网站开发怎样验收一个小型网站设计

网站开发怎样验收,一个小型网站设计,如何做好网站搜索引擎优化,长沙做搜索引擎的公司一、背景意义 随着全球人口的不断增长和生活水平的提高#xff0c;食品安全与营养健康问题日益受到关注。食品种类繁多#xff0c;消费者在选择食品时不仅关注其营养成分#xff0c;还对食品的来源、品质和安全性提出了更高的要求。在此背景下#xff0c;食品分类与检测技术…一、背景意义随着全球人口的不断增长和生活水平的提高食品安全与营养健康问题日益受到关注。食品种类繁多消费者在选择食品时不仅关注其营养成分还对食品的来源、品质和安全性提出了更高的要求。在此背景下食品分类与检测技术的研究显得尤为重要。尤其是在快速发展的人工智能领域基于深度学习的图像识别技术为食品分类提供了新的解决方案。YOLOYou Only Look Once系列模型因其高效的实时检测能力已成为目标检测领域的重要工具。本研究旨在基于改进的YOLOv8模型构建一个高效的食品分类与检测系统。我们使用的数据集“dataset-gizilo”包含1900张图像涵盖了两大类食品makanan食品和minuman饮料。尽管数据集的规模相对较小但其多样性和代表性为模型的训练提供了良好的基础。通过对YOLOv8模型的改进我们期望能够提升模型在小样本数据集上的表现进而实现更高的分类准确率和检测效率。食品分类与检测系统的意义不仅体现在技术层面更在于其广泛的应用前景。首先该系统能够为食品生产企业提供实时的质量监控帮助企业在生产过程中及时发现和纠正问题确保食品安全。其次消费者在日常生活中也可以借助该系统快速识别食品的种类和成分从而做出更为科学的饮食选择。此外随着电子商务的迅猛发展食品在线销售的普及也对食品分类与检测提出了新的需求。基于YOLOv8的食品分类系统可以有效支持电商平台对商品的自动化管理提高商品上架和搜索的效率。在技术创新方面YOLOv8作为最新一代的目标检测模型具备更强的特征提取能力和更快的推理速度。通过对模型架构的优化和参数的调整我们可以在保证检测精度的同时提升系统的响应速度。这对于需要实时反馈的应用场景尤为重要如智能餐饮、无人超市等。通过对YOLOv8的改进我们还可以探索其在其他领域的应用潜力例如农业监测、环境保护等。综上所述基于改进YOLOv8的食品分类与检测系统不仅具有重要的学术研究价值也为实际应用提供了有力的技术支持。通过深入研究和实践我们希望能够为食品安全和健康饮食提供更加智能化的解决方案为推动食品行业的数字化转型贡献力量。二、图片效果三、数据集信息在本研究中我们采用了名为“dataset-gizilo”的数据集以支持改进YOLOv8的食品分类与检测系统的训练与评估。该数据集专注于食品领域具体涵盖了两大类目食物makanan和饮料minuman。通过精心构建的图像数据集我们旨在提升YOLOv8在食品分类与检测任务中的准确性和效率。“dataset-gizilo”数据集的类别数量为2分别为“makanan”和“minuman”。这一分类设置不仅反映了食品领域的基本构成也为模型的训练提供了明确的目标。食物类别makanan包括了多种日常食品如米饭、面条、蔬菜、肉类等而饮料类别minuman则涵盖了水、果汁、汽水等多种饮品。这种清晰的分类结构使得模型在训练过程中能够有效地学习到不同类别之间的特征差异从而在实际应用中实现更高的分类精度。数据集中的图像样本经过严格筛选与标注确保了数据的多样性与代表性。每个类别下的图像不仅涵盖了不同的食品和饮料类型还考虑了不同的拍摄角度、光照条件和背景环境。这种多样性使得模型在面对现实世界中各种复杂情况时能够具备更强的适应能力和鲁棒性。此外数据集还包括了多种不同的图像分辨率以便于模型在不同计算资源条件下的灵活应用。在数据预处理阶段我们对图像进行了标准化处理以确保输入数据的一致性。这包括调整图像的尺寸、归一化像素值等步骤旨在提升模型的训练效率与收敛速度。同时为了增强模型的泛化能力我们还应用了数据增强技术如随机裁剪、旋转、翻转等。这些技术不仅增加了训练样本的多样性还有效减少了模型对特定样本的过拟合风险。通过使用“dataset-gizilo”数据集我们的目标是实现一个高效的食品分类与检测系统该系统能够在实时场景中快速、准确地识别和分类食品与饮料。这一系统的潜在应用场景包括智能餐厅、食品安全监测、以及电子商务平台等能够为用户提供更为便捷的服务体验。总之“dataset-gizilo”数据集为改进YOLOv8的食品分类与检测系统提供了坚实的基础。通过精心设计的类别结构和丰富的图像样本我们期望能够推动食品分类技术的发展为相关领域的研究与应用提供有力支持。随着研究的深入我们相信这一数据集将为实现更高效的食品检测系统铺平道路助力智能化食品管理的未来。四、核心代码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 # 确保不在测试环境中记录日志 assert not TESTS_RUNNING or test_mlflow in os.environ.get(PYTEST_CURRENT_TEST, ) # 确保MLflow集成已启用 assert SETTINGS[mlflow] is True assert hasattr(mlflow, __version__) # 确保mlflow包已正确导入 PREFIX colorstr(MLflow: ) # 设置日志前缀 except (ImportError, AssertionError): mlflow None # 如果导入失败则mlflow为None def on_pretrain_routine_end(trainer): 在预训练例程结束时记录训练参数到MLflow。 