应特征金字塔网络AFPN的检测头。AFPN通过自适应地融合不同层次的特征提升了检测性能。构造函数中初始化了AFPN模块和卷积层forward方法同样负责特征的处理和输出。Detect_AFPN_P2345和Detect_AFPN_P2345_Custom类是AFPN的另一种变体适用于不同的特征层组合。Detect_Efficient类实现了高效的检测头采用了更简化的结构适合于对计算资源要求较高的场景。构造函数中定义了卷积层和其他必要的组件forward方法处理输入特征并输出预测结果。DetectAux类实现了带有辅助头的检测模型主要用于多任务学习场景。它在主检测头的基础上增加了辅助输出帮助提升模型的学习效果。最后Segment_Efficient类是YOLOv8的分割头专门用于图像分割任务。它在检测头的基础上增加了处理掩码的能力使用了原型网络来生成掩码原型并在前向传播中返回掩码系数。整体来看这个文件实现了YOLOv8中多种检测头的结构灵活地适应不同的检测和分割任务利用了现代深度学习中的多种技术和模块展示了YOLOv8在目标检测领域的强大能力。python import math import torch from torch import Tensor, nn class Attention(nn.Module): 注意力层允许在投影到查询、键和值后对嵌入的大小进行下采样。 def __init__(self, embedding_dim: int, num_heads: int, downsample_rate: int 1) - None: 初始化注意力模型设置嵌入维度和头数。 Args: embedding_dim (int): 输入嵌入的维度。 num_heads (int): 注意力头的数量。 downsample_rate (int, optional): 内部维度下采样的因子默认为1。 super().__init__() self.embedding_dim embedding_dim # 嵌入维度 self.internal_dim embedding_dim // downsample_rate # 内部维度 self.num_heads num_heads # 注意力头数量 assert self.internal_dim % num_heads 0, num_heads must divide embedding_dim. # 确保头数能整除内部维度 # 定义线性投影层 self.q_proj nn.Linear(embedding_dim, self.internal_dim) # 查询的线性投影 self.k_proj nn.Linear(embedding_dim, self.internal_dim) # 键的线性投影 self.v_proj nn.Linear(embedding_dim, self.internal_dim) # 值的线性投影 self.out_proj nn.Linear(self.internal_dim, embedding_dim) # 输出的线性投影 staticmethod def _separate_heads(x: Tensor, num_heads: int) - Tensor: 将输入张量分离为指定数量的注意力头。 b, n, c x.shape # b: 批量大小, n: 令牌数量, c: 通道数 x x.reshape(b, n, num_heads, c // num_heads) # 重新调整形状以分离头 return x.transpose(1, 2) # B x N_heads x N_tokens x C_per_head staticmethod def _recombine_heads(x: Tensor) - Tensor: 将分离的注意力头重新组合为单个张量。 b, n_heads, n_tokens, c_per_head x.shape # 获取形状信息 x x.transpose(1, 2) # 转置以便重新组合 return x.reshape(b, n_tokens, n_heads * c_per_head) # B x N_tokens x C def forward(self, q: Tensor, k: Tensor, v: Tensor) - Tensor: 根据输入的查询、键和值张量计算注意力输出。 # 输入投影 q self.q_proj(q) # 查询投影 k self.k_proj(k) # 键投影 v self.v_proj(v) # 值投影 # 分离为多个头 q self._separate_heads(q, self.num_heads) # 分离查询 k self._separate_heads(k, self.num_heads) # 分离键 v self._separate_heads(v, self.num_heads) # 分离值 # 计算注意力 _, _, _, c_per_head q.shape # 获取每个头的通道数 attn q k.permute(0, 1, 3, 2) # 计算注意力得分 attn attn / math.sqrt(c_per_head) # 缩放 attn torch.softmax(attn, dim-1) # 应用softmax以获得注意力权重 # 获取输出 out attn v # 计算加权值 out self._recombine_heads(out) # 重新组合头 return self.out_proj(out) # 通过输出投影层返回结果代码说明Attention类这是一个实现注意力机制的核心类。它允许对输入的查询、键和值进行线性投影并计算注意力输出。初始化方法在初始化时设置嵌入维度、注意力头数量和下采样率并定义线性投影层。_separate_heads方法将输入张量分离为多个注意力头以便进行并行计算。_recombine_heads方法将分离的注意力头重新组合为一个张量以便进行后续处理。