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东营网站备案代理公司,响应式制作网站建设,南充市住房与城乡建设网站,wordpress china 中文一、背景意义 随着工业自动化和智能化的迅速发展#xff0c;电气设备的状态监测与故障诊断在保障电力系统安全、提高设备运行效率方面变得愈发重要。传统的电气设备状态检测方法主要依赖人工巡检和定期维护#xff0c;这不仅耗时耗力#xff0c;而且在一定程度上容易受到人为…一、背景意义随着工业自动化和智能化的迅速发展电气设备的状态监测与故障诊断在保障电力系统安全、提高设备运行效率方面变得愈发重要。传统的电气设备状态检测方法主要依赖人工巡检和定期维护这不仅耗时耗力而且在一定程度上容易受到人为因素的影响导致检测结果的准确性和及时性不足。因此基于计算机视觉和深度学习技术的自动化检测系统逐渐成为研究的热点。尤其是YOLOYou Only Look Once系列目标检测算法以其高效性和实时性在各类视觉识别任务中展现出了优越的性能。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本具备了更强的特征提取能力和更快的推理速度适合于复杂环境下的实时目标检测。然而针对电气设备状态检测的具体应用场景YOLOv8仍需进行一定的改进和优化以适应电气设备多样化的外观和状态变化。因此基于改进YOLOv8的电气设备状态检测系统的研究具有重要的现实意义。本研究所使用的数据集“distribution_room”包含2800张电气设备的图像涵盖了11个类别包括不同状态的电气设备如连接、断开及其颜色标识如红色、绿色、黄色等。这些类别不仅反映了设备的工作状态还提供了丰富的视觉信息有助于算法的训练和测试。通过对这些数据的深入分析和处理可以有效提升模型对电气设备状态的识别精度。改进YOLOv8的电气设备状态检测系统旨在通过优化模型结构、增强数据预处理和扩充数据集提升其在电气设备状态检测中的表现。首先优化模型结构可以通过引入更深层次的卷积神经网络和注意力机制使得模型在特征提取时能够更加关注关键区域从而提高检测的准确性。其次数据预处理环节的改进如数据增强、图像去噪等可以提升模型的鲁棒性使其在不同环境条件下依然能够保持良好的检测性能。此外扩充数据集通过收集更多样化的电气设备图像能够进一步提高模型的泛化能力使其适应更多的实际应用场景。本研究的意义不仅在于提升电气设备状态检测的准确性和效率更在于推动智能电力系统的建设。通过实现高效的电气设备状态监测可以及时发现潜在故障减少设备停机时间从而降低维护成本提高电力系统的整体可靠性。同时基于深度学习的检测系统还能够为电力行业的智能化转型提供有力的技术支持助力实现更高水平的自动化管理。综上所述基于改进YOLOv8的电气设备状态检测系统的研究不仅具有重要的理论价值也具备广泛的应用前景将为电力行业的智能化发展贡献新的思路和方法。二、图片效果三、数据集信息在现代电气设备状态检测系统的研究中数据集的选择与构建至关重要。本项目采用的数据集名为“distribution_room”旨在为改进YOLOv8模型提供高质量的训练数据以提升电气设备的状态检测能力。该数据集包含10个类别分别为A、V、biao、blue、connected、disconnected、green、kV、red和yellow。这些类别涵盖了电气设备在不同状态下的多样性能够有效支持模型的学习与推理。首先类别“A”和“V”代表了电气设备的基本状态指标通常用于表示电流和电压的测量。这两个类别的样本数据不仅包括了正常运行时的状态还涵盖了在不同负载条件下的变化确保模型能够在实际应用中准确识别和判断电气设备的运行状态。接下来类别“biao”则专注于电气设备的表盘读数可能包括各种仪表的显示状态这对于监测设备的实时运行状态至关重要。在颜色类别方面数据集中的“blue”、“green”、“red”和“yellow”代表了电气设备的不同指示灯状态。每种颜色都对应着特定的设备状态例如绿色通常表示设备正常运行而红色则可能表示故障或警报状态。通过这些颜色标识模型可以快速判断设备的健康状况进而采取相应的措施确保电力系统的安全与稳定。此外类别“connected”和“disconnected”则提供了关于设备连接状态的重要信息。这两类样本的存在使得模型能够识别设备是否处于连接状态进而判断其是否能够正常工作。这一信息在实际应用中极为重要尤其是在需要远程监控和管理电气设备的场景中。最后类别“kV”则涉及到电气设备的电压等级通常用于高压电气设备的状态监测。该类别的样本数据将帮助模型理解和处理不同电压等级下设备的运行特性从而提高其在复杂电力环境中的适应能力。总的来说“distribution_room”数据集通过丰富的类别设置和多样的样本数据为改进YOLOv8模型提供了坚实的基础。该数据集不仅涵盖了电气设备的多种状态还通过颜色、连接状态和电压等级等多维度信息确保模型能够在复杂的电气环境中进行准确的状态检测。通过对该数据集的深入学习与训练预计将显著提升电气设备状态检测系统的性能为电力行业的智能化管理提供强有力的支持。四、核心代码python import sys import subprocess from QtFusion.path import abs_path 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 # 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} # 执行命令并捕获结果 result subprocess.run(command, shellTrue) # 检查脚本执行是否成功 if result.returncode ! 0: print(脚本运行出错。) # 主程序入口 if __name__ __main__: # 获取要运行的脚本的绝对路径 script_path abs_path(web.py) # 调用函数运行脚本 run_script(script_path)代码说明导入模块sys用于获取当前 Python 解释器的路径。