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免费网站站长推广,上海最新新闻事件今天国内,网站编辑超链接怎么做,定州网站建设一、背景意义 随着全球人口的不断增长和城市化进程的加快#xff0c;食品安全和营养问题日益受到关注。食品种类的多样性不仅影响着人们的饮食结构#xff0c;还与健康、经济和环境等多个方面密切相关。在这一背景下#xff0c;基于计算机视觉技术的食品种类识别系统应运而生…一、背景意义随着全球人口的不断增长和城市化进程的加快食品安全和营养问题日益受到关注。食品种类的多样性不仅影响着人们的饮食结构还与健康、经济和环境等多个方面密切相关。在这一背景下基于计算机视觉技术的食品种类识别系统应运而生成为解决食品管理、质量监控和消费指导等问题的重要工具。近年来深度学习技术的快速发展为物体检测领域带来了革命性的变化其中YOLOYou Only Look Once系列模型因其高效性和准确性被广泛应用于各类物体检测任务中。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本具有更高的检测精度和更快的推理速度能够在复杂环境中实现实时检测。针对食品种类的检测YOLOv8的改进版本能够有效地处理不同种类食品的图像特征尤其是在多类食品共存的情况下能够更准确地识别和分类。这对于食品工业、零售业以及消费者来说具有重要的现实意义。本研究旨在基于改进的YOLOv8模型构建一个针对豆类及其相关产品的食品种类识别系统。所使用的数据集包含2047张图像涵盖12个类别包括豆类、粗麦粉、鹰嘴豆、面粉、扁豆、油、意大利面、豌豆、大米、盐、糖和糖块。这些类别不仅代表了丰富的食品种类还涵盖了人们日常饮食中常见的基础食品。通过对这些食品的自动识别和分类可以为食品安全监测、营养分析和市场需求预测提供重要的数据支持。在实际应用中食品种类识别系统可以帮助商家优化库存管理提高供应链效率同时消费者也可以通过该系统获取更为准确的食品信息做出更健康的饮食选择。此外随着人们对健康饮食的重视食品种类的识别技术还可以为营养师和健康管理者提供有力的工具帮助他们制定个性化的饮食方案。综上所述基于改进YOLOv8的食品种类识别系统不仅具有重要的学术价值还在实际应用中展现出广泛的前景。通过对豆类及其相关产品的深入研究能够为推动食品科技的发展、提升食品安全水平、促进健康饮食习惯的形成提供切实的支持。因此本研究的开展具有重要的理论意义和实践价值期待能够为食品行业的智能化发展贡献一份力量。二、图片效果三、数据集信息本数据集名为“Pulses”旨在为改进YOLOv8的食品种类识别系统提供支持。该数据集包含2047张高质量的图像涵盖了12个不同的食品类别专注于脉冲类食品的检测与分类。通过精心收集和标注的图像研究人员和开发者能够有效地训练和优化深度学习模型以提高食品种类识别的准确性和效率。在这12个类别中包含了多种常见的脉冲类食品如豆类、鹰嘴豆、扁豆等这些食品在全球范围内被广泛消费且在不同的文化中扮演着重要的角色。具体类别包括豆Bean、粗麦粉Bulgur、鹰嘴豆Chickpea、面粉Flour、扁豆Lentil、油Oil、意大利面Pasta、豌豆Peas、米Rice、盐Salt、糖Sugar和糖块Sugar Cubes。这些类别的选择不仅反映了脉冲类食品的多样性也为模型的训练提供了丰富的样本使其能够更好地适应不同的应用场景。数据集中的图像均经过精心挑选确保其在不同的光照条件、背景和拍摄角度下都能清晰展示目标物体。这种多样性有助于提高模型的鲁棒性使其在实际应用中能够更好地应对各种复杂情况。此外数据集遵循CC BY 4.0许可证允许用户在遵循相关条款的前提下自由使用和修改数据集这为学术研究和商业应用提供了便利。在训练YOLOv8模型时研究人员可以利用该数据集进行多种实验以探索不同的网络架构、超参数调整和数据增强技术对模型性能的影响。通过对图像进行标注研究人员能够清晰地定义每个类别的边界框进而提高模型在目标检测任务中的准确性和召回率。这一过程不仅有助于模型的训练也为后续的评估和优化提供了重要依据。总之“Pulses”数据集为改进YOLOv8的食品种类识别系统提供了丰富的资源涵盖了多样的脉冲类食品图像能够有效支持深度学习模型的训练与优化。随着对该数据集的深入研究预计将推动食品检测技术的发展提升其在实际应用中的可行性和准确性。通过这一数据集研究人员和开发者将能够更好地理解和应用深度学习技术推动食品种类识别领域的创新与进步。四、核心代码python import os import hashlib import numpy as np from PIL import Image, ImageOps from ultralytics.utils import check_class_names, yaml_load, yaml_save IMG_FORMATS (bmp, jpeg, jpg, png, tif, tiff) # 支持的图像格式 def img2label_paths(img_paths): 根据图像路径生成标签路径 sa, sb f{os.sep}images{os.sep}, f{os.sep}labels{os.sep} # 图像和标签的目录名 return [sb.join(x.rsplit(sa, 1)).rsplit(., 1)[0] .txt for x in img_paths] def exif_size(img: Image.Image): 返回经过EXIF校正的图像大小 s img.size # 获取图像的宽和高 if img.format JPEG: # 仅支持JPEG格式 exif img.getexif() # 获取EXIF信息 if exif: rotation exif.get(274, None) # 获取方向信息 if rotation in [6, 8]: # 旋转270或90度 s s[1], s[0] # 交换宽高 return s def verify_image(im_file): 验证单个图像的完整性 nf, nc, msg 0, 0, try: im Image.open(im_file) # 打开图像 im.verify() # 验证图像 shape exif_size(im) # 获取图像大小 assert (shape[0] 9) (shape[1] 9), f图像大小 {shape} 10 像素 assert im.format.lower() in IMG_FORMATS, f无效的图像格式 {im.format} nf 1 # 图像有效 except Exception as e: nc 1 # 图像损坏 msg f警告 ⚠️ {im_file}: 忽略损坏的图像: {e} return im_file, nf, nc, msg def verify_image_label(im_file, lb_file): 验证图像和标签的配对 nf, nc, msg 0, 0, try: # 验证图像 im Image.open(im_file) im.verify() shape exif_size(im) assert (shape[0] 9) (shape[1] 9), f图像大小 {shape} 10 像素 # 验证标签 if os.path.isfile(lb_file): nf 1 # 标签存在 with open(lb_file) as f: lb [x.split() for x in f.read().strip().splitlines() if len(x)] lb np.array(lb, dtypenp.float32) # 转换为浮点数组 nl len(lb) if nl: assert lb.shape[1] 5, f标签需要5列, 检测到 {lb.shape[1]} 列 points lb[:, 1:] # 获取坐标点 assert points.max() 1, f坐标超出范围 {points[points 1]} assert lb.min() 0, f标签值为负 {lb[lb 0]} else: msg f警告 ⚠️ {im_file}: 标签缺失 nc 1 # 标签缺失 except Exception as e: nc 1 msg f警告 ⚠️ {im_file}: 忽略损坏的图像/标签: {e} return im_file, nf, shape, msg def check_det_dataset(dataset): 检查检测数据集的完整性 # 读取YAML文件并进行必要的检查 data yaml_load(dataset) # 加载YAML文件 for k in [train, val]: if k not in data: raise SyntaxError(f{dataset} {k}: 键缺失 ❌. train 和 val 是所有数据YAML中必需的.) if names not in data and nc not in data: raise SyntaxError(f{dataset} 键缺失 ❌. names 或 nc 是所有数据YAML中必需的.) return data # 返回数据集信息 # 示例用法 # dataset_info check_det_dataset(path/to/dataset.yaml) # img_file, label_file path/to/image.jpg, path/to/label.txt # verify_image(img_file) # verify_image_label(img_file, label_file)代码说明图像和标签路径处理img2label_paths函数根据图像路径生成对应的标签路径。图像大小校正exif_size函数通过EXIF信息校正图像的宽高主要针对JPEG格式。图像验证verify_image函数用于验证单个图像的完整性检查其格式和大小。图像和标签配对验证verify_image_label函数验证图像和其对应标签的完整性确保标签文件存在且格式正确。数据集检查check_det_dataset函数用于检查检测数据集的完整性确保YAML文件中包含必要的键。这些核心功能是处理和验证数据集的基础确保数据的完整性和有效性。该文件是Ultralytics YOLO项目中的一个工具模块主要用于处理数据集的相关操作包括图像和标签的验证、数据集的下载和检查、图像格式的转换等。以下是对文件中各个部分的详细说明。首先文件导入了一系列必要的库包括标准库和第三方库。标准库提供了文件操作、哈希计算、时间处理等功能而第三方库如OpenCV和PIL则用于图像处理。Ultralytics项目中的一些工具函数和常量也被导入以便在后续的操作中使用。接下来定义了一些常量例如支持的图像和视频格式以及一个全局变量PIN_MEMORY用于控制数据加载器的内存管理。文件中包含多个函数首先是img2label_paths该函数根据图像路径生成对应的标签路径。get_hash函数则用于计算给定路径列表的哈希值以便在后续操作中验证文件的完整性。exif_size函数用于获取经过EXIF校正的图像尺寸主要针对JPEG格式的图像。verify_image和verify_image_label函数分别用于验证单张图像和图像-标签对的有效性包括检查图像格式、尺寸、损坏情况等并返回相应的验证结果。polygon2mask和polygons2masks函数用于将多边形转换为二进制掩码支持图像分割任务。find_dataset_yaml函数用于查找与数据集相关的YAML文件确保数据集格式正确。check_det_dataset和check_cls_dataset函数用于检查检测和分类数据集的有效性支持自动下载缺失的数据集。