forward方法实现了注意力计算的核心逻辑包括输入投影、注意力得分计算、加权值计算和输出投影。这个程序文件定义了一个名为TwoWayTransformer的神经网络模块主要用于处理图像和查询点之间的注意力机制适用于目标检测、图像分割和点云处理等任务。该模块的核心是一个双向变换器Transformer它可以同时关注输入图像和查询点。在TwoWayTransformer类的构造函数中定义了一些关键参数包括变换器的层数depth、输入嵌入的通道维度embedding_dim、多头注意力的头数num_heads、MLP块的内部通道维度mlp_dim等。构造函数还创建了多个TwoWayAttentionBlock层这些层负责处理查询和键之间的注意力机制。forward方法是该模块的前向传播函数接收图像嵌入、图像的位置信息编码和查询点的嵌入作为输入。首先它将图像嵌入和位置信息编码展平并调整维度以便后续处理。然后准备查询和键依次通过所有的注意力层进行处理。最后应用一个最终的注意力层将查询点的注意力输出与图像嵌入结合并进行层归一化。TwoWayAttentionBlock类实现了一个注意力块包含自注意力和交叉注意力机制。该块由四个主要部分组成对稀疏输入的自注意力、稀疏输入对密集输入的交叉注意力、稀疏输入的MLP块以及密集输入对稀疏输入的交叉注意力。每个部分后面都有层归一化以帮助稳定训练过程。Attention类实现了一个注意力层允许在投影到查询、键和值之后对嵌入的大小进行下采样。该类的构造函数中定义了输入嵌入的维度、注意力头的数量以及下采样率。它还包含了输入投影的线性层以及分离和重组合注意力头的静态方法。整体来看这个文件实现了一个复杂的双向变换器结构能够有效地处理图像和查询点之间的交互适用于多种计算机视觉任务。通过模块化的设计便于在不同的上下文中复用和扩展。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commandf{python_path} -m streamlit run {script_path}# 执行命令resultsubprocess.run(command,shellTrue)ifresult.returncode!0:print(脚本运行出错。)# 实例化并运行应用if__name____main__:# 指定您的脚本路径script_pathweb.py# 这里直接指定脚本路径# 运行脚本run_script(script_path)代码注释说明导入模块import sys导入sys模块用于访问与 Python 解释器紧密相关的变量和函数。import subprocess导入subprocess模块用于执行外部命令。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 解释器的路径存储在python_path变量中。然后构建一个命令字符串command该命令使用streamlit模块运行指定的脚本。使用subprocess.run方法执行构建的命令并将shell参数设置为True以便在 shell 中运行命令。如果命令执行返回的状态码不为 0表示脚本运行出错打印错误信息。主程序入口if __name__ __main__:语句确保当脚本作为主程序运行时以下代码块会被执行。指定要运行的脚本路径为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是使用 Streamlit 来启动一个 Web 应用。首先程序导入了必要的模块包括sys、os和subprocess。sys模块用于访问与 Python 解释器相关的变量和函数os模块提供了与操作系统交互的功能而subprocess模块则用于创建新进程、连接到它们的输入/输出/错误管道并获取它们的返回码。接下来程序定义了一个名为run_script的函数该函数接受一个参数script_path表示要运行的脚本的路径。在函数内部首先获取当前 Python 解释器的路径使用sys.executable来实现。然后构建一个命令字符串该命令使用当前的 Python 解释器来运行指定的脚本并通过 Streamlit 的run命令来启动 Web 应用。使用subprocess.run方法执行构建好的命令并通过shellTrue参数允许在 shell 中执行该命令。执行后程序检查返回码如果返回码不为零表示脚本运行出错则打印出相应的错误信息。在文件的最后部分使用if __name__ __main__:语句来确保当该文件作为主程序运行时以下代码才会被执行。此处指定了要运行的脚本路径为web.py并调用run_script函数来执行该脚本。总的来说这个程序的主要目的是方便地通过当前 Python 环境来启动一个 Streamlit Web 应用确保用户能够轻松地运行指定的脚本。python class DetectionTrainer(BaseTrainer): DetectionTrainer类继承自BaseTrainer类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): 批次大小仅用于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] # 确保模式是train或val 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 if getattr(dataset, rect, False) and shuffle: LOGGER.warning(WARNING ⚠️ rectTrue与DataLoader的shuffle不兼容设置shuffleFalse) shuffle False 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): 对一批图像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 ) # 随机选择一个新的尺寸 sf sz / max(imgs.shape[2:]) # 计算缩放因子 if sf ! 