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用python语言做网站,北京集团公司网站建设,淮北门户,建设网站商城需要多少费用吗一、背景意义 随着工业化进程的加快#xff0c;起重机作为重型机械设备在建筑、港口、物流等领域的应用愈发广泛。起重机的高效、安全操作直接关系到工程进度和作业安全#xff0c;因此#xff0c;实时监测和管理起重机的状态显得尤为重要。传统的人工监测方式不仅效率低下起重机作为重型机械设备在建筑、港口、物流等领域的应用愈发广泛。起重机的高效、安全操作直接关系到工程进度和作业安全因此实时监测和管理起重机的状态显得尤为重要。传统的人工监测方式不仅效率低下而且容易受到人为因素的影响导致监测结果的不准确性。为了解决这一问题基于计算机视觉的自动化检测系统应运而生其中目标检测技术作为实现这一目标的核心手段逐渐引起了研究者的广泛关注。YOLOYou Only Look Once系列模型因其高效的实时检测能力而被广泛应用于各种目标检测任务。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复杂环境下的目标识别。然而尽管YOLOv8在多种场景中表现出色但在特定应用领域尤其是起重机检测方面仍存在一些挑战。例如起重机在不同光照、天气条件下的外观变化以及在复杂背景中的遮挡问题都会影响检测的准确性。因此针对起重机的特征进行模型的改进和优化具有重要的研究价值和实际意义。本研究旨在基于改进的YOLOv8模型构建一个高效的起重机检测系统。我们将利用1800张包含起重机的图像数据集进行模型训练和测试。该数据集专注于起重机这一单一类别提供了良好的训练基础。通过对数据集的深入分析我们将提取起重机的特征信息设计适合的改进策略以提高模型在特定场景下的检测性能。此外研究还将探讨如何通过数据增强、迁移学习等技术进一步提升模型的泛化能力以应对不同环境下的起重机检测需求。在实际应用中基于改进YOLOv8的起重机检测系统将为工程管理人员提供实时监测工具帮助其及时发现和处理潜在的安全隐患降低事故发生的风险。同时该系统的推广应用也将推动智能化监测技术在重型机械领域的普及提升行业的整体安全管理水平。通过本研究我们期望能够为起重机的智能检测提供新的思路和方法推动相关领域的技术进步和应用创新。综上所述基于改进YOLOv8的起重机检测系统的研究不仅具有重要的理论意义还将为实际应用提供有力支持。通过深入探索目标检测技术在特定领域的应用我们希望能够为工业安全管理提供更为高效、可靠的解决方案为实现智能化、自动化的工程管理奠定基础。二、图片效果三、数据集信息在本研究中我们使用了名为“Crane Finder”的数据集以支持对YOLOv8模型在起重机检测任务中的改进与优化。该数据集专门设计用于训练和评估计算机视觉算法尤其是在工业和建筑领域中起重机的自动检测与识别。数据集的构建考虑到了多种实际应用场景旨在提升模型在复杂环境下的鲁棒性和准确性。“Crane Finder”数据集的类别数量为1具体类别为“cranes”。这一设计使得数据集专注于起重机这一特定目标便于模型在该类别上进行深入学习与优化。尽管类别数量较少但数据集中的样本数量和多样性极为丰富涵盖了不同类型、不同角度和不同环境下的起重机图像。这种多样性不仅增强了模型的泛化能力还使其能够适应不同的应用场景如建筑工地、港口和制造厂等。数据集中的图像来源广泛涵盖了各种光照条件、天气状况和背景环境。这些图像经过精心标注确保每一张图像中的起重机都被准确地框定和标识。标注过程采用了专业的标注工具确保了数据的高质量和高准确性。数据集的构建团队由经验丰富的计算机视觉专家和行业从业者组成他们在数据采集和标注过程中严格遵循行业标准以确保数据集的实用性和可靠性。在训练过程中YOLOv8模型将利用“Crane Finder”数据集中的图像进行特征学习。通过不断迭代模型将能够识别出起重机的不同特征如形状、颜色和运动状态等。这一过程不仅有助于提高模型的检测精度还能使其在面对复杂背景时依然能够准确识别出起重机。数据集的设计考虑到了实际应用中的挑战例如起重机与其他物体的重叠、不同视角下的外观变化等这些都为模型的训练提供了丰富的样本。此外为了评估模型的性能数据集还提供了测试集和验证集。这些数据集的划分确保了模型在训练过程中的有效性和泛化能力。通过对模型在测试集上的表现进行评估研究人员能够及时调整模型参数优化算法结构从而实现更高的检测精度和更快的响应速度。总之“Crane Finder”数据集为改进YOLOv8的起重机检测系统提供了坚实的基础。其丰富的样本、多样的环境和高质量的标注确保了模型能够在真实世界中有效地执行起重机检测任务。随着研究的深入我们期待该数据集能够推动起重机检测技术的发展为工业自动化和智能监控提供更为强大的支持。四、核心代码python import torch import torch.nn as nn from typing import Optional, Tuple, Type class ImageEncoderViT(nn.Module): 使用视觉变换器ViT架构的图像编码器将图像编码为紧凑的潜在空间。 def __init__(self, img_size: int 1024, patch_size: int 16, in_chans: int 3, embed_dim: int 768, depth: int 12, num_heads: int 12, mlp_ratio: float 4.0, out_chans: int 256) - None: 初始化图像编码器的参数。 Args: img_size (int): 输入图像的大小假设为正方形。 patch_size (int): 图像分块的大小。 