它们会解析YAML文件验证数据集的结构和内容并确保数据集的路径正确。HUBDatasetStats类用于生成HUB数据集的统计信息包括处理图像、生成JSON文件等。它会在初始化时检查数据集的有效性并提供方法来获取和保存统计信息。最后compress_one_image函数用于压缩单张图像保持其纵横比和质量。autosplit函数则用于自动将数据集划分为训练、验证和测试集并将结果保存到文本文件中。总体而言该文件为YOLO项目提供了丰富的数据处理功能确保数据集的完整性和有效性为后续的模型训练和评估奠定了基础。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# 这里可以直接指定脚本名称# 运行脚本run_script(script_path)代码注释导入模块import sys导入sys模块用于访问与 Python 解释器相关的变量和函数。import subprocess导入subprocess模块用于创建新进程、连接到它们的输入/输出/错误管道并获取返回码。定义函数run_script该函数接受一个参数script_path表示要运行的 Python 脚本的路径。获取当前 Python 解释器的路径python_path sys.executable获取当前正在使用的 Python 解释器的完整路径。构建运行命令command f{python_path} -m streamlit run {script_path}构建一个命令字符串用于运行指定的脚本。这里使用了streamlit模块来运行 Python 脚本。执行命令result subprocess.run(command, shellTrue)使用subprocess.run执行构建的命令。shellTrue允许在 shell 中执行命令。检查命令执行结果if result.returncode ! 0:检查命令的返回码如果不为 0表示执行过程中出现错误。print(脚本运行出错。)如果出现错误输出提示信息。主程序入口if __name__ __main__:确保只有在直接运行该脚本时才会执行以下代码。script_path web.py指定要运行的脚本名称。run_script(script_path)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主要功能是使用当前的 Python 环境来运行一个指定的脚本。代码中首先导入了必要的模块包括sys、os和subprocess以及一个自定义的模块QtFusion.path中的abs_path函数。在run_script函数中首先获取当前 Python 解释器的路径这样可以确保使用正确的 Python 环境来执行脚本。接着构建一个命令字符串该命令使用streamlit模块来运行指定的脚本。streamlit是一个用于构建数据应用的库命令的格式为python -m streamlit run script_path。然后使用subprocess.run方法来执行这个命令。该方法会在一个新的 shell 中运行命令并返回一个结果对象。通过检查result.returncode可以判断脚本是否成功运行。如果返回码不为零表示运行过程中出现了错误此时会打印出“脚本运行出错”的提示信息。在文件的最后部分使用if __name__ __main__:语句来确保只有在直接运行该脚本时才会执行后面的代码。在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。为了确保路径的正确性使用了abs_path函数来获取web.py的绝对路径。总体来说这个程序的主要目的是提供一个简单的接口来运行web.py脚本利用streamlit库创建一个数据应用。python import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from ultralytics.nn.modules import LayerNorm2d class MaskDecoder(nn.Module): MaskDecoder类用于生成掩码及其质量评分采用变换器架构根据图像和提示嵌入预测掩码。 def __init__(self, transformer_dim: int, transformer: nn.Module, num_multimask_outputs: int 3, activation: Type[nn.Module] nn.GELU, iou_head_depth: int 3, iou_head_hidden_dim: int 256) - None: 初始化MaskDecoder类。 参数: transformer_dim (int): 变换器模块的通道维度 transformer (nn.Module): 用于预测掩码的变换器 num_multimask_outputs (int): 预测的掩码数量 activation (nn.Module): 上采样时使用的激活函数类型 iou_head_depth (int): 用于预测掩码质量的MLP深度 iou_head_hidden_dim (int): 用于预测掩码质量的MLP隐藏维度 super().