网站开发php岗位职责开发公司工程部管理流程

网站开发php岗位职责,开发公司工程部管理流程,国内课程网站建设现状,网站主机多大一、背景意义 随着全球对可再生能源和电动交通工具的日益关注#xff0c;动力电池的应用范围不断扩大#xff0c;涵盖了从电动汽车到便携式电子设备等多个领域。动力电池的种类繁多#xff0c;包括汽车电池、自行车电池、干电池、笔记本电脑电池和智能手机电池等。随着这些电…一、背景意义随着全球对可再生能源和电动交通工具的日益关注动力电池的应用范围不断扩大涵盖了从电动汽车到便携式电子设备等多个领域。动力电池的种类繁多包括汽车电池、自行车电池、干电池、笔记本电脑电池和智能手机电池等。随着这些电池的广泛使用如何高效、准确地检测和分类不同类型的电池成为了一个亟待解决的问题。传统的电池检测方法往往依赖人工操作不仅效率低下而且容易受到人为因素的影响导致检测结果的不准确。因此基于计算机视觉的自动化检测系统应运而生成为提升电池检测效率和准确性的有效手段。在这一背景下YOLOYou Only Look Once系列目标检测算法因其高效性和实时性逐渐成为研究的热点。YOLOv8作为该系列的最新版本进一步提升了检测精度和速度适用于多种复杂场景的目标检测任务。然而尽管YOLOv8在目标检测领域表现出色但在特定应用场景下如动力电池的检测仍然存在一些挑战。例如电池的外观形态多样、环境光照变化、背景复杂等因素都可能影响检测的准确性。因此针对动力电池检测任务对YOLOv8进行改进显得尤为重要。本研究旨在基于改进的YOLOv8算法构建一个高效的动力电池检测系统。我们将使用8591张标注图像的数据集这些图像涵盖了五类电池汽车电池、自行车电池、干电池、笔记本电脑电池和智能手机电池。通过对这些图像进行深入分析和处理我们希望能够提高模型对不同类型电池的识别能力和分类准确性。此外改进后的YOLOv8模型将能够在多种实际应用场景中实现实时检测为电池的回收、管理和安全使用提供技术支持。本研究的意义不仅在于推动电池检测技术的发展更在于为可持续发展和环境保护贡献力量。随着电池使用量的增加电池的回收和再利用问题日益突出。高效的电池检测系统能够帮助企业和机构更好地管理电池资源降低环境污染风险促进循环经济的发展。同时研究成果也将为相关领域的研究者提供参考推动智能检测技术在其他领域的应用如电子废弃物处理、产品质量检测等。综上所述基于改进YOLOv8的动力电池检测系统的研究不仅具有重要的学术价值也具备广泛的应用前景。通过提升电池检测的效率和准确性我们期待能够为推动电池行业的健康发展、实现资源的可持续利用做出积极贡献。二、图片效果三、数据集信息在现代科技迅速发展的背景下电池作为各种电子设备和交通工具的核心组成部分其检测与识别的准确性显得尤为重要。为此我们构建了一个名为“Battery Detection”的数据集旨在为改进YOLOv8的动力电池检测系统提供高质量的训练数据。该数据集包含五个主要类别分别是汽车电池、摩托车电池、干电池、笔记本电脑电池和智能手机电池。这些类别的选择不仅涵盖了日常生活中常见的电池类型还考虑到了不同应用场景下的电池特性与需求。“Battery Detection”数据集的设计理念是为深度学习模型提供丰富的样本以提高其在实际应用中的检测精度和鲁棒性。每个类别的样本均经过精心挑选和标注确保数据的多样性和代表性。例如汽车电池样本不仅包括不同品牌和型号的电池还涵盖了不同的放置角度和光照条件以模拟真实环境中的各种情况。摩托车电池的样本同样考虑到了不同车型的电池配置确保模型能够适应多种摩托车类型的电池检测需求。在干电池类别中我们收录了多种常见的干电池型号包括AA、AAA、9V等样本的多样性使得模型能够有效识别不同规格的干电池。而在笔记本电脑电池和智能手机电池的样本中我们则注重于不同品牌和容量的电池力求涵盖市场上主流的电池类型。通过这种方式我们希望“Battery Detection”数据集能够为研究人员和开发者提供一个强大的基础助力他们在电池检测领域的创新与突破。此外数据集中的每个样本都附带了详细的标注信息包括类别标签、边界框坐标等。这些信息不仅有助于训练深度学习模型也为后续的模型评估和性能分析提供了必要的数据支持。通过使用这些标注信息研究人员可以轻松地评估模型在不同类别上的检测精度进而进行针对性的优化和改进。在数据集的构建过程中我们还特别关注了数据的平衡性确保每个类别的样本数量相对均衡以避免模型在训练过程中出现偏向某一类别的现象。这种平衡性对于提升模型的泛化能力至关重要使其能够在面对未见过的样本时依然保持较高的识别准确率。总之“Battery Detection”数据集的创建旨在为改进YOLOv8的动力电池检测系统提供坚实的数据基础。通过丰富的样本、多样的类别和详尽的标注信息我们希望能够推动电池检测技术的发展为智能交通、电子产品管理等领域的应用提供更为精准的解决方案。随着数据集的不断完善和扩展我们期待在未来的研究中能够实现更高效、更智能的电池检测系统为可持续发展贡献一份力量。四、核心代码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, shellTrue) # 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。) # 实例化并运行应用 if __name__ __main__: # 指定要运行的脚本路径 script_path web.py # 这里可以直接指定脚本名 # 调用函数运行脚本 run_script(script_path)代码核心部分分析导入模块sys用于获取当前 Python 解释器的路径。