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网站免费注册域名,成都市分类信息网站开发,青岛网站排名,怎么做网站黑链一、背景意义 随着信息技术的迅猛发展#xff0c;计算机视觉技术在各个领域的应用日益广泛#xff0c;尤其是在商品识别和市场分析方面。传统的市场商品识别方法多依赖于人工识别和分类#xff0c;效率低下且容易受到人为因素的影响。近年来#xff0c;深度学习技术的快速进…一、背景意义随着信息技术的迅猛发展计算机视觉技术在各个领域的应用日益广泛尤其是在商品识别和市场分析方面。传统的市场商品识别方法多依赖于人工识别和分类效率低下且容易受到人为因素的影响。近年来深度学习技术的快速进步为商品识别提供了新的解决方案其中基于卷积神经网络CNN的目标检测算法尤为突出。YOLOYou Only Look Once系列算法因其高效的实时检测能力和较高的准确率逐渐成为商品识别领域的研究热点。本研究旨在基于改进的YOLOv8模型构建一个高效的市场商品识别系统。所使用的数据集包含3452张图像涵盖了8个商品类别包括Pepsi、Coca-Cola、咖喱、真拉面、牛奶、Pepero杏仁、二维码和Twix。这些商品不仅在市场上具有广泛的应用场景而且在消费者日常生活中占据重要地位。通过对这些商品的自动识别和分类能够为市场营销、库存管理、消费者行为分析等提供有力支持。在市场商品识别的研究中数据集的质量和多样性直接影响模型的训练效果和识别准确率。我们的数据集包含了多种类商品涵盖了不同的品牌和包装形式能够有效地模拟实际市场环境。这为改进YOLOv8模型提供了丰富的训练样本使其能够在复杂的背景下实现高效的商品识别。此外数据集中还包含二维码的识别任务这为研究提供了更为广泛的应用场景尤其是在现代零售环境中二维码的普及使得商品信息的获取变得更加便捷。改进YOLOv8模型的意义在于其能够在保持高准确率的同时提升检测速度使得实时商品识别成为可能。这对于快速消费品行业尤为重要商家可以通过实时数据分析及时调整市场策略和库存管理提高运营效率。同时基于改进YOLOv8的商品识别系统也可以为消费者提供更为个性化的购物体验例如通过识别商品快速获取相关信息和促销活动增强消费者的购买决策。此外本研究还将探讨如何通过数据增强、模型优化等手段进一步提升商品识别的鲁棒性和准确性。这不仅有助于推动目标检测技术在商业领域的应用也为后续相关研究提供了理论基础和实践经验。综上所述基于改进YOLOv8的市场商品识别系统的研究不仅具有重要的学术价值也为实际商业应用提供了切实可行的解决方案具有广泛的社会和经济意义。二、图片效果三、数据集信息在当今快速发展的市场环境中商品识别技术的准确性和效率对于零售行业的数字化转型至关重要。为此我们构建了一个名为“market_detection”的数据集旨在为改进YOLOv8的市场商品识别系统提供强有力的支持。该数据集包含了8个不同类别的商品涵盖了广泛的日常消费品具体类别包括Pepsi、cocacola、curry、jinramen、milk、pepero_almonds、qr_code和twix。这些类别的选择不仅反映了市场上流行的商品类型也为模型的训练提供了丰富的样本来源。在数据集的构建过程中我们特别注重样本的多样性和代表性。每个类别的商品都通过精心设计的拍摄方案进行捕捉确保在不同的光照条件、背景环境和拍摄角度下数据集中的图像能够真实反映实际使用场景。例如Pepsi和cocacola作为两种广受欢迎的碳酸饮料它们的包装设计、颜色和标识在不同的市场环境中可能会有所不同因此我们在数据集中收录了多种不同版本的图像以提高模型的泛化能力。此外数据集中还包含了与商品相关的二维码qr_code类别。这一类别的引入不仅丰富了数据集的内容也为未来的应用场景提供了更多的可能性。通过识别二维码系统可以进一步获取商品的详细信息增强用户体验。这种多层次的识别能力将使得市场商品识别系统在实际应用中更加智能化和人性化。在数据标注方面我们采用了严格的标注标准确保每个图像中的商品都能被准确地识别和分类。标注团队由经验丰富的专业人员组成他们对每个类别的特征有深入的理解从而保证了数据集的高质量和高准确性。每个图像的标注信息都经过多轮审核以消除潜在的错误和不一致性确保训练模型时所使用的数据是可靠的。为了便于后续的模型训练和评估我们还将数据集划分为训练集、验证集和测试集确保模型在不同阶段的学习和验证过程中都能获得充分的样本支持。这种划分策略不仅有助于提高模型的训练效率也能有效避免过拟合现象的发生使得最终模型在实际应用中具备更强的适应性和准确性。综上所述“market_detection”数据集的构建充分考虑了市场商品识别系统的实际需求通过精心选择商品类别、严格的数据标注和合理的数据划分为改进YOLOv8模型提供了坚实的基础。随着这一数据集的应用我们期待在市场商品识别领域取得更为显著的进展推动零售行业的智能化发展。四、核心代码python import os import time import cv2 import pandas as pd from PIL import Image def save_chinese_image(file_path, image_array): 保存带有中文路径的图片文件 参数 file_path (str): 图片的保存路径应包含中文字符 image_array (numpy.ndarray): 要保存的 OpenCV 图像即 numpy 数组 try: # 将 OpenCV 图片转换为 Pillow Image 对象 image Image.fromarray(cv2.cvtColor(image_array, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 使用 Pillow 保存图片文件 image.save(file_path) print(f成功保存图像到: {file_path}) except Exception as e: print(f保存图像失败: {str(e)}) class ResultLogger: def __init__(self): 初始化ResultLogger类创建一个空的DataFrame用于存储识别结果。 