郴州网站制作公司招聘,不用下载劰网站的片你懂的,wordpress phpwamp,海宁营销型网站建设价格提示#xff1a;文章写完后#xff0c;目录可以自动生成#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、导入相关包与路径、模块配置1.1 导入相关的python包1.2 获取当前文件的相对路径1.3 加载自定义模块1.4 总结 二、执行主体的main函数所以执行推理代码… 提示文章写完后目录可以自动生成如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、导入相关包与路径、模块配置1.1 导入相关的python包1.2 获取当前文件的相对路径1.3 加载自定义模块1.4 总结 二、执行主体的main函数所以执行推理代码核心就是两个函数pares_opt()函数和run函数 三、pares_opt()函数3.1 参数设置部分3.2 py语法部分3.3 opt变量 四、run函数4.1 载入参数4.2 判断source的参数及类型4.3 保存目录4.4 载入模型4.5 载入模型4.6 核心推理代码4.6.1 数据的预热4.6.2 可视化和预测结果处理4.6.3 非极大值抑制和CSV文件操作4.6.4 预测的过程①对每张图像的预测结果进行遍历处理更新计数器并根据不同情况处理图像信息②对路径进行处理并生成保存路径和文本文件路径输出图像尺寸信息进行坐标归一化处理以便后续保存图像文件、标签文件和处理边界框坐标等操作③程序遍历检测结果中的每个类别统计每个类别的检测数量并将类别名称和对应的检测数量添加到字符串s中用于打印输出检测结果 4.6.5 打印目标检测结果4.6.6 流式展示检测结果4.6.7 保存检测后的图像及视频流4.6.8 打印推断时间、打印结果、保存结果以及更新模型 五、 对于具体推理部分run函数的代码总结 前言
为了完成一个深度学习目标检测的全过程会按照以下顺序进行
①配置部分yolov5s.yaml用于确定yolov5的网络结构和参数
②工具部分yolo.py、common.py提供一些函数用于辅助后续部分
③训练部分train.py首先使用训练部分的代码train.py来训练模型。
④验证部分val.py使用验证部分的代码val.py来评估模型在验证数据集上的性能。
⑤推理部分detect.py在完成训练和验证后可以使用推理部分的代码detect.py来对新的图像或视频进行目标检测。
今天要学习的是detect.py。通常这个文件是用来预测一张图片或者一个视频的也可以预测一个图片文件夹或者是一些网络流.下载后直接运行默认是对date/images文件夹下的两张照片进行检测识别。即默认运行后得到一个带预测框的图片。
一、导入相关包与路径、模块配置
1.1 导入相关的python包
import argparse
import csv
import os
import platform
import sys
from pathlib import Path
import torch这段代码是一个Python脚本的开头部分主要包括了导入一些必要的库和模块。解释一下这些导入的内容
argparseargparse是Python标准库中用于解析命令行参数和选项的模块。它可以编写用户友好的命令行界面解析命令行参数并生成帮助信息。
csvcsv是Python标准库中用于读写CSV文件逗号分隔值文件的模块。它提供了一种简单的方式来处理CSV文件中的数据。
osos模块提供了与操作系统交互的功能包括文件和目录操作、进程管理等。通过os模块可以执行各种操作系统相关的任务。
platformplatform模块提供了访问平台特定属性如操作系统、硬件架构等的功能。它可以帮助编写跨平台的代码。
syssys模块提供了与Python解释器交互的功能。它包含了一些与Python解释器和环境相关的变量和函数。
pathlibpathlib模块提供了一种面向对象的方式来操作文件路径和文件系统。它可以简化文件路径的处理和操作。
torchtorch是PyTorch深度学习框架的主要模块。通过导入torch可以使用PyTorch提供的各种功能和类来构建和训练深度学习模型。
1.2 获取当前文件的相对路径
2.获取当前文件的相对路径
FILE Path(__file__).resolve() # __file__指的是当前文件(即detect.py),FILE最终保存着当前文件的绝对路径,比如D://yolov5/detect.py
ROOT FILE.parents[0] # YOLOv5 root directory ROOT保存着当前项目的父目录,比如 D://yolov5
if str(ROOT) not in sys.path: # sys.path即当前python环境可以运行的路径,假如当前项目不在该路径中,就无法运行其中的模块,所以就需要加载路径sys.path.append(str(ROOT)) # add ROOT to PATH 就把ROOT添加到运行路径上
ROOT Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd())) # relative ROOT设置为相对路径这段代码主要做了以下几件事情
1 获取文件路径和根目录 FILE Path(file).resolve()获取当前脚本文件的绝对路径。 ROOT FILE.parents[0]通过获取父目录确定YOLOv5的根目录。
2 将根目录添加到系统路径中 if str(ROOT) not in sys.path:检查根目录是否已经在系统路径中。 sys.path.append(str(ROOT))如果根目录不在系统路径中则将根目录添加到系统路径中。
3 计算相对路径 ROOT Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd()))计算根目录相对于当前工作目录的相对路径。