subprocess用于执行外部命令。run_script函数该函数接收一个脚本路径作为参数并使用当前 Python 环境来运行这个脚本。使用sys.executable获取当前 Python 解释器的路径以确保使用的是正确的 Python 环境。构建一个命令字符串该命令将使用streamlit模块来运行指定的脚本。使用subprocess.run执行构建的命令并通过shellTrue允许在 shell 中执行。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。主程序入口使用if __name__ __main__:确保只有在直接运行该脚本时才会执行下面的代码。指定要运行的脚本路径这里是web.py。调用run_script函数来执行指定的脚本。这样代码的核心逻辑和功能得以保留并且添加了详细的中文注释以便理解。这个程序文件名为ui.py它的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一个名为web.py的文件。代码中首先导入了必要的模块包括sys、os和subprocess这些模块提供了与系统交互的功能。QtFusion.path模块中的abs_path函数用于获取文件的绝对路径。在run_script函数中首先获取当前 Python 解释器的路径这通过sys.executable实现。接着构建一个命令字符串这个命令用于调用streamlit运行指定的脚本。streamlit是一个用于构建数据应用的框架命令的格式是将 Python 解释器与-m streamlit run结合后面跟上要运行的脚本路径。然后使用subprocess.run方法执行这个命令。这个方法会在一个新的进程中运行命令并等待其完成。若命令执行的返回码不为零表示脚本运行出错程序会输出一条错误信息。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才会执行后面的代码。这里指定了要运行的脚本路径为web.py并调用run_script函数来执行这个脚本。总体来看这个程序的设计目的是为了方便地通过命令行启动一个基于streamlit的应用简化了用户的操作流程。python # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # 这是Ultralytics YOLO模型的开源代码遵循AGPL-3.0许可证 # YOLOYou Only Look Once是一种实时目标检测系统详细注释Ultralytics YOLO这是一个基于YOLO架构的目标检测模型Ultralytics是该模型的开发者。AGPL-3.0 license该代码遵循AGPL-3.0许可证意味着用户可以自由使用、修改和分发代码但必须在相同许可证下发布修改后的代码。这段代码的核心在于表明其来源和许可证信息具体的实现细节和功能则需要查看更详细的代码部分。这个文件是Ultralytics YOLOYou Only Look Once项目的一部分主要涉及YOLOv8算法的实现和相关模块的初始化。文件开头的注释表明该项目遵循AGPL-3.0许可证这意味着用户可以自由使用、修改和分发代码但需要遵循相应的许可证条款。在这个文件中通常会包含一些必要的模块导入和初始化代码以便在其他部分调用YOLOv8算法的功能。具体来说这可能包括模型的定义、训练和推理的相关功能以及其他辅助工具和方法。由于文件内容非常简短仅包含一个许可证声明因此我们无法看到具体的实现细节。但可以推测这个文件在整个YOLOv8项目中起着重要的作用确保其他模块能够正确地访问和使用YOLOv8的功能。总的来说这个文件是YOLOv8算法改进源码的一部分旨在为用户提供一个强大的目标检测工具帮助他们在计算机视觉任务中实现高效的物体识别和定位。python import os import random import numpy as np import torch from torch.utils.data import dataloader from .dataset import YOLODataset from .utils import PIN_MEMORY class InfiniteDataLoader(dataloader.DataLoader): 无限循环的数据加载器继承自PyTorch的DataLoader。 def __init__(self, *args, **kwargs): 初始化InfiniteDataLoader重用工作线程。 super().__init__(*args, **kwargs) # 使用自定义的重复采样器 object.__setattr__(self, batch_sampler, _RepeatSampler(self.batch_sampler)) self.iterator super().__iter__() def __len__(self): 返回批次采样器的长度。 