self.results_df pd.DataFrame(columns[识别结果, 位置, 面积, 时间]) def concat_results(self, result, location, confidence, time): 将检测结果添加到结果DataFrame中。 参数 result (str): 检测结果。 location (str): 检测位置。 confidence (str): 置信度。 time (str): 检出目标所在时间。 返回 pd.DataFrame: 更新后的DataFrame。 # 创建一个包含这些信息的字典 result_data { 识别结果: [result], 位置: [location], 面积: [confidence], 时间: [time] } # 创建一个新的DataFrame并将其添加到实例的DataFrame new_row pd.DataFrame(result_data) self.results_df pd.concat([self.results_df, new_row], ignore_indexTrue) return self.results_df class LogTable: def __init__(self, csv_file_pathNone): 初始化LogTable类实例尝试从CSV文件加载数据。 参数 csv_file_path (str): 保存初始数据的CSV文件路径。 self.csv_file_path csv_file_path # 尝试加载CSV文件数据 if csv_file_path and os.path.exists(csv_file_path): self.data pd.read_csv(csv_file_path, encodingutf-8) else: # 如果文件不存在创建一个空的DataFrame self.data pd.DataFrame(columns[文件路径, 识别结果, 位置, 面积, 时间]) def add_log_entry(self, file_path, recognition_result, position, confidence, time_spent): 向日志中添加一条新记录。 参数 file_path (str): 文件路径 recognition_result (str): 识别结果 position (str): 位置 confidence (float): 置信度 time_spent (float): 用时通常是秒或毫秒 返回 None # 创建新的数据行 new_entry pd.DataFrame([[file_path, recognition_result, position, confidence, time_spent]], columns[文件路径, 识别结果, 位置, 面积, 时间]) # 将新行添加到DataFrame中 self.data pd.concat([new_entry, self.data]).reset_index(dropTrue) def save_to_csv(self): 将更新后的DataFrame保存到CSV文件。 self.data.to_csv(self.csv_file_path, indexFalse, encodingutf-8, modea, headerFalse)代码分析与注释保存带有中文路径的图片save_chinese_image函数负责将图像保存到指定路径支持中文字符。使用Pillow库将 OpenCV 图像转换为 Pillow 图像格式以便于保存。结果记录器ResultLogger类用于记录检测结果包括识别结果、位置、面积和时间。concat_results方法将新的检测结果添加到 DataFrame 中。日志表管理LogTable类用于管理日志数据包括从 CSV 文件加载数据、添加新记录和保存数据到 CSV 文件。add_log_entry方法用于添加一条新的日志记录并更新 DataFrame。通过这些核心功能代码实现了图像的保存和检测结果的记录与管理。这个程序文件log.py主要用于处理图像和记录检测结果。它包含了图像保存、结果记录和日志管理等功能。以下是对文件中各个部分的详细说明。首先文件导入了一些必要的库包括操作系统相关的os、时间处理的time、图像处理的cv2、数据处理的pandas、路径处理的abs_path、图像处理的PIL和numpy以及日期时间处理的datetime。接下来定义了一个名为save_chinese_image的函数用于保存带有中文路径的图片。该函数接受两个参数文件路径和图像数组。它尝试将 OpenCV 图像转换为 Pillow 图像对象并使用 Pillow 保存图像。如果保存成功会打印成功信息如果失败则会捕获异常并打印错误信息。然后定义了一个ResultLogger类。该类用于记录检测结果。初始化时它创建一个空的 DataFrame包含“识别结果”、“位置”、“面积”和“时间”四个列。concat_results方法用于将检测结果添加到 DataFrame 中。它接受检测结果、位置、置信度和时间作为参数并将这些信息存储在一个新的 DataFrame 中然后将其与现有的 DataFrame 进行合并。接下来是LogTable类的定义。这个类负责管理日志数据和图像。初始化时它接受一个可选的 CSV 文件路径并尝试从该路径加载数据。如果文件不存在则创建一个带有初始表头的空 DataFrame。该类还定义了一些方法包括add_frames用于添加图像和检测信息clear_frames用于清空保存的图像和结果save_frames_file用于保存图像或视频add_log_entry用于向日志中添加新记录clear_data用于清空数据save_to_csv用于将数据保存到 CSV 文件以及update_table用于更新显示的日志表格。