in_chans (int): 输入图像的通道数。 embed_dim (int): 分块嵌入的维度。 depth (int): ViT的深度变换器块的数量。 num_heads (int): 每个ViT块中的注意力头数。 mlp_ratio (float): MLP隐藏层维度与嵌入维度的比率。 out_chans (int): 输出通道数。 super().__init__() self.img_size img_size # 图像分块嵌入模块 self.patch_embed PatchEmbed(kernel_size(patch_size, patch_size), stride(patch_size, patch_size), in_chansin_chans, embed_dimembed_dim) # 初始化绝对位置嵌入 self.pos_embed: Optional[nn.Parameter] nn.Parameter(torch.zeros(1, img_size // patch_size, img_size // patch_size, embed_dim)) # 变换器块 self.blocks nn.ModuleList([Block(embed_dim, num_heads, mlp_ratio) for _ in range(depth)]) # 颈部模块用于进一步处理输出 self.neck nn.Sequential( nn.Conv2d(embed_dim, out_chans, kernel_size1, biasFalse), nn.LayerNorm(out_chans), nn.Conv2d(out_chans, out_chans, kernel_size3, padding1, biasFalse), nn.LayerNorm(out_chans), ) def forward(self, x: torch.Tensor) - torch.Tensor: 前向传播处理输入应用位置嵌入经过变换器块和颈部模块。 x self.patch_embed(x) # 进行图像分块嵌入 if self.pos_embed is not None: x x self.pos_embed # 添加位置嵌入 for blk in self.blocks: x blk(x) # 通过每个变换器块 return self.neck(x.permute(0, 3, 1, 2)) # 颈部处理 class Block(nn.Module): 变换器块支持窗口注意力和残差传播。 def __init__(self, dim: int, num_heads: int, mlp_ratio: float 4.0) - None: 初始化变换器块的参数。 Args: dim (int): 输入通道数。 num_heads (int): 注意力头数。 mlp_ratio (float): MLP隐藏层维度与嵌入维度的比率。 super().__init__() self.norm1 nn.LayerNorm(dim) # 归一化层 self.attn Attention(dim, num_heads) # 注意力机制 self.norm2 nn.LayerNorm(dim) # 归一化层 self.mlp MLPBlock(embedding_dimdim, mlp_dimint(dim * mlp_ratio)) # MLP模块 def forward(self, x: torch.Tensor) - torch.Tensor: 执行变换器块的前向传播。 shortcut x x self.norm1(x) # 归一化 x self.attn(x) # 注意力计算 x shortcut x # 残差连接 return x self.mlp(self.norm2(x)) # 经过MLP和归一化后的输出 class Attention(nn.Module): 多头注意力机制块。 def __init__(self, dim: int, num_heads: int 8) - None: 初始化注意力模块的参数。 Args: dim (int): 输入通道数。 num_heads (int): 注意力头数。 super().__init__() self.num_heads num_heads head_dim dim // num_heads self.scale head_dim ** -0.5 # 缩放因子 self.qkv nn.Linear(dim, dim * 3) # 线性层用于生成Q、K、V self.proj nn.Linear(dim, dim) # 输出线性层 def forward(self, x: torch.Tensor) - torch.Tensor: 执行注意力计算。 B, H, W, _ x.shape qkv self.qkv(x).reshape(B, H * W, 3, self.num_heads, -1).permute(2, 0, 3, 1, 4) # 生成Q、K、V q, k, v qkv.reshape(3, B * self.num_heads, H * W, -1).unbind(0) # 分离Q、K、V attn (q * self.scale) k.transpose(-2, -1) # 计算注意力分数 attn attn.softmax(dim-1) # 归一化为概率 x (attn v).view(B, self.num_heads, H, W, -1).permute(0, 2, 3, 1, 4).reshape(B, H, W, -1) # 输出 return self.proj(x) # 线性变换输出 class PatchEmbed(nn.Module): 图像到分块嵌入的转换。 