return len(self.batch_sampler.sampler) def __iter__(self): 创建一个无限重复的迭代器。 for _ in range(len(self)): yield next(self.iterator) def reset(self): 重置迭代器便于在训练过程中修改数据集设置。 self.iterator self._get_iterator() class _RepeatSampler: 无限重复的采样器。 def __init__(self, sampler): 初始化重复采样器。 self.sampler sampler def __iter__(self): 无限迭代采样器的内容。 while True: yield from iter(self.sampler) def seed_worker(worker_id): 设置数据加载器工作线程的随机种子。 worker_seed torch.initial_seed() % 2 ** 32 np.random.seed(worker_seed) random.seed(worker_seed) def build_yolo_dataset(cfg, img_path, batch, data, modetrain, rectFalse, stride32): 构建YOLO数据集。 return YOLODataset( img_pathimg_path, imgszcfg.imgsz, # 图像大小 batch_sizebatch, # 批次大小 augmentmode train, # 是否进行数据增强 hypcfg, # 超参数配置 rectcfg.rect or rect, # 是否使用矩形批次 cachecfg.cache or None, # 是否缓存数据 single_clscfg.single_cls or False, # 是否单类 strideint(stride), # 步幅 pad0.0 if mode train else 0.5, # 填充 classescfg.classes, # 类别 datadata, # 数据配置 fractioncfg.fraction if mode train else 1.0 # 训练时的数据比例 ) def build_dataloader(dataset, batch, workers, shuffleTrue, rank-1): 返回用于训练或验证集的InfiniteDataLoader或DataLoader。 batch min(batch, len(dataset)) # 确保批次大小不超过数据集大小 nd torch.cuda.device_count() # CUDA设备数量 nw min([os.cpu_count() // max(nd, 1), batch if batch 1 else 0, workers]) # 工作线程数量 sampler None if rank -1 else distributed.DistributedSampler(dataset, shuffleshuffle) # 分布式采样器 generator torch.Generator() generator.manual_seed(6148914691236517205) # 设置随机种子 return InfiniteDataLoader(datasetdataset, batch_sizebatch, shuffleshuffle and sampler is None, num_workersnw, samplersampler, pin_memoryPIN_MEMORY, worker_init_fnseed_worker) # 初始化工作线程时设置随机种子代码说明InfiniteDataLoader这是一个自定义的数据加载器允许无限循环地从数据集中提取数据。它重写了__iter__方法使得可以在每次迭代时重新开始。_RepeatSampler这是一个辅助类用于实现无限重复的采样器允许在数据集上进行无限次迭代。seed_worker这个函数用于设置每个工作线程的随机种子以确保数据加载的随机性可控。build_yolo_dataset这个函数用于构建YOLO数据集接受配置参数并返回一个YOLODataset实例。build_dataloader这个函数用于创建数据加载器支持分布式训练和多线程数据加载返回一个InfiniteDataLoader实例。这个程序文件是一个用于构建YOLOYou Only Look Once模型数据加载器的模块主要涉及数据集的创建、数据加载和处理等功能。程序中定义了多个类和函数旨在为YOLO模型的训练和推理提供高效的数据输入。首先程序导入了一些必要的库包括操作系统相关的库、随机数生成库、路径处理库、NumPy、PyTorch、PIL图像处理库等。接着程序从ultralytics库中导入了一些用于数据加载的工具和常量。InfiniteDataLoader类是一个自定义的数据加载器继承自PyTorch的DataLoader。它的特点是可以无限循环使用工作线程这样在训练过程中可以不断地从数据集中获取数据。