subprocess用于执行外部命令。abs_path从QtFusion.path模块导入用于获取文件的绝对路径。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 环境运行该脚本。首先通过sys.executable获取当前 Python 解释器的路径。然后构建一个命令字符串使用streamlit运行指定的脚本。使用subprocess.run执行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__:块中获取要运行的脚本的绝对路径web.py。调用run_script函数执行该脚本。这个程序文件ui.py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使用 Streamlit 框架来启动一个 Web 应用。首先文件中导入了必要的模块包括sys、os和subprocess以及一个自定义的abs_path函数这个函数可能用于获取文件的绝对路径。在run_script函数中首先获取当前 Python 解释器的路径这样可以确保使用正确的 Python 环境来运行脚本。接着构建一个命令字符串这个命令使用streamlit run来启动指定的脚本。这里的script_path参数是要运行的脚本的路径格式化后形成完整的命令。然后使用subprocess.run方法来执行这个命令。这个方法会在新的 shell 中运行命令并等待其完成。如果命令执行后返回的状态码不为零表示脚本运行出错程序会打印出错误信息。在文件的最后部分使用if __name__ __main__: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。总体来说这个文件的功能是封装了一个简单的命令行工具用于启动一个 Streamlit Web 应用方便用户在命令行中运行指定的 Python 脚本。以下是经过简化和注释的核心代码部分主要包括Bboxes和Instances类的实现。这些类用于处理边界框bounding boxes及其相关操作。importnumpyasnpclassBboxes: 处理边界框的类支持多种格式xyxy, xywh, ltwh。 def__init__(self,bboxes,formatxyxy)-None:初始化 Bboxes 类接受边界框数据和格式。# 确保格式有效assertformatin[xyxy,xywh,ltwh],f无效的边界框格式:{format}# 将一维数组转换为二维数组bboxesbboxes[None,:]ifbboxes.ndim1elsebboxesassertbboxes.ndim2andbboxes.shape[1]4,边界框必须是二维数组且每个框包含4个值self.bboxesbboxes# 存储边界框self.formatformat# 存储格式defconvert(self,format):将边界框格式转换为指定格式。assertformatin[xyxy,xywh,ltwh],f无效的边界框格式:{format}ifself.formatformat:return# 如果格式相同不需要转换# 根据当前格式和目标格式选择转换函数ifself.formatxyxy:funcxyxy2xywhifformatxywhelsexyxy2ltwhelifself.formatxywh:funcxywh2xyxyifformatxyxyelsexywh2ltwhelse:funcltwh2xyxyifformatxyxyelseltwh2xywh self.bboxesfunc(self.bboxes)# 执行转换self.formatformat# 更新格式defareas(self):计算并返回每个边界框的面积。self.convert(xyxy)# 转换为 xyxy 格式以计算面积return(self.bboxes[:,2]-self.bboxes[:,0])*(self.bboxes[:,3]-self.bboxes[:,1])# 计算面积def__len__(self):返回边界框的数量。returnlen(self.bboxes)classInstances: 存储图像中检测到的对象的边界框、分段和关键点的容器。 def__init__(self,bboxes,segmentsNone,keypointsNone,bbox_formatxywh,normalizedTrue)-None:初始化 Instances 类接受边界框、分段和关键点数据。self._bboxesBboxes(bboxesbboxes,formatbbox_format)# 创建 Bboxes 对象self.keypointskeypoints# 存储关键点self.normalizednormalized# 标记是否归一化# 处理分段数据ifsegmentsisNone:segments[]iflen(segments)0:segmentsresample_segments(segments)# 重新采样分段segmentsnp.stack(segments,axis0)# 转换为数组else:segmentsnp.zeros((0,1000,2),dtypenp.float32)# 初始化为空数组self.segmentssegments# 存储分段数据defconvert_bbox(self,format):转换边界框格式。self._bboxes.convert(formatformat)propertydefbbox_areas(self):计算边界框的面积。