def __init__(self, kernel_size: Tuple[int, int] (16, 16), in_chans: int 3, embed_dim: int 768) - None: 初始化分块嵌入模块。 Args: kernel_size (Tuple): 卷积核大小。 in_chans (int): 输入图像的通道数。 embed_dim (int): 分块嵌入的维度。 super().__init__() self.proj nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_sizekernel_size) # 卷积层用于分块嵌入 def forward(self, x: torch.Tensor) - torch.Tensor: 计算分块嵌入。 return self.proj(x).permute(0, 2, 3, 1) # B C H W - B H W C代码核心部分分析ImageEncoderViT: 这是一个主要的图像编码器类使用ViT架构。它将输入图像分成小块并通过多个变换器块进行处理最后通过颈部模块生成最终的编码表示。Block: 变换器块包含注意力机制和MLP多层感知机实现了残差连接和归一化。Attention: 实现了多头注意力机制计算输入的注意力分数并生成输出。PatchEmbed: 将输入图像分成小块并进行嵌入的模块使用卷积层实现。以上是对代码的核心部分进行了提炼和详细注释便于理解其功能和实现原理。这个文件是一个实现图像编码器和提示编码器的PyTorch模块主要用于YOLOv8算法中的视觉变换器ViT架构。文件中定义了多个类包括ImageEncoderViT、PromptEncoder、PositionEmbeddingRandom、Block、Attention、PatchEmbed等主要功能是将输入图像和提示信息编码为紧凑的潜在空间表示。ImageEncoderViT类实现了一个图像编码器使用ViT架构将图像编码为潜在空间。它首先将输入图像分割成小块patches然后通过一系列的变换块transformer blocks处理这些小块。编码后的小块再通过一个“颈部”模块进一步处理以生成最终的编码表示。该类的构造函数中包含多个参数如输入图像大小、补丁大小、嵌入维度、变换块的深度、注意力头的数量等。forward方法实现了图像的前向传播过程。PromptEncoder类用于编码不同类型的提示信息包括点、框和掩码以便输入到掩码解码器中。它生成稀疏和密集的嵌入表示。构造函数中定义了嵌入维度、输入图像大小、图像嵌入大小、掩码输入通道数等参数。forward方法则处理不同类型的提示信息并返回相应的稀疏和密集嵌入。PositionEmbeddingRandom类实现了基于随机空间频率的位置信息编码。它用于生成输入点的位置信息编码支持将坐标标准化到[0,1]的范围内。Block类定义了变换块支持窗口注意力和残差传播。它包含了层归一化、注意力机制和多层感知机MLP模块。Attention类实现了多头注意力机制支持相对位置编码。它通过线性变换计算查询、键和值并计算注意力分数。PatchEmbed类则实现了图像到补丁嵌入的转换通过卷积操作将输入图像转换为补丁嵌入。整个文件的设计思路是通过模块化的方式实现复杂的图像编码和提示编码功能以便在YOLOv8算法中进行高效的特征提取和处理。每个类和方法都有明确的功能便于后续的扩展和调试。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假设在当前目录下 # 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。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执行命令并检查返回码以判断脚本是否成功运行。主程序块在主程序块中指定要运行的脚本路径这里假设脚本在当前目录下。调用run_script函数来执行该脚本。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是使用 Streamlit 这个库来启动一个 Web 应用。程序的实现过程如下首先文件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模块则用于执行外部命令。接着程序从QtFusion.path模块中导入了abs_path函数这个函数的作用是获取文件的绝对路径。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 解释器的路径并将其存储在python_path变量中。然后构建一个命令字符串使用streamlit run命令来运行指定的脚本。使用subprocess.run方法执行构建好的命令。该方法的shellTrue参数允许在 shell 中执行命令。执行完命令后程序检查返回码如果返回码不为 0表示脚本运行出错程序会打印出相应的错误信息。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以下代码才会被执行。程序指定了要运行的脚本路径这里是通过abs_path函数获取的web.py的绝对路径。最后调用run_script函数来执行这个脚本。总体来说这个程序的目的是为了方便地启动一个 Streamlit Web 应用通过指定脚本路径来实现。python class BaseTensor(SimpleClass): 基础张量类提供方便的操作和设备处理方法。 