该类重写了__len__和__iter__方法以实现无限迭代的功能。此外它还提供了一个reset方法用于在训练过程中重置迭代器以便可以修改数据集的设置。_RepeatSampler类是一个辅助类用于实现对给定采样器的无限重复。它的__iter__方法会不断迭代采样器确保数据加载的连续性。seed_worker函数用于设置数据加载器工作线程的随机种子以确保在多线程环境下的随机性一致性。这对于数据增强等操作尤为重要。build_yolo_dataset函数用于构建YOLO数据集。它接收多个参数包括配置、图像路径、批次大小等并返回一个YOLODataset对象。该函数还根据训练模式决定是否进行数据增强并处理其他与数据集相关的设置。build_dataloader函数则用于返回一个InfiniteDataLoader或标准的DataLoader具体取决于输入的数据集、批次大小和工作线程数等参数。它还会根据CUDA设备的数量和可用的CPU核心数来计算合适的工作线程数量并支持分布式训练。check_source函数用于检查输入源的类型并返回相应的标志值。这些标志值用于确定输入源是视频流、图像文件、Tensor等类型以便后续处理。最后load_inference_source函数用于加载推理源并应用必要的转换。它会调用check_source函数来识别输入源的类型并根据类型选择合适的数据加载方式如加载图像、视频流、Tensor等。最终返回一个数据集对象以供后续的推理使用。总体而言这个程序文件为YOLO模型的训练和推理提供了灵活而高效的数据处理能力能够适应多种输入源和数据格式。python class DetectionTrainer(BaseTrainer): DetectionTrainer类扩展了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): # 仅在DDP中初始化数据集*.cache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 # 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 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 get_validator(self): 返回YOLO模型验证器。 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, )代码核心部分说明DetectionTrainer类继承自BaseTrainer专门用于YOLO模型的训练。build_dataset方法根据给定的图像路径和模式构建YOLO数据集支持训练和验证模式。get_dataloader方法构建并返回数据加载器支持多线程和数据打乱。preprocess_batch方法对输入的图像批次进行预处理包括归一化和可选的多尺度调整。set_model_attributes方法设置模型的类别数量和名称等属性。get_model方法返回一个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检测验证器。plot_training_samples方法绘制训练样本及其注释便于可视化训练过程。这个程序文件train.py是一个用于训练目标检测模型的代码主要基于 YOLOYou Only Look Once算法。它继承自BaseTrainer类专注于处理目标检测任务。文件中包含多个方法用于构建数据集、获取数据加载器、预处理图像、设置模型属性、获取模型、验证模型、记录损失、绘制训练进度和结果等。首先DetectionTrainer类中定义了build_dataset方法用于构建 YOLO 数据集。该方法接收图像路径、模式训练或验证和批次大小作为参数并返回构建好的数据集。它使用了build_yolo_dataset函数允许用户为不同模式自定义数据增强。接下来get_dataloader方法用于构建和返回数据加载器。它会根据模式训练或验证来设置数据加载的参数并确保在分布式训练中只初始化一次数据集。方法中还处理了数据加载时的随机打乱和工作线程数量的设置。在preprocess_batch方法中程序对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等以确保模型能够正确处理训练数据。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方法则返回一个用于验证模型性能的验证器。在损失记录方面label_loss_items方法将训练损失项转换为字典格式方便后续处理和记录。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、损失值、实例数量和图像大小等信息。此外plot_training_samples方法用于绘制训练样本及其标注帮助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各种指标和标签生成相应的图像文件以便于分析和评估模型性能。整体而言这个文件实现了一个完整的目标检测模型训练流程涵盖了数据准备、模型构建、训练过程监控和结果可视化等多个方面适合用于 YOLO 模型的训练与评估。