1: # 如果缩放因子不为1 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 # 更新批次中的图像 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): 返回一个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) # 加载预训练权重 return model def get_validator(self): 返回用于YOLO模型验证的DetectionValidator。 self.loss_names box_loss, cls_loss, dfl_loss # 定义损失名称 return yolo.detect.DetectionValidator( self.test_loader, save_dirself.save_dir, argscopy(self.args), _callbacksself.callbacks ) 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, ) def plot_metrics(self): 从CSV文件中绘制指标。 plot_results(fileself.csv, on_plotself.on_plot) # 保存结果图像代码核心部分说明DetectionTrainer类用于处理YOLO模型的训练过程继承自BaseTrainer。build_dataset方法构建YOLO数据集支持训练和验证模式。get_dataloader方法创建数据加载器处理数据集的初始化和数据打乱。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。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YOLO检测模型并可选择加载预训练权重。get_validator方法返回用于模型验证的验证器。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是一个用于训练目标检测模型的脚本基于Ultralytics的YOLOYou Only Look Once架构。它主要定义了一个名为DetectionTrainer的类该类继承自BaseTrainer用于处理YOLO模型的训练过程。在文件的开头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库中的一些功能模块如数据加载、模型构建和可视化工具。DetectionTrainer类中包含多个方法首先是build_dataset方法它用于构建YOLO数据集。该方法接收图像路径、模式训练或验证和批量大小作为参数使用build_yolo_dataset函数来创建数据集支持不同模式下的增强操作。接下来是get_dataloader方法该方法构建并返回数据加载器。它会根据传入的模式训练或验证来初始化数据集并设置是否打乱数据的顺序。对于训练模式数据会被打乱而在验证模式下则不会。preprocess_batch方法用于对图像批次进行预处理包括缩放和转换为浮点数格式。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。这些信息是从数据集中提取的并附加到模型上以便在训练过程中使用。get_model方法返回一个YOLO检测模型并可以加载预训练的权重。这个方法确保模型配置与数据集的类别数量一致。get_validator方法返回一个用于模型验证的DetectionValidator实例帮助评估模型在验证集上的表现。label_loss_items方法用于返回一个包含训练损失项的字典便于在训练过程中监控模型的表现。progress_string方法生成一个格式化的字符串用于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过程中的数据。最后plot_metrics和plot_training_labels方法用于绘制训练过程中的指标和标签帮助用户分析模型的训练效果。总体而言这个脚本为YOLO模型的训练提供了全面的支持包括数据处理、模型构建、训练监控和结果可视化等功能。python # 导入必要的模块和类 from .model import FastSAM # 导入FastSAM模型类 from .predict import FastSAMPredictor # 导入FastSAMPredictor类用于进行预测 from .prompt import FastSAMPrompt # 导入FastSAMPrompt类用于处理提示信息 from .val import FastSAMValidator # 导入FastSAMValidator类用于验证模型性能 # 定义模块的公开接口包含可以被外部访问的类 __all__ FastSAMPredictor, FastSAM, FastSAMPrompt, FastSAMValidator代码注释说明导入模块from .model import FastSAM从当前包的model模块中导入FastSAM类该类可能是实现YOLO模型的核心部分。from .predict import FastSAMPredictor从predict模块中导入FastSAMPredictor类该类负责对输入数据进行预测。from .prompt import FastSAMPrompt从prompt模块中导入FastSAMPrompt类该类可能用于处理用户输入的提示信息。from .val import FastSAMValidator从val模块中导入FastSAMValidator类该类用于验证模型的性能和准确性。定义公开接口__all__这是一个特殊变量用于定义模块的公开接口。