returnself._bboxes.areas()def__getitem__(self,index)-Instances: 使用索引获取特定实例或实例集。 segmentsself.segments[index]iflen(self.segments)elseself.segments keypointsself.keypoints[index]ifself.keypointsisnotNoneelseNonebboxesself.bboxes[index]bbox_formatself._bboxes.formatreturnInstances(bboxesbboxes,segmentssegments,keypointskeypoints,bbox_formatbbox_format,normalizedself.normalized,)def__len__(self):返回实例列表的长度。returnlen(self.bboxes)propertydefbboxes(self):返回边界框。returnself._bboxes.bboxes代码注释说明Bboxes 类用于处理边界框支持不同的格式xyxy,xywh,ltwh。提供了初始化、格式转换、面积计算等功能。Instances 类用于存储图像中检测到的对象的边界框、分段和关键点。支持初始化、格式转换、索引访问等功能。属性和方法每个类都定义了多个方法和属性以便于操作和获取相关数据。通过这些注释代码的功能和结构变得更加清晰。这个程序文件是一个用于处理边界框bounding boxes的工具类主要用于计算机视觉任务中的目标检测。它定义了两个主要的类Bboxes和Instances分别用于处理边界框和包含边界框、分割和关键点的实例。首先Bboxes类用于管理和转换边界框数据。它支持三种边界框格式xyxy左上角和右下角坐标、xywh中心坐标和宽高以及ltwh左上角坐标和宽高。在初始化时Bboxes类会检查输入的格式是否有效并确保输入的边界框数据是一个二维的NumPy数组。类中包含多个方法例如convert用于在不同格式之间转换边界框areas用于计算边界框的面积mul和add用于对边界框进行缩放和偏移操作。此外Bboxes类还支持索引操作可以通过索引获取特定的边界框。接下来Instances类是一个更复杂的容器除了包含边界框外还可以存储分割和关键点信息。它在初始化时会创建一个Bboxes对象来处理边界框并对分割和关键点进行处理。Instances类提供了多种方法例如convert_bbox用于转换边界框格式scale和normalize用于缩放和归一化边界框、分割和关键点的坐标clip用于将边界框和分割限制在图像边界内。此外Instances类还支持通过索引获取特定实例并提供了翻转和去除零面积框的功能。总的来说这个文件提供了一套完整的工具用于处理和操作边界框、分割和关键点数据适用于目标检测等计算机视觉任务。通过这些类用户可以方便地进行边界框的格式转换、坐标缩放、数据拼接等操作极大地简化了相关的编程工作。python import signal import sys from time import sleep import requests from ultralytics.hub.utils import HUB_API_ROOT, HUB_WEB_ROOT, smart_request from ultralytics.utils import LOGGER, checks from ultralytics.utils.errors import HUBModelError AGENT_NAME python-agent # 代理名称 class HUBTrainingSession: HUB训练会话类用于管理Ultralytics HUB YOLO模型的训练过程。 def __init__(self, url): 初始化HUBTrainingSession设置模型标识符。 Args: url (str): 模型标识符可以是URL字符串或特定格式的模型键。 # 解析输入的模型URL if url.startswith(f{HUB_WEB_ROOT}/models/): url url.split(f{HUB_WEB_ROOT}/models/)[-1] if [len(x) for x in url.split(_)] [42, 20]: key, model_id url.split(_) elif len(url) 20: key, model_id , url else: raise HUBModelError(f模型{url}未找到请检查格式是否正确。) # 进行身份验证 self.agent_id None # 标识与服务器通信的实例 self.model_id model_id self.model_url f{HUB_WEB_ROOT}/models/{model_id} self.api_url f{HUB_API_ROOT}/v1/models/{model_id} self.auth_header {Authorization: fBearer {key}} # 认证头 self.alive True # 心跳状态 self._start_heartbeat() # 启动心跳 self._register_signal_handlers() # 注册信号处理器 LOGGER.info(f查看模型: {self.model_url} ) def _register_signal_handlers(self): 注册信号处理器以优雅地处理终止信号。 signal.signal(signal.SIGTERM, self._handle_signal) signal.signal(signal.SIGINT, self._handle_signal) def _handle_signal(self, signum, frame): 处理终止信号停止心跳并退出程序。 