__init__() self.transformer_dim transformer_dim # 变换器的通道维度 self.transformer transformer # 变换器模块 self.num_multimask_outputs num_multimask_outputs # 多掩码输出数量 # IoU token的嵌入 self.iou_token nn.Embedding(1, transformer_dim) self.num_mask_tokens num_multimask_outputs 1 # 掩码token数量 self.mask_tokens nn.Embedding(self.num_mask_tokens, transformer_dim) # 掩码token的嵌入 # 输出上采样网络 self.output_upscaling nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(transformer_dim, transformer_dim // 4, kernel_size2, stride2), LayerNorm2d(transformer_dim // 4), activation(), nn.ConvTranspose2d(transformer_dim // 4, transformer_dim // 8, kernel_size2, stride2), activation(), ) # 用于生成掩码的超网络MLP self.output_hypernetworks_mlps nn.ModuleList( [MLP(transformer_dim, transformer_dim, transformer_dim // 8, 3) for _ in range(self.num_mask_tokens)] ) # 预测掩码质量的MLP self.iou_prediction_head MLP(transformer_dim, iou_head_hidden_dim, self.num_mask_tokens, iou_head_depth) def forward(self, image_embeddings: torch.Tensor, image_pe: torch.Tensor, sparse_prompt_embeddings: torch.Tensor, dense_prompt_embeddings: torch.Tensor, multimask_output: bool) - Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]: 根据图像和提示嵌入预测掩码。 参数: image_embeddings (torch.Tensor): 图像编码器的嵌入 image_pe (torch.Tensor): 图像嵌入的位置信息 sparse_prompt_embeddings (torch.Tensor): 稀疏提示的嵌入 dense_prompt_embeddings (torch.Tensor): 密集提示的嵌入 multimask_output (bool): 是否返回多个掩码 返回: torch.Tensor: 预测的掩码 torch.Tensor: 掩码质量的预测 # 预测掩码和IoU masks, iou_pred self.predict_masks(image_embeddings, image_pe, sparse_prompt_embeddings, dense_prompt_embeddings) # 根据multimask_output选择输出的掩码 mask_slice slice(1, None) if multimask_output else slice(0, 1) masks masks[:, mask_slice, :, :] iou_pred iou_pred[:, mask_slice] return masks, iou_pred # 返回掩码和IoU预测 def predict_masks(self, image_embeddings: torch.Tensor, image_pe: torch.Tensor, sparse_prompt_embeddings: torch.Tensor, dense_prompt_embeddings: torch.Tensor) - Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]: 预测掩码。 参数: image_embeddings (torch.Tensor): 图像编码器的嵌入 image_pe (torch.Tensor): 图像嵌入的位置信息 sparse_prompt_embeddings (torch.Tensor): 稀疏提示的嵌入 dense_prompt_embeddings (torch.Tensor): 密集提示的嵌入 返回: torch.Tensor: 预测的掩码 torch.Tensor: 掩码质量的预测 # 连接输出token output_tokens torch.cat([self.iou_token.weight, self.mask_tokens.weight], dim0) output_tokens output_tokens.unsqueeze(0).expand(sparse_prompt_embeddings.size(0), -1, -1) tokens torch.cat((output_tokens, sparse_prompt_embeddings), dim1) # 扩展每个图像的数据以适应每个掩码 src torch.repeat_interleave(image_embeddings, tokens.shape[0], dim0) src src dense_prompt_embeddings pos_src torch.repeat_interleave(image_pe, tokens.shape[0], dim0) # 运行变换器 hs, src self.transformer(src, pos_src, tokens) iou_token_out hs[:, 