这段代码的作用是将YOLOv5的根目录添加到系统路径中以便在后续的代码中可以方便地引用根目录下的模块和文件。通过计算相对路径可以确保在不同环境中都能正确地定位到根目录。
这里要提到相对路径与绝对路径的区别 绝对路径 绝对路径是从文件系统的根目录开始描述文件或目录位置的方式。它提供了完整的路径信息包括所有父目录直到目标文件或目录的路径。 例如在Unix/Linux系统中绝对路径可能类似于/home/user/documents/file.txt而在Windows系统中可能类似于C:\Users\User\Documents\File.txt。绝对路径是唯一确定文件或目录位置的方式不受当前工作目录的影响。 相对路径 相对路径是相对于当前工作目录或其他参考位置描述文件或目录位置的方式。它不包含完整的路径信息而是相对于某个基准位置的路径。 例如相对路径可能是…/documents/file.txt表示目标文件在当前目录的父目录下的documents文件夹中。相对路径依赖于当前工作目录或其他参考位置因此在不同环境中可能会有不同的解释。
1.3 加载自定义模块
3..加载自定义模块
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors, save_one_boxfrom models.common import DetectMultiBackend
from utils.dataloaders import IMG_FORMATS, VID_FORMATS, LoadImages, LoadScreenshots, LoadStreams
from utils.general import (LOGGER,Profile,check_file,check_img_size,check_imshow,check_requirements,colorstr,cv2,increment_path,non_max_suppression,print_args,scale_boxes,strip_optimizer,xyxy2xywh,
)
from utils.torch_utils import select_device, smart_inference_mode这段代码是在Python脚本中导入了一系列自定义模块和函数让我为您解释一下这些导入的内容 ultralytics.utils.plotting 从ultralytics.utils.plotting模块中导入了Annotator、colors和save_one_box等函数或类。这些函数可能用于绘制标注、处理颜色、保存检测框等可视化操作。 models.common 从models.common模块中导入了DetectMultiBackend类。这个类可能包含了一些用于多后端检测的通用功能。 utils.dataloaders 从utils.dataloaders模块中导入了IMG_FORMATS、VID_FORMATS、LoadImages、LoadScreenshots和LoadStreams等类或函数。这些类和函数可能用于加载图像、视频以及数据预处理。 utils.general 从utils.general模块中导入了一系列函数和类包括LOGGER、Profile、check_file、check_img_size、check_imshow、check_requirements等。这些函数可能用于日志记录、性能分析、文件检查、图像尺寸检查、参数打印等通用功能。 utils.torch_utils 从utils.torch_utils模块中导入了select_device和smart_inference_mode等函数。这些函数可能用于选择设备CPU或GPU以及设置智能推理模式等PyTorch相关功能。 通过导入这些模块和函数脚本可以利用这些功能来实现目标检测中的各种操作包括数据加载、模型推理、结果可视化等 另外这些包具有如下作用
1.4 总结
这段代码的作用可以总结如下 导入Python相关包 导入了一系列Python标准库和第三方库包括argparse、csv、os、platform、sys、Path和torch等用于后续代码中的各种功能和操作。 获取当前文件的绝对路径 获取当前脚本文件的绝对路径并确定YOLOv5的根目录。将根目录添加到系统路径中并计算根目录相对于当前工作目录的相对路径。 加载自定义的模块 导入了一系列自定义模块和函数包括可视化模块、通用模块、数据加载模块以及PyTorch工具模块等。
综合来看这段代码的主要作用是准备工作包括导入必要的库和模块、确定根目录路径以及加载自定义模块和函数为后续的目标检测任务提供必要的基础支持和功能扩展。
二、执行主体的main函数
def main(opt):Executes YOLOv5 model inference with given options, checking requirements before running the model.check_requirements(ROOT / requirements.txt, exclude(tensorboard, thop))run(**vars(opt))if __name__ __main__:opt parse_opt()main(opt)
main函数 main(opt)函数是程序的主要执行逻辑。它执行YOLOv5模型推理并在运行模型之前检查所需的依赖项。 check_requirements(ROOT / “requirements.txt”, exclude(“tensorboard”, “thop”))检查项目所需的依赖项排除了tensorboard和thop这两个依赖。 run(**vars(opt))运行模型推理其中opt是通过parse_opt()函数解析得到的命令行参数。
程序入口