if self.alive: LOGGER.info(收到终止信号❌) self._stop_heartbeat() sys.exit(signum) def _stop_heartbeat(self): 终止心跳循环。 self.alive False def upload_metrics(self): 上传模型指标到Ultralytics HUB。 payload {metrics: {}, type: metrics} # 这里的metrics_queue被简化为一个空字典 smart_request(post, self.api_url, jsonpayload, headersself.auth_header) def _get_model(self): 从Ultralytics HUB获取模型数据。 api_url f{HUB_API_ROOT}/v1/models/{self.model_id} response smart_request(get, api_url, headersself.auth_header) data response.json().get(data, None) return data # 返回模型数据 def upload_model(self, epoch, weights, is_bestFalse, finalFalse): 上传模型检查点到Ultralytics HUB。 Args: epoch (int): 当前训练的epoch。 weights (str): 模型权重文件的路径。 is_best (bool): 当前模型是否是最好的模型。 final (bool): 当前模型是否是最终模型。 if Path(weights).is_file(): with open(weights, rb) as f: file f.read() else: LOGGER.warning(f模型上传问题缺少模型 {weights}.) file None url f{self.api_url}/upload data {epoch: epoch} if final: data.update({type: final}) smart_request(post, url, datadata, files{final_model.pt: file}, headersself.auth_header) else: data.update({type: epoch, isBest: is_best}) smart_request(post, url, datadata, files{last_model.pt: file}, headersself.auth_header) def _start_heartbeat(self): 开始心跳循环定期报告代理状态到Ultralytics HUB。 while self.alive: smart_request(post, f{HUB_API_ROOT}/v1/agent/heartbeat/models/{self.model_id}, json{agent: AGENT_NAME, agentId: self.agent_id}, headersself.auth_header) sleep(300) # 每300秒发送一次心跳代码注释说明HUBTrainingSession类该类用于管理与Ultralytics HUB的训练会话包括模型的初始化、心跳监测和指标上传等功能。初始化方法在初始化时解析模型的URL进行身份验证并启动心跳监测。信号处理注册信号处理器以优雅地处理程序终止信号确保在收到信号时停止心跳并退出程序。上传指标提供上传模型训练指标的功能。获取模型从Ultralytics HUB获取模型数据。上传模型上传模型检查点到Ultralytics HUB支持上传当前模型和最终模型。心跳监测定期向Ultralytics HUB发送心跳请求以报告代理的状态。这个程序文件是Ultralytics YOLO模型的一个训练会话管理类名为HUBTrainingSession主要用于处理与Ultralytics HUB的交互包括模型的初始化、心跳监测和检查点上传等功能。在类的初始化方法中首先会解析传入的模型标识符url如果url是以Ultralytics HUB的模型网址开头的则提取出模型的关键部分。接着使用Auth类进行身份验证设置一些基本属性如agent_id、model_id、model_url和api_url等。此外还定义了一些速率限制和定时器以控制API调用的频率。模型数据通过调用_get_model方法从HUB获取并启动心跳监测以保持与服务器的连接。类中有一个信号处理方法_register_signal_handlers用于注册终止信号的处理函数以便在接收到终止信号时能够优雅地关闭心跳监测。_handle_signal方法在接收到信号时会停止心跳并退出程序。upload_metrics方法用于将模型的指标上传到Ultralytics HUB。_get_model方法则负责从HUB获取模型数据并根据模型的状态如新模型、正在训练的模型等设置训练参数。upload_model方法用于将模型的检查点上传到HUB支持上传当前训练的权重文件并根据是否是最佳模型或最终模型来调整上传的数据。最后_start_heartbeat方法是一个线程函数用于定期向HUB发送心跳请求报告代理的状态。这是通过循环实现的确保在会话存活期间持续发送心跳信号。整体来看这个文件的主要功能是管理YOLO模型的训练过程确保与Ultralytics HUB的顺畅通信并处理模型的上传和状态监测。