在save_frames_file方法中如果保存的图像列表不为空程序会根据图像数量决定是保存为单张图片还是视频。如果只有一张图像则保存为 PNG 格式如果有多张图像则将其保存为 AVI 格式的视频。该方法还使用了abs_path函数来确保文件路径的正确性。add_log_entry方法用于向日志中添加新记录创建一个新的数据行并将其添加到 DataFrame 中。save_to_csv方法则将更新后的 DataFrame 保存到指定的 CSV 文件中。最后update_table方法用于更新日志表格显示最新的 500 条记录确保在界面上展示的数据不会过多。总体来说这个程序文件实现了图像的保存、检测结果的记录和日志的管理适用于需要处理图像和记录检测信息的应用场景。python import torch from ultralytics.data import ClassificationDataset, build_dataloader from ultralytics.engine.validator import BaseValidator from ultralytics.utils.metrics import ClassifyMetrics, ConfusionMatrix from ultralytics.utils.plotting import plot_images class ClassificationValidator(BaseValidator): 扩展自 BaseValidator 类的分类验证器用于基于分类模型的验证。 def __init__(self, dataloaderNone, save_dirNone, pbarNone, argsNone, _callbacksNone): 初始化 ClassificationValidator 实例设置数据加载器、保存目录、进度条和参数。 super().__init__(dataloader, save_dir, pbar, args, _callbacks) self.targets None # 存储真实标签 self.pred None # 存储模型预测结果 self.args.task classify # 设置任务类型为分类 self.metrics ClassifyMetrics() # 初始化分类指标 def init_metrics(self, model): 初始化混淆矩阵、类名和 top-1、top-5 准确率。 self.names model.names # 获取类名 self.nc len(model.names) # 获取类的数量 self.confusion_matrix ConfusionMatrix(ncself.nc, confself.args.conf, taskclassify) # 初始化混淆矩阵 self.pred [] # 初始化预测结果列表 self.targets [] # 初始化真实标签列表 def preprocess(self, batch): 预处理输入批次并返回处理后的数据。 batch[img] batch[img].to(self.device, non_blockingTrue) # 将图像数据转移到指定设备 batch[img] batch[img].half() if self.args.half else batch[img].float() # 根据参数选择数据类型 batch[cls] batch[cls].to(self.device) # 将标签转移到指定设备 return batch def update_metrics(self, preds, batch): 使用模型预测和批次目标更新运行指标。 n5 min(len(self.names), 5) # 获取前5个预测结果 self.pred.append(preds.argsort(1, descendingTrue)[:, :n5]) # 将预测结果按降序排序并取前5个 self.targets.append(batch[cls]) # 存储真实标签 def finalize_metrics(self, *args, **kwargs): 最终化模型的指标如混淆矩阵和速度。 self.confusion_matrix.process_cls_preds(self.pred, self.targets) # 处理预测结果和真实标签 self.metrics.speed self.speed # 记录速度 self.metrics.confusion_matrix self.confusion_matrix # 记录混淆矩阵 def get_stats(self): 返回通过处理目标和预测获得的指标字典。 self.metrics.process(self.targets, self.pred) # 处理真实标签和预测结果 return self.metrics.results_dict # 返回结果字典 def build_dataset(self, img_path): 使用给定的图像路径和预处理参数创建并返回 ClassificationDataset 实例。 return ClassificationDataset(rootimg_path, argsself.args, augmentFalse, prefixself.args.split) def get_dataloader(self, dataset_path, batch_size): 构建并返回用于分类任务的数据加载器。 dataset self.build_dataset(dataset_path) # 创建数据集 return build_dataloader(dataset, batch_size, self.args.workers, rank-1) # 返回数据加载器 def print_results(self): 打印 YOLO 目标检测模型的评估指标。 