def __init__(self, data, orig_shape) - None: 初始化 BaseTensor包含数据和原始形状。 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): 图像的原始形状。 assert isinstance(data, (torch.Tensor, np.ndarray)) # 确保数据是张量或数组 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 to(self, *args, **kwargs): 返回一个带有指定设备和数据类型的张量副本。 return self.__class__(torch.as_tensor(self.data).to(*args, **kwargs), self.orig_shape) def __len__(self): # 重写 len(results) 返回数据张量的长度。 return len(self.data) def __getitem__(self, idx): 返回指定索引的数据张量的 BaseTensor 实例。 return self.__class__(self.data[idx], self.orig_shape) class Results(SimpleClass): 存储和操作推理结果的类。 参数: orig_img (numpy.ndarray): 原始图像的 numpy 数组。 path (str): 图像文件的路径。 names (dict): 类名字典。 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 张量每个掩码是一个二进制图像。 probs (torch.tensor, optional): 每个类的概率的 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 # 存储类名 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(ops.clip_boxes(boxes, self.orig_shape), self.orig_shape) if masks is not None: self.masks Masks(masks, self.orig_shape) if probs is not None: self.probs probs def plot(self, confTrue, boxesTrue, masksTrue, probsTrue): 在输入 RGB 图像上绘制检测结果。 参数: conf (bool): 是否绘制检测置信度分数。 boxes (bool): 是否绘制边界框。 masks (bool): 是否绘制掩码。 probs (bool): 是否绘制分类概率。 返回: (numpy.ndarray): 带注释的图像的 numpy 数组。 # 绘制边界框、掩码和概率的逻辑 # 省略具体实现细节重点在于结果的可视化 pass def save_txt(self, txt_file, save_confFalse): 将预测结果保存到 txt 文件中。 参数: txt_file (str): txt 文件路径。 save_conf (bool): 是否保存置信度分数。 # 省略具体实现细节重点在于结果的保存 pass 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数组。 orig_shape (tuple): 原始图像大小。 def __init__(self, boxes, orig_shape) - None: 初始化 Boxes 类。 if boxes.ndim 1: boxes boxes[None, :] # 确保 boxes 是二维的 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, :] # 确保 masks 是二维的 super().__init__(masks, orig_shape) # 调用父类构造函数 property def xyn(self): 返回归一化的分段。 return [ ops.scale_coords(self.data.shape[1:], x, self.orig_shape, normalizeTrue) for x in ops.masks2segments(self.data) ] 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, :] # 确保 keypoints 是二维的 super().__init__(keypoints, orig_shape) # 调用父类构造函数 property def xy(self): 返回关键点的 x, y 坐标。 return self.data[..., :2] property def xyn(self): 返回归一化的关键点坐标。 xy self.xy.clone() if isinstance(self.xy, torch.Tensor) else np.copy(self.xy) xy[..., 0] / self.orig_shape[1] xy[..., 1] / self.orig_shape[0] return xy以上代码包含了核心的类和方法主要用于处理目标检测的结果包括边界框、掩码和关键点的存储和操作。每个类都继承自BaseTensor提供了基本的张量操作并在此基础上扩展了特定功能。