python # 导入必要的库 from copy import copy import torch from ultralytics.models.yolo.detect import DetectionTrainer from ultralytics.nn.tasks import RTDETRDetectionModel from ultralytics.utils import RANK, colorstr from .val import RTDETRDataset, RTDETRValidator class RTDETRTrainer(DetectionTrainer): RT-DETR模型的训练类专为实时目标检测而设计继承自YOLO的DetectionTrainer类。 该模型利用视觉变换器Vision Transformers并具备IoU感知查询选择和可调推理速度等功能。 def get_model(self, cfgNone, weightsNone, verboseTrue): 初始化并返回一个用于目标检测的RT-DETR模型。 参数: cfg (dict, optional): 模型配置默认为None。 weights (str, optional): 预训练模型权重的路径默认为None。 verbose (bool): 如果为True则启用详细日志默认为True。 返回: (RTDETRDetectionModel): 初始化后的模型。 # 创建RT-DETR检测模型实例 model RTDETRDetectionModel(cfg, ncself.data[nc], verboseverbose and RANK -1) # 如果提供了权重则加载权重 if weights: model.load(weights) return model def build_dataset(self, img_path, modeval, batchNone): 构建并返回用于训练或验证的RT-DETR数据集。 参数: img_path (str): 包含图像的文件夹路径。 mode (str): 数据集模式可以是train或val。 batch (int, optional): 矩形训练的批次大小默认为None。 返回: (RTDETRDataset): 针对特定模式的数据集对象。 # 创建RT-DETR数据集实例 return RTDETRDataset( img_pathimg_path, imgszself.args.imgsz, batch_sizebatch, augmentmode train, # 训练模式下进行数据增强 hypself.args, rectFalse, cacheself.args.cache or None, prefixcolorstr(f{mode}: ), # 为模式添加前缀 dataself.data, ) def get_validator(self): 返回适合RT-DETR模型验证的检测验证器。 返回: (RTDETRValidator): 用于模型验证的验证器对象。 self.loss_names giou_loss, cls_loss, l1_loss # 定义损失名称 return RTDETRValidator(self.test_loader, save_dirself.save_dir, argscopy(self.args)) def preprocess_batch(self, batch): 预处理一批图像缩放并转换图像为浮点格式。 参数: batch (dict): 包含一批图像、边界框和标签的字典。 返回: (dict): 预处理后的批次。 # 调用父类的预处理方法 batch super().preprocess_batch(batch) bs len(batch[img]) # 批次大小 batch_idx batch[batch_idx] # 批次索引 gt_bbox, gt_class [], [] # 初始化真实边界框和类别列表 # 遍历每个图像提取对应的边界框和类别 for i in range(bs): gt_bbox.append(batch[bboxes][batch_idx i].to(batch_idx.device)) # 获取当前图像的边界框 gt_class.append(batch[cls][batch_idx i].to(devicebatch_idx.device, dtypetorch.long)) # 获取当前图像的类别 return batch # 返回预处理后的批次代码说明导入部分引入了必要的库和模块包括模型训练类、数据集类和验证器类。RTDETRTrainer类这是一个用于训练RT-DETR模型的类继承自YOLO的DetectionTrainer类包含模型初始化、数据集构建、验证器获取和批次预处理等功能。get_model方法用于初始化RT-DETR模型支持加载预训练权重。build_dataset方法根据输入的图像路径和模式训练或验证构建数据集。get_validator方法返回一个验证器用于模型的验证过程。preprocess_batch方法对输入的图像批次进行预处理包括缩放和类型转换确保数据格式符合模型要求。