python # 导入必要的库 from ultralytics.utils import LOGGER, SETTINGS, TESTS_RUNNING # 尝试导入 ClearML 库并进行一些基本的验证 try: assert not TESTS_RUNNING # 确保不是在测试环境中 assert SETTINGS[clearml] is True # 确保 ClearML 集成已启用 import clearml from clearml import Task from clearml.binding.frameworks.pytorch_bind import PatchPyTorchModelIO from clearml.binding.matplotlib_bind import PatchedMatplotlib assert hasattr(clearml, __version__) # 确保 ClearML 是一个有效的包 except (ImportError, AssertionError): clearml None # 如果导入失败设置 clearml 为 None def _log_debug_samples(files, titleDebug Samples) - None: 在 ClearML 任务中记录调试样本图像。 参数: files (list): 文件路径列表使用 PosixPath 格式。 title (str): 用于分组相同值图像的标题。 import re task Task.current_task() # 获取当前任务 if task: for f in files: if f.exists(): # 检查文件是否存在 it re.search(r_batch(\d), f.name) # 提取批次号 iteration int(it.groups()[0]) if it else 0 # 获取迭代次数 task.get_logger().report_image(titletitle, seriesf.name.replace(it.group(), ), local_pathstr(f), iterationiteration) # 记录图像 def on_pretrain_routine_start(trainer): 在预训练例程开始时运行初始化并连接/记录任务到 ClearML。 try: task Task.current_task() # 获取当前任务 if task: # 禁用自动的 PyTorch 和 Matplotlib 绑定 PatchPyTorchModelIO.update_current_task(None) PatchedMatplotlib.update_current_task(None) else: # 初始化一个新的 ClearML 任务 task Task.init(project_nametrainer.args.project or YOLOv8, task_nametrainer.args.name, tags[YOLOv8], output_uriTrue, reuse_last_task_idFalse, auto_connect_frameworks{ pytorch: False, matplotlib: False}) LOGGER.warning(ClearML Initialized a new task. If you want to run remotely, please add clearml-init and connect your arguments before initializing YOLO.) task.connect(vars(trainer.args), nameGeneral) # 连接训练参数 except Exception as e: LOGGER.warning(fWARNING ⚠️ ClearML installed but not initialized correctly, not logging this run. {e}) def on_train_epoch_end(trainer): 在 YOLO 训练的每个 epoch 结束时记录调试样本并报告当前训练进度。 task Task.current_task() # 获取当前任务 if task: if trainer.epoch 1: # 仅在第一个 epoch 记录调试样本 _log_debug_samples(sorted(trainer.save_dir.glob(train_batch*.jpg)), Mosaic) # 报告当前训练进度 for k, v in trainer.validator.metrics.results_dict.items(): task.get_logger().report_scalar(train, k, v, iterationtrainer.epoch) def on_train_end(trainer): 在训练完成时记录最终模型及其名称。 task Task.current_task() # 获取当前任务 if task: # 记录最终结果混淆矩阵 PR 图 files [ results.png, confusion_matrix.png, confusion_matrix_normalized.png, *(f{x}_curve.png for x in (F1, PR, P, R))] files [(trainer.save_dir / f) for f in files if (trainer.save_dir / f).exists()] # 过滤存在的文件 for f in files: _log_plot(titlef.stem, plot_pathf) # 记录图表 # 报告最终指标 for k, v in trainer.validator.metrics.results_dict.items(): task.get_logger().report_single_value(k, v) # 记录最终模型 task.update_output_model(model_pathstr(trainer.best), model_nametrainer.args.name, auto_delete_fileFalse) # 定义回调函数 callbacks { on_pretrain_routine_start: on_pretrain_routine_start, on_train_epoch_end: on_train_epoch_end, on_train_end: on_train_end} if clearml else {}代码注释说明导入部分导入必要的库和模块确保 ClearML 集成可用。