这个程序文件是Ultralytics YOLOYou Only Look Once模型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。它提供了一些类和方法用于存储和操作这些推理结果方便后续的分析和可视化。首先文件中定义了一个基础类BaseTensor它继承自SimpleClass用于封装张量数据并提供一些便捷的方法来处理设备管理如CPU和GPU之间的转换和数据格式转换如numpy数组。这个类的构造函数接受数据和原始图像的形状并提供了多种方法来获取数据的形状、在不同设备之间转换数据等。接下来是Results类它用于存储和操作推理结果。这个类的构造函数接受原始图像、文件路径、类别名称以及可选的检测框、掩码、概率和关键点等信息。它提供了更新结果、获取结果长度、访问特定索引的结果等功能。此外Results类还包含绘图功能可以将检测结果可视化到输入图像上支持绘制检测框、掩码、关键点和分类概率等。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并提供特定于各自类型的方法和属性。例如Boxes类提供了获取边界框坐标、置信度、类别等信息的方法Masks类则处理检测掩码的相关操作Keypoints类用于处理关键点数据Probs类用于处理分类概率。此外Results类还提供了将结果保存为文本文件、裁剪保存检测结果、转换为JSON格式等功能。这些功能使得用户可以方便地保存和分享推理结果。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管理方式使得用户可以方便地处理和可视化检测结果适用于计算机视觉任务中的目标检测和实例分割等应用。python import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Function from torch.cuda.amp import custom_bwd, custom_fwd class DCNv3Function(Function): staticmethod custom_fwd def forward(ctx, input, offset, mask, kernel_h, kernel_w, stride_h, stride_w, pad_h, pad_w, dilation_h, dilation_w, group, group_channels, offset_scale, im2col_step, remove_center): # 保存卷积参数到上下文中以便在反向传播时使用 ctx.kernel_h kernel_h ctx.kernel_w kernel_w ctx.stride_h stride_h ctx.stride_w stride_w ctx.pad_h pad_h ctx.pad_w pad_w ctx.dilation_h dilation_h ctx.dilation_w dilation_w ctx.group group ctx.group_channels group_channels ctx.offset_scale offset_scale ctx.im2col_step im2col_step ctx.remove_center remove_center # 准备输入参数并调用DCNv3的前向函数 args [input, offset, mask, kernel_h, kernel_w, stride_h, stride_w, pad_h, pad_w, dilation_h, dilation_w, group, group_channels, offset_scale, ctx.im2col_step] if remove_center: args.append(remove_center) output DCNv3.dcnv3_forward(*args) # 调用DCNv3的前向计算 ctx.save_for_backward(input, offset, mask) # 保存输入以供反向传播使用 return output staticmethod once_differentiable custom_bwd def backward(ctx, grad_output): # 从上下文中恢复保存的输入 input, offset, mask ctx.saved_tensors # 准备反向传播的参数 args [input, offset, mask, ctx.kernel_h, ctx.kernel_w, ctx.stride_h, ctx.stride_w, ctx.pad_h, ctx.pad_w, ctx.dilation_h, ctx.dilation_w, ctx.group, ctx.group_channels, ctx.offset_scale, grad_output.contiguous(), ctx.im2col_step] if ctx.remove_center: args.append(ctx.remove_center) # 调用DCNv3的反向函数以计算梯度 grad_input, grad_offset, grad_mask DCNv3.dcnv3_backward(*args) return grad_input, grad_offset, grad_mask, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None def dcnv3_core_pytorch(input, offset, mask, kernel_h, kernel_w, stride_h, stride_w, pad_h, pad_w, dilation_h, dilation_w, group, group_channels, offset_scale, remove_center): # 