这个程序文件是一个用于训练RT-DETR模型的Python脚本RT-DETR是百度开发的一种实时目标检测模型。该脚本继承自YOLO的DetectionTrainer类并对RT-DETR模型的特性和架构进行了适配。首先文件导入了一些必要的库和模块包括PyTorch和Ultralytics库中的相关组件。RTDETRTrainer类是该文件的核心负责模型的训练过程。类中包含了一些重要的方法和说明。在类的文档字符串中简要介绍了RT-DETR模型的特点包括其基于视觉变换器的架构、IoU感知的查询选择能力以及可调的推理速度。同时提到了一些注意事项例如F.grid_sample在RT-DETR中不支持deterministicTrue参数以及AMP训练可能导致NaN输出和在二分图匹配过程中出现错误。get_model方法用于初始化并返回一个RT-DETR模型接受模型配置、预训练权重路径和详细日志参数。该方法会创建一个RTDETRDetectionModel实例并在提供权重的情况下加载这些权重。build_dataset方法用于构建和返回一个RT-DETR数据集接受图像路径、模式训练或验证和批量大小作为参数。它会创建一个RTDETRDataset实例并根据传入的参数配置数据集。get_validator方法返回一个适用于RT-DETR模型验证的检测验证器RTDETRValidator并设置损失名称包括giou_loss、cls_loss和l1_loss。preprocess_batch方法用于对一批图像进行预处理包括缩放和转换为浮点格式。它从父类中调用了预处理方法并根据批次索引提取每个图像的真实边界框和类别标签最终返回预处理后的批次数据。总的来说这个文件实现了RT-DETR模型的训练框架提供了模型初始化、数据集构建、验证器获取和批次预处理等功能旨在支持高效的实时目标检测任务。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。 def __init__(self, data, orig_shape) - None: 初始化 BaseTensor 类。 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)) 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): 返回一个在 CPU 内存上的张量副本。 return self if isinstance(self.data, np.ndarray) else self.__class__(self.data.cpu(), self.orig_shape) def numpy(self): 返回一个作为 numpy 数组的张量副本。 return self if isinstance(self.data, np.ndarray) else self.__class__(self.data.numpy(), self.orig_shape) def cuda(self): 返回一个在 GPU 内存上的张量副本。 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 BaseTensor。 return self.__class__(self.data[idx], self.orig_shape) class Results: 存储和操作推理结果的类。 参数: orig_img (numpy.ndarray): 原始图像。 path (str): 图像文件的路径。 names (dict): 类别名称的字典。 boxes (torch.tensor, optional): 每个检测的边界框坐标的 2D 张量。 masks (torch.tensor, optional): 检测掩码的 3D 张量。 probs (torch.tensor, optional): 每个类别的概率的 1D 张量。 keypoints (List[List[float]], optional): 每个对象的检测关键点列表。 def __init__(self, orig_img, path, names, boxesNone, masksNone, probsNone, keypointsNone) - None: 初始化 Results 类。 self.orig_img orig_img # 存储原始图像 self.orig_shape orig_img.shape[:2] # 存储原始图像的形状 self.boxes Boxes(boxes, self.orig_shape) if boxes is not None else None # 存储边界框 self.masks Masks(masks, self.orig_shape) if masks is not None else None # 存储掩码 self.probs Probs(probs) if probs is not None else None # 存储概率 self.keypoints Keypoints(keypoints, self.orig_shape) if keypoints is not None else None # 存储关键点 self.names names # 存储类别名称 self.path path # 存储图像路径 def __getitem__(self, idx): 返回指定索引的 Results 对象。 