它指定了当使用from module import *时哪些类会被导入。这里列出了四个类FastSAMPredictor、FastSAM、FastSAMPrompt和FastSAMValidator这些类是该模块的核心功能部分。这个程序文件是一个Python模块的初始化文件通常用于定义模块的公共接口。在这个文件中首先有一个注释提到这是与Ultralytics YOLO相关的代码并且使用的是AGPL-3.0许可证。接下来文件通过相对导入的方式引入了四个类或函数FastSAM、FastSAMPredictor、FastSAMPrompt和FastSAMValidator。这些类或函数分别来自于同一目录下的不同文件。FastSAM可能是一个核心模型类负责实现FastSAM算法的主要功能。FastSAMPredictor则可能是一个用于进行预测的类利用FastSAM模型来处理输入数据并生成预测结果。FastSAMPrompt可能涉及到与用户交互的功能比如接受用户输入或提示而FastSAMValidator则可能用于验证模型的性能或输出结果。最后__all__变量定义了模块的公共接口只有在使用from module import *时这些名称才会被导入。这种做法有助于控制模块的可见性避免不必要的名称冲突或混淆。在这里__all__包含了四个类的名称表明它们是该模块对外提供的主要功能。python import numpy as np import torch class BaseTensor: 基础张量类提供对数据的基本操作和设备管理功能。 def __init__(self, data, orig_shape) - None: 初始化 BaseTensor。 参数: data (torch.Tensor | np.ndarray): 预测结果例如边界框、掩码和关键点。 orig_shape (tuple): 原始图像的形状。 assert isinstance(data, (torch.Tensor, np.ndarray)) # 确保数据是张量或数组 self.data data # 存储数据 self.orig_shape orig_shape # 存储原始形状 property def shape(self): 返回数据张量的形状。 return self.data.shape def cpu(self): 返回在CPU内存上的数据副本。 return self if isinstance(self.data, np.ndarray) else self.__class__(self.data.cpu(), self.orig_shape) def numpy(self): 返回数据的numpy数组副本。 return self if isinstance(self.data, np.ndarray) else self.__class__(self.data.numpy(), self.orig_shape) def cuda(self): 返回在GPU内存上的数据副本。 return self.__class__(torch.as_tensor(self.data).cuda(), self.orig_shape) def __len__(self): 返回数据张量的长度。 return len(self.data) def __getitem__(self, idx): 返回指定索引的数据副本。 return self.__class__(self.data[idx], self.orig_shape) class Results: 存储和操作推理结果的类。 def __init__(self, orig_img, path, names, boxesNone, masksNone, probsNone, keypointsNone) - None: 初始化 Results 类。 self.orig_img orig_img # 原始图像 self.orig_shape orig_img.shape[:2] # 原始图像的形状 self.boxes Boxes(boxes, self.orig_shape) if boxes is not None else None # 边界框 self.masks Masks(masks, self.orig_shape) if masks is not None else None # 掩码 self.probs Probs(probs) if probs is not None else None # 概率 self.keypoints Keypoints(keypoints, self.orig_shape) if keypoints is not None else None # 关键点 self.names names # 类别名称 self.path path # 图像文件路径 def __getitem__(self, idx): 返回指定索引的 Results 对象。 return self._apply(__getitem__, idx) def __len__(self): 返回检测结果的数量。 for k in [boxes, masks, probs, keypoints]: v getattr(self, k) if v is not None: return len(v) def _apply(self, fn, *args, **kwargs): 对所有非空属性应用指定函数并返回修改后的新 Results 对象。 r self.new() for k in [boxes, masks, probs, keypoints]: v getattr(self, k) if v is not None: setattr(r, k, getattr(v, fn)(*args, **kwargs)) return r def cpu(self): 返回在CPU内存上的Results对象副本。 