Args: trainer (ultralytics.engine.trainer.BaseTrainer): 包含要记录的参数的训练对象。 global mlflow # 获取MLflow跟踪URI默认为runs/mlflow uri os.environ.get(MLFLOW_TRACKING_URI) or str(RUNS_DIR / mlflow) LOGGER.debug(f{PREFIX} tracking uri: {uri}) mlflow.set_tracking_uri(uri) # 设置跟踪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) # 设置实验名称 mlflow.autolog() # 启用自动日志记录 try: # 开始一个新的运行或获取当前活动的运行 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}) # 提供本地服务器的访问链接 if Path(uri).is_dir(): LOGGER.info(f{PREFIX}view at http://127.0.0.1:5000 with mlflow server --backend-store-uri {uri}) # 记录训练参数 mlflow.log_params(dict(trainer.args)) except Exception as e: LOGGER.warning(f{PREFIX}WARNING ⚠️ Failed to initialize: {e}\n f{PREFIX}WARNING ⚠️ Not tracking this run) def on_fit_epoch_end(trainer): 在每个训练周期结束时记录训练指标到MLflow。 if mlflow: # 清理指标名称并记录到MLflow sanitized_metrics {k.replace((, ).replace(), ): float(v) for k, v in trainer.metrics.items()} mlflow.log_metrics(metricssanitized_metrics, steptrainer.epoch) def on_train_end(trainer): 在训练结束时记录模型工件。 if mlflow: # 记录最佳模型的权重文件 mlflow.log_artifact(str(trainer.best.parent)) # 记录保存目录中的所有其他文件 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_fit_epoch_end: on_fit_epoch_end, on_train_end: on_train_end} if mlflow else {}代码说明导入模块导入了必要的库包括mlflow用于日志记录os用于环境变量处理pathlib用于路径操作。异常处理确保在导入mlflow时不会出现错误并在测试环境中不记录日志。on_pretrain_routine_end函数在预训练结束时记录训练参数设置实验和运行名称并开始MLflow运行。on_fit_epoch_end函数在每个训练周期结束时记录训练指标。on_train_end函数在训练结束时记录模型工件如权重文件和其他文件。回调函数根据是否成功导入mlflow来定义回调函数。以上代码是MLflow与Ultralytics YOLO集成的核心部分负责记录训练过程中的重要信息。这个文件是一个用于Ultralytics YOLO模型的MLflow日志记录模块。MLflow是一个开源平台用于管理机器学习生命周期包括实验跟踪、模型管理和部署等功能。该模块的主要作用是记录训练过程中的参数、指标和模型工件以便后续分析和可视化。文件开头部分包含了一些基本信息和使用说明介绍了如何设置项目名称、运行名称以及如何启动本地的MLflow服务器。用户可以通过环境变量或命令行参数来配置这些设置。默认情况下MLflow服务器会在本地的5000端口运行用户可以通过指定不同的URI来改变存储位置。接下来的代码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、设置和颜色字符串。然后代码尝试导入os模块并进行一些断言检查以确保在测试运行时不记录日志并验证MLflow集成是否启用。在定义的几个函数中on_pretrain_routine_end函数用于在预训练过程结束时记录训练参数。它根据环境变量和训练器的参数设置MLflow的跟踪URI、实验名称和运行名称并启动MLflow运行。随后它会记录训练器的参数。on_fit_epoch_end函数则在每个训练周期结束时记录训练指标。它会清理指标的键名去掉括号并将这些指标记录到MLflow中。on_train_end函数在训练结束时记录模型工件。它会记录最佳模型和其他文件如图像、CSV、权重和配置文件等并结束当前的MLflow运行。