return self._apply(__getitem__, idx) def __len__(self): 返回 Results 对象中的检测数量。 for k in [boxes, masks, probs, keypoints]: v getattr(self, k) if v is not None: return len(v) def update(self, boxesNone, masksNone, probsNone): 更新 Results 对象的 boxes、masks 和 probs 属性。 if boxes is not None: self.boxes Boxes(boxes, self.orig_shape) if masks is not None: self.masks Masks(masks, self.orig_shape) if probs is not None: self.probs probs 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): 返回一个在 CPU 内存上的 Results 对象副本。 return self._apply(cpu) def numpy(self): 返回一个作为 numpy 数组的 Results 对象副本。 return self._apply(numpy) def cuda(self): 返回一个在 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。 参数: boxes (torch.Tensor | numpy.ndarray): 包含检测框的张量或 numpy 数组。 orig_shape (tuple): 原始图像的大小。 def __init__(self, boxes, orig_shape) - None: 初始化 Boxes 类。 if boxes.ndim 1: boxes boxes[None, :] # 如果是一维数组转换为二维数组 n boxes.shape[-1] assert n in (6, 7), fexpected 6 or 7 values but got {n} # 确保数据格式正确 super().__init__(boxes, orig_shape) # 调用父类构造函数 self.orig_shape orig_shape # 存储原始形状 property def xyxy(self): 返回 xyxy 格式的边界框。 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, :] # 如果是一维数组转换为二维数组 super().__init__(masks, orig_shape) # 调用父类构造函数 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, :] # 如果是一维数组转换为二维数组 super().__init__(keypoints, orig_shape) # 调用父类构造函数 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) # 调用父类构造函数以上代码保留了核心类和方法并添加了详细的中文注释便于理解其功能和用途。这个程序文件是Ultralytics YOLOYou Only Look Once目标检测框架的一部分主要用于处理推理结果包括检测框、掩码和关键点等。该文件定义了多个类用于存储和操作这些推理结果。首先BaseTensor类是一个基础类提供了一些便捷的方法来处理张量数据包括在CPU和GPU之间的转换、返回numpy数组等。它接受数据和原始图像的形状作为输入并提供了获取张量形状、长度和索引的功能。接下来是Results类它用于存储和操作推理结果。该类包含原始图像、路径、类别名称、检测框、掩码、概率和关键点等属性。它提供了更新结果、获取结果长度、索引和绘图等方法。绘图方法允许在输入图像上绘制检测结果包括检测框、掩码和关键点等。Boxes、Masks、Keypoints、Probs和OBB类分别用于处理检测框、掩码、关键点、分类概率和定向边界框OBB。这些类继承自BaseTensor并提供了特定于各自数据类型的属性和方法。例如Boxes类提供了获取框的xyxy格式、置信度和类别等属性Masks类则处理掩码的像素坐标和归一化坐标。在Results类中还有一些实用的方法例如save_txt用于将检测结果保存到文本文件save_crop用于保存裁剪后的检测结果tojson则将结果转换为JSON格式。这些功能使得用户可以方便地保存和共享检测结果。总的来说这个文件为YOLO模型的推理结果提供了一个结构化的处理方式使得用户能够轻松地获取和操作检测结果并将其可视化或保存到文件中。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