pf %22s %11.3g * len(self.metrics.keys) # 打印格式 LOGGER.info(pf % (all, self.metrics.top1, self.metrics.top5)) # 打印 top-1 和 top-5 准确率 def plot_val_samples(self, batch, ni): 绘制验证图像样本。 plot_images( imagesbatch[img], batch_idxtorch.arange(len(batch[img])), # 批次索引 clsbatch[cls].view(-1), # 类别标签 fnameself.save_dir / fval_batch{ni}_labels.jpg, # 保存文件名 namesself.names, # 类名 on_plotself.on_plot, ) def plot_predictions(self, batch, preds, ni): 在输入图像上绘制预测结果并保存结果。 plot_images( batch[img], batch_idxtorch.arange(len(batch[img])), # 批次索引 clstorch.argmax(preds, dim1), # 获取预测类别 fnameself.save_dir / fval_batch{ni}_pred.jpg, # 保存文件名 namesself.names, # 类名 on_plotself.on_plot, )代码核心部分说明类的定义ClassificationValidator类用于分类模型的验证继承自BaseValidator。初始化方法设置必要的参数和指标准备进行模型验证。指标初始化设置混淆矩阵和类名用于后续的性能评估。数据预处理将输入数据转移到适当的设备并根据需要转换数据类型。更新指标根据模型的预测结果和真实标签更新指标。最终化指标处理混淆矩阵并记录模型的性能指标。数据集和数据加载器创建数据集和数据加载器以便于批量处理数据。结果打印和绘图打印模型的评估结果并可视化验证样本和预测结果。这个程序文件val.py是 Ultralytics YOLO 模型的一部分主要用于分类模型的验证。它通过继承BaseValidator类来实现分类任务的验证功能。文件中包含了一些重要的类和方法用于处理数据集、计算指标、绘制结果等。首先文件导入了必要的库和模块包括 PyTorch、数据集构建工具、验证器基类、日志记录器、分类指标和绘图工具等。这些导入为后续的类和方法提供了基础。ClassificationValidator类是文件的核心专门用于基于分类模型的验证。它的构造函数__init__初始化了一些属性包括数据加载器、保存目录、进度条、参数和回调函数等。该类还定义了任务类型为“分类”并初始化了分类指标的实例。在get_desc方法中返回一个格式化的字符串用于总结分类指标包括类别、Top-1 准确率和 Top-5 准确率。init_metrics方法则用于初始化混淆矩阵、类别名称以及 Top-1 和 Top-5 准确率的计算。preprocess方法负责对输入批次进行预处理将图像数据移动到指定设备并根据参数决定数据类型半精度或单精度。update_metrics方法用于更新模型预测和批次目标的运行指标存储预测结果和真实标签。在finalize_metrics方法中处理混淆矩阵并根据需要绘制图形。该方法还将速度和混淆矩阵等信息保存到指标实例中。get_stats方法返回一个包含处理后的目标和预测的指标字典。build_dataset方法用于创建分类数据集的实例而get_dataloader方法则根据给定的参数构建并返回数据加载器。这些方法使得数据的准备和加载变得更加方便。print_results方法用于打印 YOLO 模型的评估指标包括 Top-1 和 Top-5 准确率。plot_val_samples和plot_predictions方法则用于绘制验证图像样本和预测结果并将结果保存到指定目录中。总体而言这个文件提供了一个完整的框架用于验证分类模型的性能包括数据处理、指标计算和结果可视化等功能适用于使用 YOLO 模型进行图像分类任务的场景。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# 构建运行命令使用 streamlit 运行指定的脚本commandf{python_path} -m streamlit run {script_path}# 执行命令并等待其完成resultsubprocess.run(command,shellTrue)# 检查命令执行的返回码如果不为0则表示出错ifresult.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_pathweb.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。构建一个命令字符串使用streamlit模块运行指定的脚本。使用subprocess.run执行命令并等待其完成。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错误信息。主程序入口在if __name__ __main__:块中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。首先程序导入了必要的模块包括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。此外程序还从QtFusion.path模块中导入了abs_path函数用于获取文件的绝对路径。接下来定义了一个名为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 解释器的路径存储在python_path变量中。然后构建一个命令字符串使用 Streamlit 运行指定的脚本。命令的格式为{python_path} -m streamlit run {script_path}其中{python_path}和{script_path}分别被替换为当前 Python 解释器的路径和要运行的脚本的路径。