最后代码定义了一个回调字典将上述函数与特定的训练过程阶段关联起来只有在成功导入MLflow的情况下才会执行这些回调。这使得用户可以在训练过程中灵活地记录和管理实验数据。总体而言这个模块为Ultralytics YOLO模型提供了强大的日志记录功能帮助用户更好地管理和分析他们的机器学习实验。python import os import glob import torch from torch.utils.cpp_extension import CUDA_HOME, CppExtension, CUDAExtension from setuptools import find_packages, setup # 定义依赖包 requirements [torch, torchvision] def get_extensions(): # 获取当前文件的目录 this_dir os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # 定义扩展源代码的目录 extensions_dir os.path.join(this_dir, src) # 查找主文件和CPU/CUDA源文件 main_file glob.glob(os.path.join(extensions_dir, *.cpp)) source_cpu glob.glob(os.path.join(extensions_dir, cpu, *.cpp)) source_cuda glob.glob(os.path.join(extensions_dir, cuda, *.cu)) # 合并所有源文件 sources main_file source_cpu extension CppExtension # 默认使用 CppExtension extra_compile_args {cxx: []} # 编译参数 define_macros [] # 宏定义 # 检查是否可以使用CUDA if torch.cuda.is_available() and CUDA_HOME is not None: extension CUDAExtension # 使用 CUDAExtension sources source_cuda # 添加CUDA源文件 define_macros [(WITH_CUDA, None)] # 定义WITH_CUDA宏 extra_compile_args[nvcc] [] # CUDA编译参数 else: raise NotImplementedError(Cuda is not available) # 如果不支持CUDA抛出异常 # 生成完整的源文件路径 sources [os.path.join(extensions_dir, s) for s in sources] include_dirs [extensions_dir] # 包含目录 # 创建扩展模块 ext_modules [ extension( DCNv3, # 模块名称 sources, # 源文件列表 include_dirsinclude_dirs, # 包含目录 define_macrosdefine_macros, # 宏定义 extra_compile_argsextra_compile_args, # 编译参数 ) ] return ext_modules # 返回扩展模块列表 # 设置包信息和扩展模块 setup( nameDCNv3, # 包名称 version1.1, # 版本号 authorInternImage, # 作者 urlhttps://github.com/OpenGVLab/InternImage, # 项目网址 descriptionPyTorch Wrapper for CUDA Functions of DCNv3, # 描述 packagesfind_packages(exclude(configs, tests)), # 查找包排除指定目录 ext_modulesget_extensions(), # 获取扩展模块 cmdclass{build_ext: torch.utils.cpp_extension.BuildExtension}, # 指定构建扩展的命令类 )代码说明导入模块导入必要的库和模块包括os、glob、torch和setuptools。定义依赖指定需要的依赖包。获取扩展函数get_extensions函数用于查找和准备C/CUDA扩展模块的源文件。使用glob查找源文件。根据CUDA的可用性选择合适的扩展类型CppExtension或CUDAExtension。定义宏和编译参数。设置包信息使用setup函数配置包的名称、版本、作者、描述、扩展模块等信息。这个setup.py文件是用于配置和构建一个名为DCNv3的 Python 扩展模块主要用于在 PyTorch 中实现 DCNv3Deformable Convolutional Networks v3相关的 CUDA 功能。文件开头包含版权信息和许可证声明表明该代码由 OpenGVLab 开发并遵循 MIT 许可证。首先文件导入了一些必要的库包括os和glob用于文件路径处理torch用于 PyTorch 的功能torch.utils.cpp_extension中的CUDA_HOME、CppExtension和CUDAExtension用于定义和构建 C 和 CUDA 扩展模块setuptools中的find_packages和setup用于打包和分发 Python 包。