return self._apply(cpu) def numpy(self): 返回数据的numpy数组副本。 return self._apply(numpy) def cuda(self): 返回在GPU内存上的Results对象副本。 return self._apply(cuda) def new(self): 返回一个新的 Results 对象具有相同的图像、路径和名称。 return Results(orig_imgself.orig_img, pathself.path, namesself.names) class Boxes(BaseTensor): 存储和操作检测框的类。 def __init__(self, boxes, orig_shape) - None: 初始化 Boxes 类。 if boxes.ndim 1: boxes boxes[None, :] # 如果是1D数组转换为2D super().__init__(boxes, orig_shape) # 调用父类构造函数 property def xyxy(self): 返回边界框的xyxy格式。 return self.data[:, :4] property def conf(self): 返回边界框的置信度值。 return self.data[:, -2] property def cls(self): 返回边界框的类别值。 return self.data[:, -1] class Masks(BaseTensor): 存储和操作检测掩码的类。 def __init__(self, masks, orig_shape) - None: 初始化 Masks 类。 if masks.ndim 2: masks masks[None, :] # 如果是2D数组转换为3D super().__init__(masks, orig_shape) # 调用父类构造函数 property def xyn(self): 返回归一化的掩码段。 return [self.data[i] / self.orig_shape for i in range(self.data.shape[0])] class Keypoints(BaseTensor): 存储和操作检测关键点的类。 def __init__(self, keypoints, orig_shape) - None: 初始化 Keypoints 类。 if keypoints.ndim 2: keypoints keypoints[None, :] # 如果是2D数组转换为3D super().__init__(keypoints, orig_shape) # 调用父类构造函数 property def xy(self): 返回关键点的x, y坐标。 return self.data[..., :2] property def xyn(self): 返回归一化的关键点坐标。 return self.xy / self.orig_shape class Probs(BaseTensor): 存储和操作分类预测的类。 def __init__(self, probs, orig_shapeNone) - None: 初始化 Probs 类。 super().__init__(probs, orig_shape) # 调用父类构造函数 property def top1(self): 返回最高置信度类别的索引。 return int(self.data.argmax()) property def top5(self): 返回前五个类别的索引。 return (-self.data).argsort(0)[:5].tolist() # 返回前五个类别的索引代码说明BaseTensor: 这是一个基础类提供了对张量数据的基本操作包括在不同设备CPU/GPU之间的转换以及获取数据的形状和长度等功能。Results: 这个类用于存储推理结果包括原始图像、边界框、掩码、概率和关键点等。它提供了对这些结果的访问和更新方法。Boxes: 该类专门用于处理检测到的边界框提供了获取边界框坐标、置信度和类别等属性的方法。Masks: 该类用于处理检测到的掩码提供了获取掩码的归一化坐标的方法。Keypoints: 该类用于处理检测到的关键点提供了获取关键点坐标和归一化坐标的方法。Probs: 该类用于处理分类预测结果提供了获取最高置信度类别及其索引的方法。该程序文件是Ultralytics YOLOYou Only Look Once模型的一个重要组成部分主要用于处理推理结果包括目标检测、分割和关键点检测等功能。文件中定义了多个类分别用于管理不同类型的推理结果如边界框、掩码、关键点和分类概率。首先BaseTensor类是一个基础类提供了一些用于处理张量的通用方法如在CPU和GPU之间转换、获取张量的形状等。它接受数据和原始图像的形状作为输入确保可以在不同设备上进行操作。接下来Results类用于存储和操作推理结果。它包含原始图像、路径、类别名称、边界框、掩码、概率和关键点等信息。该类提供了多种方法来更新、转换和可视化结果包括返回结果的数量、更新边界框和掩码、将结果绘制到图像上等。Boxes类专门用于处理检测到的边界框。它提供了获取边界框坐标、置信度、类别和跟踪ID等信息的方法并支持将边界框转换为不同的格式如xyxy和xywh。Masks类用于处理分割掩码提供了获取掩码的像素坐标和归一化坐标的方法。它将掩码转换为可用于后续处理的格式。Keypoints类用于处理关键点检测结果提供了获取关键点坐标和置信度的方法并支持将坐标归一化。最后Probs类用于处理分类概率提供了获取最高置信度类别及其置信度的方法。整体而言该文件通过定义多个类系统地管理YOLO模型的推理结果使得后续的处理和可视化变得更加方便和高效。通过这些类用户可以轻松地获取检测结果、进行可视化以及保存结果等操作。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