随后使用subprocess.run方法执行构建好的命令。该方法的shellTrue参数表示在 shell 中执行命令。执行完命令后检查返回码result.returncode如果返回码不为 0表示脚本运行出错程序会打印出相应的错误信息。最后在程序的主入口部分使用if __name__ __main__:来确保只有在直接运行该脚本时才会执行以下代码。这里指定了要运行的脚本路径script_path调用abs_path函数获取web.py的绝对路径并最终调用run_script函数来运行这个脚本。整体来看这个程序的目的是方便用户通过 Python 环境启动一个 Streamlit 应用提供了一种简单的方式来运行 Web 应用脚本。python # 导入必要的工具函数 plot_query_result from .utils import plot_query_result # 定义模块的公开接口指定可以被外部访问的内容 __all__ [plot_query_result]代码注释说明from .utils import plot_query_result这一行代码从当前模块的utils文件中导入了plot_query_result函数。这里的.表示当前目录意味着utils是与当前文件同级的一个模块。plot_query_result函数可能用于可视化查询结果具体功能取决于utils模块的实现。__all__ [plot_query_result]这一行代码定义了模块的公开接口指定了当使用from module import *语句时哪些名称会被导入。在这里只有plot_query_result被列入__all__这意味着其他在模块中定义的名称将不会被导入增强了模块的封装性和可维护性。这个程序文件是一个Python模块的初始化文件位于ultralytics\data\explorer目录下。文件的开头包含了一条注释说明了该模块属于Ultralytics YOLO项目并且遵循AGPL-3.0许可证。这表明该项目是开源的用户可以自由使用和修改但需要遵循相应的许可证条款。接下来文件通过from .utils import plot_query_result这一行代码从同一目录下的utils模块中导入了一个名为plot_query_result的函数或类。这意味着在explorer模块中可以直接使用plot_query_result而无需在使用时再指定其完整路径。最后__all__变量被定义为一个列表包含了字符串plot_query_result。这个变量的作用是指明当使用from module import *语句时哪些名称是可以被导入的。在这里只有plot_query_result会被导入其他未列出的名称将不会被导入。这是一种控制模块导出接口的方式帮助用户了解模块的公共API。总体来说这个文件的主要功能是初始化explorer模块并明确其公共接口方便其他模块或用户使用。python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class TransformerEncoderLayer(nn.Module): 定义一个Transformer编码器层。 def __init__(self, c1, cm2048, num_heads8, dropout0.0, actnn.GELU(), normalize_beforeFalse): 初始化TransformerEncoderLayer设置参数。 super().__init__() self.ma nn.MultiheadAttention(c1, num_heads, dropoutdropout, batch_firstTrue) # 多头自注意力机制 self.fc1 nn.Linear(c1, cm) # 前馈网络的第一层 self.fc2 nn.Linear(cm, c1) # 前馈网络的第二层 self.norm1 nn.LayerNorm(c1) # 第一层归一化 self.norm2 nn.LayerNorm(c1) # 第二层归一化 self.dropout nn.Dropout(dropout) # dropout层 self.dropout1 nn.Dropout(dropout) # dropout层1 self.dropout2 nn.Dropout(dropout) # dropout层2 self.act act # 激活函数 self.normalize_before normalize_before # 是否在前向传播前进行归一化 def forward(self, src, src_maskNone, src_key_padding_maskNone, posNone): 前向传播处理输入数据。 if self.normalize_before: return self.forward_pre(src, src_mask, src_key_padding_mask, pos) # 预归一化 return self.forward_post(src, src_mask, src_key_padding_mask, pos) # 后归一化 def forward_post(self, src, src_maskNone, src_key_padding_maskNone, posNone): 后归一化的前向传播。 q k self.with_pos_embed(src, pos) # 生成查询和键 src2 self.ma(q, k, valuesrc, attn_masksrc_mask, key_padding_masksrc_key_padding_mask)[0] # 自注意力计算 src src self.dropout1(src2) # 残差连接 src self.norm1(src) # 归一化 src2 self.fc2(self.dropout(self.act(self.fc1(src)))) # 前馈网络 src src self.dropout2(src2) # 残差连接 return self.norm2(src) # 最终归一化 def forward_pre(self, src, src_maskNone, src_key_padding_maskNone, posNone): 预归一化的前向传播。 