if name “main”:这是Python中的惯用写法表示当脚本直接运行时而不是被导入为模块时以下代码块将被执行。opt parse_opt()调用parse_opt()函数解析命令行参数并将其存储在opt变量中。main(opt)调用main函数传入解析后的命令行参数opt开始执行YOLOv5模型推理。
所以执行推理代码核心就是两个函数pares_opt()函数和run函数
三、pares_opt()函数
这段代码是一个Python 脚本中的一个函数用于解析命令行参数并返回这些参数的值。 主要功能是为模型进行推理时提供参数。我们说的调参调参调的就是这个参。
def parse_opt():Parses command-line arguments for YOLOv5 detection, setting inference options and model configurations.parser argparse.ArgumentParser()parser.add_argument(--weights, nargs, typestr, defaultROOT / yolov5s.pt, helpmodel path or triton URL)parser.add_argument(--source, typestr, defaultROOT / data/images, helpfile/dir/URL/glob/screen/0(webcam))parser.add_argument(--data, typestr, defaultROOT / data/coco128.yaml, help(optional) dataset.yaml path)parser.add_argument(--imgsz, --img, --img-size, nargs, typeint, default[640], helpinference size h,w)parser.add_argument(--conf-thres, typefloat, default0.25, helpconfidence threshold)parser.add_argument(--iou-thres, typefloat, default0.45, helpNMS IoU threshold)parser.add_argument(--max-det, typeint, default1000, helpmaximum detections per image)parser.add_argument(--device, default, helpcuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu)parser.add_argument(--view-img, actionstore_true, helpshow results)parser.add_argument(--save-txt, actionstore_true, helpsave results to *.txt)parser.add_argument(--save-csv, actionstore_true, helpsave results in CSV format)parser.add_argument(--save-conf, actionstore_true, helpsave confidences in --save-txt labels)parser.add_argument(--save-crop, actionstore_true, helpsave cropped prediction boxes)parser.add_argument(--nosave, actionstore_true, helpdo not save images/videos)parser.add_argument(--classes, nargs, typeint, helpfilter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3)parser.add_argument(--agnostic-nms, actionstore_true, helpclass-agnostic NMS)parser.add_argument(--augment, actionstore_true, helpaugmented inference)parser.add_argument(--visualize, actionstore_true, helpvisualize features)parser.add_argument(--update, actionstore_true, helpupdate all models)parser.add_argument(--project, defaultROOT / runs/detect, helpsave results to project/name)parser.add_argument(--name, defaultexp, helpsave results to project/name)parser.add_argument(--exist-ok, actionstore_true, helpexisting project/name ok, do not increment)parser.add_argument(--line-thickness, default3, typeint, helpbounding box thickness (pixels))parser.add_argument(--hide-labels, defaultFalse, actionstore_true, helphide labels)parser.add_argument(--hide-conf, defaultFalse, actionstore_true, helphide confidences)parser.add_argument(--half, actionstore_true, helpuse FP16 half-precision inference)parser.add_argument(--dnn, actionstore_true, helpuse OpenCV DNN for ONNX inference)parser.add_argument(--vid-stride, typeint, default1, helpvideo frame-rate stride)opt parser.parse_args()opt.imgsz * 2 if len(opt.imgsz) 1 else 1 # expandprint_args(vars(opt))return opt这段代码是一个Python 脚本中的一个函数用于解析命令行参数并返回这些参数的值。