接下来定义了一个requirements列表指定了该模块所需的依赖库即torch和torchvision。get_extensions函数用于获取扩展模块的配置信息。首先它获取当前文件所在目录的路径并构建包含源代码的目录路径。然后通过glob模块查找该目录下的所有 C 源文件.cpp和 CUDA 源文件.cu。将主文件和 CPU 源文件的路径存储在sources列表中。根据是否可用 CUDA决定使用CppExtension还是CUDAExtension。如果 CUDA 可用则将 CUDA 源文件添加到sources列表中并定义宏WITH_CUDA。如果 CUDA 不可用则抛出一个NotImplementedError异常提示 CUDA 不可用。接着所有源文件的路径被整理为绝对路径并设置包含目录。最后创建一个扩展模块的列表ext_modules其中包含模块的名称、源文件、包含目录、宏定义和编译参数。在文件的最后调用setup函数来配置包的元数据包括包的名称、版本、作者、项目网址、描述、要包含的包以及扩展模块。cmdclass参数指定了构建扩展时使用的命令类。总体来说这个setup.py文件的主要功能是为 DCNv3 模块的构建和安装提供必要的配置确保其能够在支持 CUDA 的环境中正常工作。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shellTrue 允许使用 shell 语法 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。) # 主程序入口 if __name__ __main__: # 指定要运行的脚本路径 script_path web.py # 这里可以替换为实际的脚本路径 # 调用函数运行指定的脚本 run_script(script_path)注释说明导入模块导入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函数该函数接受一个脚本路径作为参数并使用当前 Python 环境运行该脚本。使用sys.executable获取当前 Python 解释器的路径。构建命令字符串使用streamlit模块运行指定的脚本。使用subprocess.run执行构建的命令并检查返回码以判断脚本是否成功运行。主程序入口在if __name__ __main__:块中指定要运行的脚本路径并调用run_script函数执行该脚本。这个程序文件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来说是运行一个名为web.py的脚本。程序首先导入了必要的模块包括sys、os和subprocess这些模块分别用于获取系统信息、处理文件路径和执行系统命令。在程序中定义了一个名为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。函数内部首先获取当前 Python 解释器的路径使用sys.executable来实现。接着构建一个命令字符串该命令使用streamlit来运行指定的脚本。这里的命令格式为{python_path} -m streamlit run {script_path}其中python_path是当前 Python 解释器的路径script_path是传入的脚本路径。然后使用subprocess.run方法来执行这个命令shellTrue参数允许在 shell 中执行命令。执行后程序会检查返回的结果码如果返回码不为 0表示脚本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文件时才会执行以下代码。此处指定了要运行的脚本路径为web.py并调用run_script函数来执行这个脚本。整体来看这个程序的设计目的是为了方便地通过命令行运行一个特定的 Python 脚本并且在执行过程中能够处理可能出现的错误。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): 基于检测模型的训练类继承自BaseTrainer类。 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) # 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): # 仅在DDP情况下初始化数据集*.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 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 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文件绘制指标。 plot_results(fileself.csv, on_plotself.on_plot) # 保存结果图像代码注释说明类定义DetectionTrainer类继承自BaseTrainer用于训练YOLO检测模型。