_log_debug_samples 函数用于记录调试样本图像在 ClearML 任务中以图像形式展示。on_pretrain_routine_start 函数在预训练开始时初始化 ClearML 任务并禁用自动绑定。on_train_epoch_end 函数在每个训练 epoch 结束时记录调试样本和训练进度。on_train_end 函数在训练结束时记录最终模型及其相关结果包括混淆矩阵和其他指标。回调函数字典根据是否成功导入 ClearML定义相应的回调函数。这个程序文件是用于在YOLOv8训练过程中与ClearML进行集成的回调函数实现。ClearML是一个用于机器学习实验管理和可视化的工具能够帮助用户记录和监控训练过程中的各种信息。文件开头首先导入了一些必要的模块并进行了一些基本的检查确保ClearML的集成已启用且没有在测试模式下运行。如果导入失败或条件不满足ClearML将被设置为None后续的代码将不会执行。接下来定义了一些辅助函数。_log_debug_samples函数用于将调试样本如图像文件记录到当前的ClearML任务中。它接受文件路径列表和标题作为参数并将存在的文件记录为图像。_log_plot函数则用于将保存的图像文件作为图表记录到ClearML中利用Matplotlib库读取图像并进行展示。在on_pretrain_routine_start函数中当预训练例程开始时会初始化并连接当前的ClearML任务。如果当前没有任务则会创建一个新的任务并设置一些参数如项目名称和任务名称。此时自动的PyTorch和Matplotlib绑定会被禁用以便手动记录相关信息。on_train_epoch_end函数在每个训练周期结束时被调用。它会在第一轮训练结束时记录调试样本并报告当前的训练进度包括各种指标的值。on_fit_epoch_end函数在每个训练周期结束时记录模型信息特别是在第一个周期结束时会记录模型的相关信息以供后续分析。on_val_end函数在验证结束时被调用用于记录验证结果包括标签和预测结果。最后on_train_end函数在训练完成时被调用记录最终模型及其名称并将最终的结果如混淆矩阵和各种曲线图记录到ClearML中。文件的最后部分定义了一个回调字典将上述函数与特定的训练事件关联起来以便在训练过程中自动调用这些函数进行记录和监控。如果ClearML未被正确导入或初始化则该字典将为空意味着不会进行任何记录。python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from ultralytics.utils.loss import FocalLoss, VarifocalLoss from ultralytics.utils.metrics import bbox_iou from .ops import HungarianMatcher class DETRLoss(nn.Module): DETR (DEtection TRansformer) 损失类。该类计算并返回DETR目标检测模型的不同损失组件。 包括分类损失、边界框损失、GIoU损失以及可选的辅助损失。 def __init__(self, nc80, loss_gainNone, aux_lossTrue, use_flTrue, use_vflFalse): 初始化DETR损失函数。 参数: nc (int): 类别数量。 loss_gain (dict): 各种损失组件的系数。 aux_loss (bool): 是否计算辅助损失。 use_fl (bool): 是否使用FocalLoss。 use_vfl (bool): 是否使用VarifocalLoss。 super().__init__() # 设置损失系数默认值 if loss_gain is None: loss_gain {class: 1, bbox: 5, giou: 2} self.nc nc # 类别数量 self.loss_gain loss_gain # 损失系数 self.aux_loss aux_loss # 是否使用辅助损失 self.matcher HungarianMatcher(cost_gain{class: 2, bbox: 5, giou: 2}) # 匹配器 self.fl FocalLoss() if use_fl else None # Focal Loss对象 self.vfl VarifocalLoss() if use_vfl else None # Varifocal Loss对象 self.device None # 设备 def _get_loss_class(self, pred_scores, targets, gt_scores, num_gts): 计算分类损失。 