输入数据进行填充 input F.pad(input, [0, 0, pad_h, pad_h, pad_w, pad_w]) N_, H_in, W_in, _ input.shape # 获取输入的形状 _, H_out, W_out, _ offset.shape # 获取偏移量的形状 # 计算参考点和采样网格 ref _get_reference_points(input.shape, input.device, kernel_h, kernel_w, dilation_h, dilation_w, pad_h, pad_w, stride_h, stride_w) grid _generate_dilation_grids(input.shape, kernel_h, kernel_w, dilation_h, dilation_w, group, input.device) # 计算采样位置 sampling_locations (ref grid * offset_scale).repeat(N_, 1, 1, 1, 1) if remove_center: sampling_locations remove_center_sampling_locations(sampling_locations, kernel_wkernel_w, kernel_hkernel_h) sampling_locations sampling_locations.flatten(3, 4) # 展平采样位置 # 进行双线性插值采样 input_ input.view(N_, H_in * W_in, group * group_channels).transpose(1, 2).reshape(N_ * group, group_channels, H_in, W_in) sampling_grid_ sampling_locations.view(N_, H_out * W_out, group, -1, 2).transpose(1, 2).flatten(0, 1) sampling_input_ F.grid_sample(input_, sampling_grid_, modebilinear, padding_modezeros, align_cornersFalse) # 计算输出 mask mask.view(N_, H_out * W_out, group, -1).transpose(1, 2).reshape(N_ * group, 1, H_out * W_out, -1) output (sampling_input_ * mask).sum(-1).view(N_, group * group_channels, H_out * W_out) return output.transpose(1, 2).reshape(N_, H_out, W_out, -1).contiguous() # 返回输出结果代码注释说明DCNv3Function类定义了DCNv3的前向和反向传播操作使用了PyTorch的自定义函数机制。forward方法实现了前向传播保存了必要的参数和输入并调用了DCNv3的前向计算。backward方法实现了反向传播计算梯度并返回。dcnv3_core_pytorch函数实现了DCNv3的核心计算逻辑包括输入填充、参考点计算、采样位置生成和双线性插值等操作最终返回输出结果。该程序文件实现了一个名为DCNv3Function的类主要用于深度学习中的可变形卷积Deformable Convolution操作特别是 DCNv3Deformable Convolutional Networks v3。该实现基于 PyTorch 框架包含前向传播和反向传播的自定义操作。文件首先导入了一些必要的库包括 PyTorch 及其功能模块。然后尝试导入DCNv3库并获取其版本信息。接下来定义了DCNv3Function类该类继承自torch.autograd.Function并实现了前向和反向传播的方法。在forward方法中首先将传入的参数保存到上下文ctx中以便在反向传播时使用。然后构建一个参数列表args并调用DCNv3.dcnv3_forward函数执行前向计算。该函数的输入包括输入张量、偏移量、掩码及其他卷积参数最终返回卷积的输出结果并将输入、偏移量和掩码保存以便后续反向传播使用。backward方法实现了反向传播的逻辑。它从上下文中恢复保存的张量并构建参数列表args然后调用DCNv3.dcnv3_backward函数计算梯度。返回的梯度包括输入、偏移量和掩码的梯度。此外symbolic方法用于在 ONNXOpen Neural Network Exchange中定义该操作的符号表示以便于模型的导出和部署。文件中还定义了一些辅助函数如_get_reference_points和_generate_dilation_grids用于计算参考点和膨胀网格。这些函数通过输入的空间形状和卷积参数生成适当的采样位置和网格以支持可变形卷积的计算。remove_center_sampling_locations函数用于去除中心采样位置确保卷积操作的灵活性和有效性。最后dcnv3_core_pytorch函数实现了 DCNv3 的核心计算逻辑包括输入的填充、参考点的计算、采样位置的生成以及最终的输出计算。整体来看该文件提供了一个高效的可变形卷积实现适用于各种深度学习任务尤其是在目标检测和图像分割等领域。