0, :] # IoU token的输出 mask_tokens_out hs[:, 1 : (1 self.num_mask_tokens), :] # 掩码token的输出 # 上采样掩码嵌入并使用掩码token预测掩码 src src.transpose(1, 2).view(src.shape[0], src.shape[1], -1) upscaled_embedding self.output_upscaling(src) hyper_in_list: List[torch.Tensor] [ self.output_hypernetworks_mlps[i](mask_tokens_out[:, i, :]) for i in range(self.num_mask_tokens) ] hyper_in torch.stack(hyper_in_list, dim1) masks (hyper_in upscaled_embedding.view(upscaled_embedding.shape[0], upscaled_embedding.shape[1], -1)).view(upscaled_embedding.shape[0], -1, upscaled_embedding.shape[2], upscaled_embedding.shape[3]) # 生成掩码质量预测 iou_pred self.iou_prediction_head(iou_token_out) return masks, iou_pred # 返回掩码和IoU预测 class MLP(nn.Module): MLP多层感知器模型轻微改编自MaskFormer。 def __init__(self, input_dim: int, hidden_dim: int, output_dim: int, num_layers: int, sigmoid_output: bool False) - None: 初始化MLP模型。 参数: input_dim (int): 输入特征的维度 hidden_dim (int): 隐藏层的维度 output_dim (int): 输出层的维度 num_layers (int): 隐藏层的数量 sigmoid_output (bool, optional): 是否对输出层应用sigmoid激活。默认为False。 super().__init__() self.num_layers num_layers h [hidden_dim] * (num_layers - 1) # 隐藏层维度列表 self.layers nn.ModuleList(nn.Linear(n, k) for n, k in zip([input_dim] h, h [output_dim])) # 创建线性层 self.sigmoid_output sigmoid_output # 是否使用sigmoid激活 def forward(self, x): 执行前向传播并应用激活函数。 for i, layer in enumerate(self.layers): x F.relu(layer(x)) if i self.num_layers - 1 else layer(x) # 对隐藏层应用ReLU激活 if self.sigmoid_output: x torch.sigmoid(x) # 对输出层应用sigmoid激活 return x # 返回输出代码说明MaskDecoder类用于根据图像和提示嵌入生成掩码和质量评分采用变换器架构。初始化方法设置变换器的维度、模块、掩码数量等。forward方法接收图像和提示嵌入预测掩码和质量评分。predict_masks方法实现掩码的具体预测逻辑包括连接token、运行变换器和上采样等步骤。MLP类实现多层感知器用于掩码质量预测。初始化方法设置输入、隐藏和输出维度构建线性层。forward方法执行前向传播并应用激活函数。这段代码是一个深度学习模型的一部分主要用于图像分割任务中的掩码生成。这个程序文件定义了一个名为MaskDecoder的类属于 PyTorch 的nn.Module模块主要用于生成图像的掩码及其质量评分。该类使用了变换器transformer架构通过图像和提示嵌入prompt embeddings来预测掩码。在MaskDecoder类的构造函数中初始化了一些重要的属性包括变换器的维度、变换器模块本身、需要预测的掩码数量、IoUIntersection over Union标记的嵌入、掩码标记的嵌入以及输出上采样的神经网络序列。输出上采样的部分使用了转置卷积层和层归一化并结合激活函数默认为 GELU来增强模型的表达能力。此外还定义了用于生成掩码的超网络 MLP多层感知器和用于预测掩码质量的 MLP。forward方法是该类的核心接收图像嵌入、位置编码、稀疏和密集的提示嵌入以及一个布尔值指示是否返回多个掩码。它首先调用predict_masks方法来生成掩码和 IoU 预测然后根据multimask_output的值选择输出相应的掩码和质量预测。predict_masks方法负责实际的掩码预测。它首先将 IoU 标记和掩码标记的嵌入进行拼接并扩展到每个图像的批次。接着将图像嵌入和密集提示嵌入结合形成输入源。然后通过变换器进行处理得到 IoU 标记和掩码标记的输出。接下来掩码嵌入会经过上采样处理并通过超网络 MLP 生成最终的掩码。最后使用 IoU 标记输出掩码质量的预测。此外文件中还定义了一个MLP类用于构建多层感知器。该类的构造函数接收输入维度、隐藏层维度、输出维度和层数并创建相应的线性层。forward方法则执行前向传播并在最后一层应用激活函数如果需要的话。整体来看这个程序文件实现了一个基于变换器的掩码解码器能够处理图像和提示信息生成高质量的掩码及其对应的质量评分适用于图像分割等任务。