bs, nq pred_scores.shape[:2] # 获取批次大小和查询数量 one_hot torch.zeros((bs, nq, self.nc 1), dtypetorch.int64, devicetargets.device) # 初始化one-hot编码 one_hot.scatter_(2, targets.unsqueeze(-1), 1) # 将目标值转换为one-hot编码 one_hot one_hot[..., :-1] # 去掉最后一类背景类 gt_scores gt_scores.view(bs, nq, 1) * one_hot # 计算真实得分 # 计算分类损失 if self.fl: loss_cls self.vfl(pred_scores, gt_scores, one_hot) if num_gts else self.fl(pred_scores, one_hot.float()) loss_cls / max(num_gts, 1) / nq # 归一化损失 else: loss_cls nn.BCEWithLogitsLoss(reductionnone)(pred_scores, gt_scores).mean(1).sum() # 使用BCE损失 return {loss_class: loss_cls.squeeze() * self.loss_gain[class]} # 返回分类损失 def _get_loss_bbox(self, pred_bboxes, gt_bboxes): 计算边界框损失和GIoU损失。 loss {} if len(gt_bboxes) 0: # 如果没有真实边界框 loss[loss_bbox] torch.tensor(0.0, deviceself.device) loss[loss_giou] torch.tensor(0.0, deviceself.device) return loss # 计算L1损失 loss[loss_bbox] self.loss_gain[bbox] * F.l1_loss(pred_bboxes, gt_bboxes, reductionsum) / len(gt_bboxes) # 计算GIoU损失 loss[loss_giou] 1.0 - bbox_iou(pred_bboxes, gt_bboxes, xywhTrue, GIoUTrue) loss[loss_giou] loss[loss_giou].sum() / len(gt_bboxes) * self.loss_gain[giou] return loss # 返回边界框损失和GIoU损失 def _get_loss(self, pred_bboxes, pred_scores, gt_bboxes, gt_cls): 获取总损失。 match_indices self.matcher(pred_bboxes, pred_scores, gt_bboxes, gt_cls) # 获取匹配索引 idx, gt_idx self._get_index(match_indices) # 获取索引 pred_bboxes, gt_bboxes pred_bboxes[idx], gt_bboxes[gt_idx] # 根据索引选择预测和真实边界框 # 计算目标值 bs, nq pred_scores.shape[:2] targets torch.full((bs, nq), self.nc, devicepred_scores.device, dtypegt_cls.dtype) targets[idx] gt_cls[gt_idx] gt_scores torch.zeros([bs, nq], devicepred_scores.device) if len(gt_bboxes): gt_scores[idx] bbox_iou(pred_bboxes.detach(), gt_bboxes, xywhTrue).squeeze(-1) # 计算损失 loss {} loss.update(self._get_loss_class(pred_scores, targets, gt_scores, len(gt_bboxes))) # 分类损失 loss.update(self._get_loss_bbox(pred_bboxes, gt_bboxes)) # 边界框损失 return loss # 返回总损失 def forward(self, pred_bboxes, pred_scores, batch): 前向传播计算损失。 参数: pred_bboxes (torch.Tensor): 预测的边界框。 pred_scores (torch.Tensor): 预测的得分。 batch (dict): 包含真实标签的字典。 返回: (dict): 包含总损失的字典。 self.device pred_bboxes.device # 设置设备 gt_cls, gt_bboxes batch[cls], batch[bboxes] # 获取真实标签和边界框 total_loss self._get_loss(pred_bboxes[-1], pred_scores[-1], gt_bboxes, gt_cls) # 计算总损失 if self.aux_loss: # 如果使用辅助损失 total_loss.update(self._get_loss_aux(pred_bboxes[:-1], pred_scores[:-1], gt_bboxes, gt_cls)) # 计算辅助损失 return total_loss # 返回总损失代码说明DETRLoss类该类负责计算DETR模型的损失包括分类损失、边界框损失和GIoU损失。初始化方法设置类别数量、损失系数、是否使用辅助损失等参数。损失计算方法_get_loss_class计算分类损失。_get_loss_bbox计算边界框损失和GIoU损失。_get_loss整合分类损失和边界框损失。前向传播方法接收预测的边界框和得分以及真实标签计算并返回总损失。这个程序文件定义了一个用于目标检测模型的损失计算类主要是基于DETRDEtection TRansformer模型的损失函数。