构建数据集build_dataset方法用于构建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确保在分布式训练中只初始化一次数据集。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可选的多尺度调整。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目标检测模型的实现继承自BaseTrainer类。文件中主要包含了模型训练所需的各个功能模块具体包括数据集构建、数据加载、批处理预处理、模型设置、损失计算、训练进度显示以及结果可视化等。首先DetectionTrainer类定义了一个用于目标检测的训练器。它提供了一个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。这个方法会根据模型的步幅计算合适的步幅值并调用build_yolo_dataset函数来创建数据集。接下来get_dataloader方法用于构建数据加载器。它会根据模式训练或验证初始化数据集并设置是否打乱数据。若数据集是矩形模式且处于训练模式则会发出警告因为这两者不兼容。该方法还会根据训练模式的不同设置工作线程的数量。在处理批次数据时preprocess_batch方法会对输入的图像进行缩放和转换为浮点数确保图像数据在训练过程中处于正确的格式。如果启用了多尺度训练它会随机选择一个新的图像大小并对图像进行插值处理。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特定的数据集。get_model方法返回一个 YOLO 检测模型实例并可以加载预训练权重。get_validator方法则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。在训练过程中label_loss_items方法会返回一个包含损失项的字典方便记录和监控训练过程中的损失情况。progress_string方法则生成一个格式化的字符串显示当前训练进度包括当前的轮次、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便于可视化训练数据的质量。plot_metrics方法则用于从 CSV 文件中绘制训练过程中的各种指标帮助分析模型的训练效果。最后plot_training_labels方法会创建一个带有标注的训练图展示模型在训练集上的表现。整体来看这个文件实现了 YOLO 模型训练的各个方面涵盖了数据处理、模型构建、训练监控和结果可视化等功能为目标检测任务提供了一个完整的训练框架。python # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # 这是Ultralytics YOLO的代码注释表示该代码遵循AGPL-3.0许可证。 # YOLOYou Only Look Once是一种用于目标检测的深度学习模型。 # Ultralytics是一个开源项目提供了YOLO模型的实现和训练框架。在这个简化的版本中我保留了代码的核心信息并对其进行了详细的中文注释。这个程序文件的开头部分包含了一行注释说明了该文件是与Ultralytics YOLO相关的代码。YOLOYou Only Look Once是一种广泛使用的目标检测算法能够在图像中快速识别和定位物体。注释中提到的“AGPL-3.0 license”表示该代码遵循GNU Affero General Public License v3.0这是一种开源许可证允许用户自由使用、修改和分发代码但要求在分发时也必须提供源代码。虽然文件内容非常简短仅包含这一行注释但它的重要性在于它标识了该文件的归属和法律条款。通常这样的文件会作为包或模块的初始化文件可能会在实际代码中引入其他功能或模块帮助组织和管理代码结构。总的来说这个文件是Ultralytics YOLO项目的一部分旨在提供一个清晰的开源框架供开发者使用和改进YOLO算法。python import json from time import time from ultralytics.hub.utils import HUB_WEB_ROOT, PREFIX, events from ultralytics.utils import LOGGER, SETTINGS def on_fit_epoch_end(trainer): 在每个训练周期结束时上传训练进度指标。 session getattr(trainer, hub_session, None) # 获取训练器的会话信息 if session: # 在验证结束后上传指标 all_plots {**trainer.label_loss_items(trainer.tloss, prefixtrain), **trainer.metrics} # 收集训练损失和指标 if trainer.epoch 0: from ultralytics.utils.torch_utils import model_info_for_loggers all_plots {**all_plots, **model_info_for_loggers(trainer)} # 如果是第一个周期添加模型信息 session.metrics_queue[trainer.epoch] json.dumps(all_plots) # 将指标转换为JSON格式并存入队列 if time() - session.timers[metrics] session.rate_limits[metrics]: # 检查是否超过上传速率限制 session.upload_metrics() # 上传指标 session.timers[metrics] time() # 重置计时器 session.metrics_queue {} # 重置队列 def on_model_save(trainer): 以速率限制的方式将检查点保存到Ultralytics HUB。 