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.plotting import plot_images, plot_results class DetectionTrainer(BaseTrainer): 扩展自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用于不同的数据增强。 batch (int, optional): 批次大小适用于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] 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 # 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 # 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: 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 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 plot_training_samples(self, batch, ni): 绘制训练样本及其注释。 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文件中绘制指标。 plot_results(fileself.csv, on_plotself.on_plot) # 保存结果图代码说明构建数据集build_dataset方法根据给定的图像路径和模式训练或验证构建YOLO数据集支持不同的增强策略。数据加载器get_dataloader方法创建数据加载器支持多线程和数据打乱确保训练过程的高效性。批次预处理preprocess_batch方法对输入的图像批次进行归一化和缩放处理以适应模型的输入要求。模型属性设置set_model_attributes方法将数据集的类别信息和超参数附加到模型上以便于后续训练。可视化训练样本plot_training_samples和plot_metrics方法用于可视化训练过程中的样本和性能指标帮助监控训练效果。这个程序文件train.py是一个用于训练 YOLOYou Only Look Once目标检测模型的脚本基于 Ultralytics 提供的框架。它继承自BaseTrainer类专注于处理目标检测任务。首先程序导入了一些必要的库和模块包括数学运算、随机数生成、深度学习框架 PyTorch 的神经网络模块、数据处理和模型构建等。接着定义了一个DetectionTrainer类该类包含了训练目标检测模型所需的多个方法。在build_dataset方法中程序根据给定的图像路径和模式训练或验证构建 YOLO 数据集。这个方法会调用build_yolo_dataset函数并根据模型的步幅stride设置数据集的参数。get_dataloader方法用于构建和返回数据加载器。它会根据训练或验证模式初始化数据集并设置是否打乱数据的顺序。这个方法还会考虑分布式训练的情况以确保数据集只初始化一次。preprocess_batch方法负责对图像批次进行预处理包括将图像缩放到适当的大小并转换为浮点数格式。它还支持多尺度训练即在训练过程中随机选择不同的图像尺寸。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。这些信息是从数据集中提取的以确保模型能够正确识别不同的目标。get_model方法返回一个 YOLO 检测模型并可选择加载预训练权重。这个方法使用DetectionModel类来创建模型实例。get_validator方法返回一个用于验证 YOLO 模型的验证器帮助评估模型在验证集上的表现。label_loss_items方法用于返回带有标签的训练损失项字典便于在训练过程中跟踪模型的损失情况。progress_string方法生成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。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。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有标签的训练图以便于分析模型的性能。总体来说这个脚本提供了一个结构化的方式来训练 YOLO 模型包含了数据加载、预处理、模型设置、训练过程监控和结果可视化等功能。python import torch import torch.nn.functional as F def inverse_sigmoid(x, eps1e-5): 计算张量的反sigmoid函数。 参数: x (torch.Tensor): 输入张量值应在[0, 1]之间。 eps (float): 为避免对数计算中的除零错误设置的最小值。 返回: torch.Tensor: 反sigmoid计算结果。 # 限制x的范围在0到1之间 x x.clamp(min0, max1) # 为了避免除零错误限制x的下限 x1 x.clamp(mineps) x2 (1 - x).clamp(mineps) # 计算反sigmoid return torch.log(x1 / x2) def multi_scale_deformable_attn_pytorch(value: torch.Tensor, value_spatial_shapes: torch.Tensor, sampling_locations: torch.Tensor, attention_weights: torch.Tensor) - torch.Tensor: 多尺度可变形注意力机制。 