src2 self.norm1(src) # 先进行归一化 q k self.with_pos_embed(src2, pos) # 生成查询和键 src2 self.ma(q, k, valuesrc2, attn_masksrc_mask, key_padding_masksrc_key_padding_mask)[0] # 自注意力计算 src src self.dropout1(src2) # 残差连接 src2 self.norm2(src) # 归一化 src2 self.fc2(self.dropout(self.act(self.fc1(src2)))) # 前馈网络 return src self.dropout2(src2) # 残差连接 staticmethod def with_pos_embed(tensor, posNone): 如果提供了位置嵌入则将其添加到张量中。 return tensor if pos is None else tensor pos # 位置嵌入的添加 class DeformableTransformerDecoderLayer(nn.Module): 可变形Transformer解码器层。 def __init__(self, d_model256, n_heads8, d_ffn1024, dropout0.0, actnn.ReLU(), n_levels4, n_points4): 初始化DeformableTransformerDecoderLayer设置参数。 super().__init__() self.self_attn nn.MultiheadAttention(d_model, n_heads, dropoutdropout) # 自注意力机制 self.cross_attn MSDeformAttn(d_model, n_levels, n_heads, n_points) # 可变形交叉注意力机制 self.linear1 nn.Linear(d_model, d_ffn) # 前馈网络的第一层 self.linear2 nn.Linear(d_ffn, d_model) # 前馈网络的第二层 self.dropout1 nn.Dropout(dropout) # dropout层1 self.dropout2 nn.Dropout(dropout) # dropout层2 self.dropout3 nn.Dropout(dropout) # dropout层3 self.norm1 nn.LayerNorm(d_model) # 第一层归一化 self.norm2 nn.LayerNorm(d_model) # 第二层归一化 self.norm3 nn.LayerNorm(d_model) # 第三层归一化 self.act act # 激活函数 def forward(self, embed, refer_bbox, feats, shapes, padding_maskNone, attn_maskNone, query_posNone): 前向传播处理输入数据。 # 自注意力 q k self.with_pos_embed(embed, query_pos) # 生成查询和键 tgt self.self_attn(q.transpose(0, 1), k.transpose(0, 1), embed.transpose(0, 1), attn_maskattn_mask)[0].transpose(0, 1) # 自注意力计算 embed embed self.dropout1(tgt) # 残差连接 embed self.norm1(embed) # 归一化 # 交叉注意力 tgt self.cross_attn(self.with_pos_embed(embed, query_pos), refer_bbox.unsqueeze(2), feats, shapes, padding_mask) # 可变形交叉注意力计算 embed embed self.dropout2(tgt) # 残差连接 embed self.norm2(embed) # 归一化 # 前馈网络 tgt2 self.linear2(self.dropout3(self.act(self.linear1(embed)))) # 前馈网络计算 embed embed tgt2 # 残差连接 return self.norm3(embed) # 最终归一化 staticmethod def with_pos_embed(tensor, pos): 将位置嵌入添加到输入张量中如果提供。 return tensor if pos is None else tensor pos # 位置嵌入的添加代码核心部分说明TransformerEncoderLayer: 这是一个Transformer编码器层的实现包含多头自注意力机制和前馈网络。支持预归一化和后归一化两种模式。DeformableTransformerDecoderLayer: 这是一个可变形Transformer解码器层的实现包含自注意力和交叉注意力机制以及前馈网络。用于处理解码过程中的特征和位置嵌入。这两部分是Transformer架构中最重要的组成部分分别负责编码和解码过程中的信息处理。这个程序文件定义了一些与Transformer相关的模块主要用于深度学习中的视觉任务特别是在目标检测和图像处理领域。文件中包含多个类每个类实现了不同的功能下面是对这些类及其功能的详细说明。首先TransformerEncoderLayer类实现了Transformer编码器的单层结构。