session getattr(trainer, hub_session, None) # 获取训练器的会话信息 if session: # 以速率限制的方式上传检查点 is_best trainer.best_fitness trainer.fitness # 判断当前模型是否是最佳模型 if time() - session.timers[ckpt] session.rate_limits[ckpt]: # 检查是否超过上传速率限制 LOGGER.info(f{PREFIX}Uploading checkpoint {HUB_WEB_ROOT}/models/{session.model_id}) # 记录上传检查点的信息 session.upload_model(trainer.epoch, trainer.last, is_best) # 上传模型 session.timers[ckpt] time() # 重置计时器 def on_train_end(trainer): 在训练结束时将最终模型和指标上传到Ultralytics HUB。 session getattr(trainer, hub_session, None) # 获取训练器的会话信息 if session: # 上传最终模型和指标 LOGGER.info(f{PREFIX}Syncing final model...) # 记录同步最终模型的信息 session.upload_model(trainer.epoch, trainer.best, maptrainer.metrics.get(metrics/mAP50-95(B), 0), finalTrue) # 上传最终模型 session.alive False # 停止心跳 LOGGER.info(f{PREFIX}Done ✅\n f{PREFIX}View model at {HUB_WEB_ROOT}/models/{session.model_id} ) # 记录完成信息 # 定义回调函数 callbacks { on_fit_epoch_end: on_fit_epoch_end, on_model_save: on_model_save, on_train_end: on_train_end } if SETTINGS[hub] is True else {} # 验证是否启用代码说明导入模块导入必要的模块包括JSON处理、时间管理和Ultralytics库中的工具。on_fit_epoch_end在每个训练周期结束时收集并上传训练指标确保不超过速率限制。on_model_save在模型保存时上传检查点并根据当前模型的表现判断是否为最佳模型。on_train_end在训练结束时上传最终模型和指标并停止会话的心跳。回调函数根据设置决定是否启用特定的回调函数以便在训练过程中执行相应的操作。这个程序文件是Ultralytics YOLOYou Only Look Once模型的一部分主要用于处理与模型训练和上传相关的回调函数。文件中定义了一系列回调函数这些函数在训练、验证和导出过程中被调用以便记录和上传训练进度、模型检查点和最终模型。首先文件导入了一些必要的库和模块包括JSON处理、时间管理以及Ultralytics库中的一些工具和设置。接着定义了一些回调函数每个函数都有特定的功能。on_pretrain_routine_end函数在预训练过程结束时被调用主要用于记录信息并启动上传速率限制的计时器。如果训练器有与Hub会话相关的属性它会记录模型的URL并初始化计时器。on_fit_epoch_end函数在每个训练周期结束时被调用用于上传训练进度的指标。它会收集当前的损失和指标并在第一次训练周期时附加模型信息。如果时间超过了设定的速率限制它会上传这些指标并重置计时器和队列。on_model_save函数用于在模型保存时上传检查点同样也会遵循速率限制。如果当前的训练效果是最佳的它会记录并上传模型检查点。on_train_end函数在训练结束时被调用负责上传最终模型和指标到Ultralytics Hub。它会记录上传过程并在完成后停止心跳信号。on_train_start、on_val_start、on_predict_start和on_export_start函数分别在训练、验证、预测和导出开始时被调用主要用于执行与这些过程相关的事件。最后所有这些回调函数被组织成一个字典只有在设置中启用了Hub功能时才会被创建。这种设计使得程序在处理不同的训练阶段时更加灵活和高效。通过这些回调用户可以方便地监控和管理模型的训练过程并确保在适当的时机上传必要的数据。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