文件中包含了两个主要的类DETRLoss和RTDETRDetectionLoss后者是前者的扩展。DETRLoss类的构造函数接收多个参数包括类别数量、损失系数、是否计算辅助损失、是否使用Focal Loss和Varifocal Loss等。该类的主要功能是计算目标检测模型的不同损失组件包括分类损失、边界框损失和GIoU广义交并比损失。类中还定义了一些方法来计算这些损失。在_get_loss_class方法中计算分类损失。它首先将目标值转换为one-hot编码然后根据是否使用Focal Loss或Varifocal Loss来计算损失。分类损失的计算方式是通过比较预测的分数和真实的目标类。_get_loss_bbox方法计算边界框损失和GIoU损失。对于没有真实边界框的情况损失被设置为零。否则使用L1损失计算边界框的损失并通过计算预测边界框与真实边界框之间的GIoU来计算GIoU损失。_get_loss_aux方法用于计算辅助损失主要是针对模型的每一层解码器的输出进行损失计算。它会调用_get_loss方法来获取每一层的损失并将这些损失汇总。_get_loss方法是损失计算的核心首先通过匈牙利匹配算法获取匹配的索引然后计算分类损失和边界框损失。forward方法是类的入口接收预测的边界框和分数以及包含真实标签的批次数据最终返回总损失。RTDETRDetectionLoss类继承自DETRLoss并在其基础上增加了对去噪训练损失的计算。它的forward方法除了计算标准的检测损失外还检查是否提供了去噪的元数据如果有则计算去噪损失。整体而言这个文件实现了一个复杂的损失计算机制适用于DETR及其变种模型能够有效地评估模型在目标检测任务中的表现。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train表示训练模式val表示验证模式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] # 确保模式为训练或验证 with torch_distributed_zero_first(rank): # 在分布式数据并行下仅初始化数据集*.cache一次 dataset self.build_dataset(dataset_path, mode, batch_size) 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 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 batch[img] imgs # 更新批次中的图像 return batch 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 ) # 返回验证器 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, ) # 绘制图像并保存 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类这是一个用于训练YOLO检测模型的类继承自BaseTrainer。build_dataset方法构建YOLO数据集支持训练和验证模式并根据模式选择不同的增强方式。get_dataloader方法构造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能的缩放。get_model方法返回一个YOLO检测模型并可选择性地加载预训练权重。get_validator方法返回用于模型验证的验证器记录损失名称。plot_training_samples和plot_metrics方法用于可视化训练样本和训练过程中的指标。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 Python 脚本属于 Ultralytics YOLO 框架的一部分。该文件定义了一个名为DetectionTrainer的类继承自BaseTrainer用于处理与目标检测相关的训练过程。在这个类中首先定义了一个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量大小作为参数。它通过调用build_yolo_dataset函数来创建数据集支持不同模式下的图像增强。接着get_dataloader方法用于构建数据加载器确保在分布式训练时只初始化一次数据集。它根据模式设置是否打乱数据并返回构建好的数据加载器。preprocess_batch方法用于对输入的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。这里还支持多尺度训练随机选择图像大小进行训练。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以便模型能够正确处理不同的目标类别。get_model方法用于返回一个 YOLO 检测模型支持加载预训练权重。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监控训练过程中的损失变化。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轮次、GPU 内存使用情况、损失值、实例数量和图像大小等信息。plot_training_samples方法用于绘制训练样本及其标注帮助可视化训练数据的质量。最后plot_metrics和plot_training_labels方法分别用于绘制训练过程中的指标和创建带标签的训练图进一步帮助分析模型的训练效果。整体来看这个文件提供了 YOLO 模型训练的完整流程包括数据集构建、数据加载、图像预处理、模型配置、训练监控和结果可视化等功能。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