它使用多头自注意力机制来处理输入数据并通过前馈神经网络进行进一步的处理。该类支持前后归一化的两种模式可以根据normalize_before参数选择使用哪种方式。在forward方法中根据是否需要预归一化来调用不同的前向传播方法。接下来AIFI类是TransformerEncoderLayer的一个子类专门用于处理具有二维位置嵌入的输入数据。它通过build_2d_sincos_position_embedding方法生成二维的正弦余弦位置嵌入并在前向传播中将其应用于输入数据。TransformerLayer类实现了一个基本的Transformer层包含自注意力机制和前馈网络。它的前向传播方法将输入数据通过自注意力机制处理后再经过前馈网络。TransformerBlock类则是一个更复杂的结构包含多个TransformerLayer的堆叠并且可以根据需要添加卷积层来调整输入和输出的通道数。它的前向传播方法将输入数据转换为适合Transformer处理的格式并经过多个Transformer层的处理。MLPBlock和MLP类实现了多层感知机MLP的结构前者是一个单独的MLP块后者则是一个完整的多层感知机。它们的前向传播方法通过线性层和激活函数处理输入数据。LayerNorm2d类实现了二维层归一化用于对输入的每个通道进行归一化处理以提高模型的稳定性和性能。MSDeformAttn类实现了多尺度可变形注意力机制能够处理不同尺度的特征图。它通过计算采样偏移量和注意力权重来实现对输入特征的加权聚合适用于处理复杂的视觉任务。DeformableTransformerDecoderLayer和DeformableTransformerDecoder类实现了可变形Transformer解码器的结构。解码器层通过自注意力和交叉注意力机制来处理输入特征并结合前馈网络进行信息的提取和转换。解码器类则负责将多个解码器层组合在一起并处理最终的输出。整体来看这个文件实现了一个灵活且强大的Transformer架构适用于多种视觉任务特别是在目标检测和图像理解方面。通过不同的模块组合可以根据具体任务的需求调整模型的结构和参数。python import os import torch import yaml from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型库 from QtFusion.path import abs_path # 导入获取绝对路径的函数 # 检测是否有可用的GPU如果有则使用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 workers 1 # 设置数据加载的工作进程数 batch 2 # 设置每个批次的样本数量 data_name data # 数据集名称 # 获取数据集配置文件的绝对路径 data_path abs_path(fdatasets/{data_name}/{data_name}.yaml, path_typecurrent) unix_style_path data_path.replace(os.sep, /) # 将路径转换为Unix风格 # 获取数据集所在目录的路径 directory_path os.path.dirname(unix_style_path) # 读取YAML格式的数据集配置文件 with open(data_path, r) as file: data yaml.load(file, Loaderyaml.FullLoader) # 如果配置文件中包含path项则修改为数据集目录路径 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模型指定模型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, # 指定使用的设备GPU或CPU workersworkers, # 指定数据加载的工作进程数 imgsz640, # 指定输入图像的大小为640x640 epochs100, # 指定训练的轮数为100 batchbatch, # 指定每个批次的样本数量 nametrain_v8_ data_name # 指定训练任务的名称 )代码注释说明导入库导入必要的库包括os、torch、yaml和YOLO模型库。设备选择根据是否有可用的GPU选择计算设备。数据集配置读取数据集的YAML配置文件并更新其中的路径信息。模型加载加载YOLOv8模型准备进行目标检测任务。模型训练调用模型的训练方法传入必要的参数以开始训练过程。这个程序文件train.py的主要功能是使用YOLOYou Only Look Once模型进行目标检测的训练。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。接着它会根据是否有可用的GPU来选择计算设备如果有可用的CUDA设备则使用GPU否则使用CPU。在__main__模块中程序首先定义了一些训练参数包括工作进程数workers和批次大小batch。接下来程序设置了数据集的名称为data并构建了数据集配置文件的绝对路径。这个路径是通过调用abs_path函数来获取的确保了路径的正确性。程序读取指定路径下的YAML文件该文件包含了数据集的相关配置。读取后程序检查YAML文件中是否包含path项如果有则将其修改为数据集目录的路径并将修改后的内容写回到YAML文件中。这一步是为了确保模型能够正确找到数据集。接下来程序加载了YOLOv8的预训练模型指定了模型的配置文件路径。之后调用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、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。整体来看这段代码实现了从数据准备到模型训练的完整流程适合用于目标检测任务的模型训练。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