python from ultralytics.models import yolo from ultralytics.nn.tasks import SegmentationModel from ultralytics.utils import DEFAULT_CFG, RANK from ultralytics.utils.plotting import plot_images, plot_results class SegmentationTrainer(yolo.detect.DetectionTrainer): 扩展DetectionTrainer类用于基于分割模型的训练。 def __init__(self, cfgDEFAULT_CFG, overridesNone, _callbacksNone): 初始化SegmentationTrainer对象接受配置和覆盖参数。 if overrides is None: overrides {} overrides[task] segment # 设置任务类型为分割 super().__init__(cfg, overrides, _callbacks) # 调用父类的初始化方法 def get_model(self, cfgNone, weightsNone, verboseTrue): 返回初始化的SegmentationModel模型使用指定的配置和权重。 model SegmentationModel(cfg, ch3, ncself.data[nc], verboseverbose and RANK -1) if weights: model.load(weights) # 如果提供了权重则加载权重 return model # 返回模型 def get_validator(self): 返回SegmentationValidator实例用于YOLO模型的验证。 self.loss_names box_loss, seg_loss, cls_loss, dfl_loss # 定义损失名称 return yolo.segment.SegmentationValidator( self.test_loader, save_dirself.save_dir, argscopy(self.args), _callbacksself.callbacks ) # 返回验证器实例 def plot_training_samples(self, batch, ni): 创建训练样本图像的绘图包含标签和框坐标。 plot_images( batch[img], # 图像数据 batch[batch_idx], # 批次索引 batch[cls].squeeze(-1), # 类别标签 batch[bboxes], # 边界框 masksbatch[masks], # 分割掩码 pathsbatch[im_file], # 图像文件路径 fnameself.save_dir / ftrain_batch{ni}.jpg, # 保存文件名 on_plotself.on_plot, # 绘图回调 ) def plot_metrics(self): 绘制训练和验证指标。 plot_results(fileself.csv, segmentTrue, on_plotself.on_plot) # 保存结果图像代码说明导入模块导入必要的模块和类包括YOLO模型、分割模型、默认配置、绘图工具等。SegmentationTrainer类该类继承自DetectionTrainer用于处理分割任务的训练。初始化方法在初始化时设置任务类型为分割并调用父类的初始化方法。获取模型get_model方法返回一个初始化的分割模型可以选择加载预训练权重。获取验证器get_validator方法返回一个用于验证模型性能的验证器实例并定义损失名称。绘制训练样本plot_training_samples方法用于绘制训练样本的图像包括标签、边界框和分割掩码。绘制指标plot_metrics方法用于绘制训练和验证过程中的指标图。这个程序文件train.py是 Ultralytics YOLO 模型中的一个训练模块专门用于图像分割任务。文件中定义了一个名为SegmentationTrainer的类它继承自DetectionTrainer类目的是扩展检测训练的功能以支持分割模型的训练。在文件开头导入了一些必要的模块和类包括 YOLO 模型、分割模型、默认配置、排名工具以及绘图工具。这些导入为后续的训练过程提供了基础功能。SegmentationTrainer类的构造函数__init__接受配置参数cfg、覆盖参数overrides和回调函数_callbacks。如果没有提供覆盖参数则初始化为空字典。构造函数中将任务类型设置为 “segment”然后调用父类的构造函数进行初始化。get_model方法用于返回一个初始化的SegmentationModel实例。它接受配置参数cfg和权重参数weights并在必要时加载指定的权重。这个方法确保模型能够根据给定的配置和数据集的类别数量进行初始化。get_validator方法返回一个SegmentationValidator实例用于对 YOLO 模型进行验证。在这个方法中定义了损失名称包括框损失、分割损失、分类损失和 DFL 损失以便在训练过程中进行监控。plot_training_samples方法用于生成训练样本图像的可视化包括标签和边框坐标。它使用plot_images函数将当前批次的图像、索引、类别、边框和掩码等信息绘制到图像上并保存为指定的文件名。最后plot_metrics方法用于绘制训练和验证的指标。它调用plot_results函数生成包含训练结果的图像并将其保存为results.png文件。