参数: value (torch.Tensor): 输入特征形状为 (batch_size, num_channels, num_heads, embed_dims)。 value_spatial_shapes (torch.Tensor): 特征图的空间形状。 sampling_locations (torch.Tensor): 采样位置形状为 (batch_size, num_queries, num_heads, num_levels, num_points, 2)。 attention_weights (torch.Tensor): 注意力权重形状为 (batch_size, num_heads, num_queries, num_levels, num_points)。 返回: torch.Tensor: 经过注意力机制处理后的输出形状为 (batch_size, num_queries, num_heads * embed_dims)。 bs, _, num_heads, embed_dims value.shape # 获取输入特征的维度 _, num_queries, _, num_levels, num_points, _ sampling_locations.shape # 获取采样位置的维度 # 将输入特征根据空间形状分割成多个特征图 value_list value.split([H_ * W_ for H_, W_ in value_spatial_shapes], dim1) # 计算采样网格 sampling_grids 2 * sampling_locations - 1 sampling_value_list [] for level, (H_, W_) in enumerate(value_spatial_shapes): # 处理每个尺度的特征图 value_l_ (value_list[level].flatten(2).transpose(1, 2).reshape(bs * num_heads, embed_dims, H_, W_)) sampling_grid_l_ sampling_grids[:, :, :, level].transpose(1, 2).flatten(0, 1) # 使用grid_sample进行双线性插值 sampling_value_l_ F.grid_sample(value_l_, sampling_grid_l_, modebilinear, padding_modezeros, align_cornersFalse) sampling_value_list.append(sampling_value_l_) # 处理注意力权重并计算最终输出 attention_weights attention_weights.transpose(1, 2).reshape(bs * num_heads, 1, num_queries, num_levels * num_points) output ((torch.stack(sampling_value_list, dim-2).flatten(-2) * attention_weights).sum(-1).view( bs, num_heads * embed_dims, num_queries)) return output.transpose(1, 2).contiguous() # 返回最终输出调整维度代码注释说明inverse_sigmoid函数该函数用于计算反sigmoid值主要用于处理概率值确保数值稳定性。multi_scale_deformable_attn_pytorch函数实现了多尺度可变形注意力机制输入为特征图、采样位置和注意力权重输出为经过注意力机制处理后的特征。函数内部通过分层处理特征图利用grid_sample进行采样最后结合注意力权重生成最终输出。这个程序文件是YOLOYou Only Look Once算法的一部分主要用于实现一些实用的功能模块特别是在神经网络的构建和训练过程中。文件中包含了一些函数这些函数的主要作用是模块的克隆、参数初始化、反sigmoid函数的计算以及多尺度可变形注意力机制的实现。首先_get_clones函数用于创建给定模块的多个克隆副本。它接收一个模块和一个整数n作为参数返回一个包含n个克隆模块的列表。这在构建深度学习模型时非常有用因为我们常常需要重复使用某些层或模块。接下来bias_init_with_prob函数用于根据给定的先验概率初始化卷积或全连接层的偏置值。它通过计算偏置的初始值使得在训练开始时模型能够以某种概率激活。linear_init_函数则用于初始化线性模块的权重和偏置。它使用均匀分布在一个特定的范围内初始化权重确保权重的初始值不会过大或过小从而有助于模型的训练。inverse_sigmoid函数实现了反sigmoid函数的计算。它接收一个张量作为输入并对其进行限制确保值在0到1之间。然后计算反sigmoid值这在某些模型中可能用于特定的激活函数或损失计算。最后multi_scale_deformable_attn_pytorch函数实现了多尺度可变形注意力机制。这个函数接收多个参数包括输入的值、空间形状、采样位置和注意力权重。它首先对输入进行分割和重塑然后根据采样位置进行插值最后结合注意力权重计算输出。这种机制可以帮助模型在处理不同尺度的信息时灵活地调整注意力分配从而提高模型的性能。总体而言这个文件中的函数为YOLOv8算法提供了基础的工具和功能支持其在图像处理和目标检测任务中的应用。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