总体而言这个文件实现了一个专门用于图像分割任务的训练类提供了模型初始化、验证、训练样本可视化和指标绘制等功能便于用户进行分割模型的训练和评估。python import os import torch import yaml from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型库 from QtFusion.path import abs_path # 导入路径处理工具 # 设置设备为GPU如果可用否则使用CPU device 0 if torch.cuda.is_available() else cpu if __name__ __main__: # 确保代码仅在直接运行时执行 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 # 获取数据集目录路径 directory_path os.path.dirname(unix_style_path) # 读取YAML配置文件 with open(data_path, r) as file: data yaml.load(file, Loaderyaml.FullLoader) # 如果YAML文件中有path项则更新为目录路径 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 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, # 指定训练设备 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 )代码说明导入必要的库引入操作系统、PyTorch、YAML解析库和YOLO模型库。设备选择根据是否有可用的GPU来选择计算设备。主程序入口确保代码块仅在直接运行时执行。数据集配置设置数据集名称并获取其YAML配置文件的绝对路径。路径处理将路径转换为Unix风格以确保在不同操作系统上的兼容性。读取和修改YAML文件读取数据集配置文件更新其中的路径信息并将修改后的内容写回文件。模型加载加载YOLOv8模型配置。模型训练调用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是用于训练 YOLOv8 模型的脚本。首先它导入了必要的库包括os、torch、yaml和ultralytics中的 YOLO 模型。接着程序会根据是否有可用的 GPU 来设置设备如果有可用的 GPU则使用 GPU否则使用 CPU。在if __name__ __main__:这一部分确保只有在直接运行该脚本时才会执行以下代码。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。然后定义了数据集的名称data_name并构建了数据集 YAML 文件的绝对路径。接下来程序将路径中的分隔符统一为 Unix 风格的斜杠。程序获取了数据集目录的路径并打开 YAML 文件以读取数据。读取后如果 YAML 文件中包含path项则将其修改为当前目录路径并将修改后的数据写回 YAML 文件以确保模型能够正确找到数据集。接下来程序加载了预训练的 YOLOv8 模型指定了模型的配置文件路径。然后调用model.train()方法开始训练模型。在训练过程中程序指定了训练数据的配置文件路径、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。总体来说这个脚本的主要功能是设置训练环境、加载数据集和模型并启动训练过程以便用户可以通过修改参数来适应不同的数据集和训练需求。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代码说明模块导入代码中使用了相对导入from .这意味着这些模块和类是在同一包内的其他文件中定义的。FastSAM是模型的核心类可能包含模型的结构和训练方法。FastSAMPredictor类负责模型的预测功能通常用于输入数据并生成输出结果。FastSAMPrompt类可能用于处理用户输入的提示信息以便模型能够理解并执行任务。FastSAMValidator类用于评估模型的性能通常涉及验证集的使用和性能指标的计算。公开接口__all__变量定义了模块的公共接口只有在使用from module import *时列出的类会被导入。这有助于控制模块的可见性避免不必要的内部实现被外部访问。这个程序文件是一个Python模块的初始化文件位于ultralytics/models/fastsam目录下。它的主要功能是导入该模块中定义的类和函数并定义模块的公共接口。首先文件开头有一行注释提到这是Ultralytics YOLO项目的一部分并且使用了AGPL-3.0许可证。这表明该项目遵循特定的开源许可证允许用户自由使用和修改代码但需要遵循相应的条款。接下来文件通过from .model import FastSAM等语句导入了四个组件FastSAM、FastSAMPredictor、FastSAMPrompt和FastSAMValidator。这些组件可能是实现该模块核心功能的类或函数分别负责不同的任务如模型的定义、预测、提示和验证。最后__all__变量被定义为一个元组包含了四个导入的组件名称。这意味着当使用from ultralytics.models.fastsam import *语句时只会导入FastSAMPredictor、FastSAM、FastSAMPrompt和FastSAMValidator这四个名称从而控制模块的公共接口避免导入不必要的内部实现细节。总体而言这个初始化文件的作用是将fastsam模块的相关组件组织起来方便其他模块或用户进行调用和使用。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