3.1 参数设置部分
主要功能是为模型进行推理时提供参数。下面简要解释每个参数的作用和默认值:
1. --weights:训练的权重路径可以使用自己训练的权重也可以使用官网提供的权重。默认官网的权重yolov5s.pt(yolov5n.ptlyolov5s.ptlyolov5m.ptlyolov5l.ptlyolov5x.pt/区别在于网络的宽度和深度以此增加) 2. --source:测试数据可以是图片/视频路径也可以是’0(电脑自带摄像头)也可以是rtsp等视频流,默认data/images 3. --data:配置数据文件路径包括imagellabel/classes等信息训练自己的文件需要作相应更改可以不用管 4. —imgsz:预测时网络输入图片的尺寸默认值为[640] 5. . --conf-thres:置信度阈值默认为0.50 6. . --iou-thres:非极大抑制时的loU阈值默认为0.45 7. . --max-det:保留的最大检测框数量每张图片中检测目标的个数最多为1000类 8. .–device:使用的设备可以是cuda设备的ID例如0、0,1,2,3或者是 ‘cpu’默认为’0’–view-img:是否展示预测之后的图片/视频默认False 9. --save-txt:是否将预测的框坐标以trt文件形式保存默认False使用–save-txt在路径 10. runsldetectlexp’labels * txt下生成每张图片预测的txt文件 11. --save-conf:是否保存检测结果的置信度到 txt文件默认为False 12. --save-crop:是否保存裁剪预测框图片默认为False使用–save-crop在runs/detectlexp1lcrop/剪切类别文件夹/路径下会保存每个接下来的目标 13. --nosave:不保存图片、视频要保存图片不设置 14. --nosave在runs/detectlexp/会出现预测的结果 15. --classes:仅检测指定类别默认为None 16. . --agnostic-nms:是否使用类别不敏感的非极大抑制(即不考虑类别信息)默认为False- 17. --augment:是否使用数据增强进行推理默认为False 18. . --visualize:是否可视化特征图默认为False 19. --update:如果为True则对所有模型进行strip_optimizer操作去除pt文件中的优化器等信息默认为F alse 20. --project:结果保存的项目目录路径默认为’ROOT/runs/detect’ 21. --name:结果保存的子目录名称默认为’exp’ 22. --exist-ok:是否覆盖已有结果默认为False 23. -line-thickness:画bounding box时的线条宽度默认为3. 24. --hide-labels:是否隐藏标签信息默认为False 25. --hide-conf:是否隐藏置信度信息默认为False. 26. --half:是否使用FP16半精度进行推理默认为False 27. --dnn:是否使用OpenCV DNN进行ONNX 推理默认为False*
这一部分的详细参数调整我后面会专门写一篇学习笔记。
3.2 py语法部分
解析命令行参数 使用argparse.ArgumentParser()创建一个命令行参数解析器。 ** 添加了一系列命令行参数**包括模型权重路径、数据源路径、数据集配置文件路径、推理图像尺寸、置信度阈值、NMS、IoU阈值等各种推理选项和模型配置参数。 设置了各个参数的默认值、类型以及帮助信息以便用户了解每个参数的作用和用法。解析参数并处理 使用parser.parse_args()解析命令行参数将解析结果存储在opt变量中。 对opt.imgsz进行了处理如果opt.imgsz长度为1则将其值扩展为原来的两倍以确保推理尺寸正确。 调用print_args(vars(opt))函数打印解析后的参数信息方便用户查看。返回解析结果 将解析后的参数opt返回给调用者供后续程序使用。
3.3 opt变量
在Python中opt变量是一个命名空间Namespace对象它包含了通过命令行解析器argparse.ArgumentParser()解析得到的命令行参数及其取值。命名空间对象是一个简单的容器可以将多个属性参数存储在其中并通过属性名参数名来访问和操作这些属性的取值。
因此opt变量不是一个单一的数据类型而是一个包含多个属性的对象。每个属性对应一个命令行参数其取值可以是字符串、整数、浮点数等不同的数据类型取决于参数在解析时的设置和用户输入的值。通过opt对象程序可以方便地访问和获取各个命令行参数的取值以便在后续的程序逻辑中使用。
四、run函数
run()函数按照逻辑顺序可以分为载入参数、初始化配置、保存结果、加载模型、加载数据、推理部分、在终端里打印出运行的结果这七个主要部分。
4.1 载入参数
这些参数就是上面的parse_opt()函数确定的参数。parse_opt()函数的主要作用是声明了这些参数的意义、默认取值和帮助信息以便用户在命令行中传入相应的参数值。一旦用户在命令行中指定了这些参数的取值argparse模块会解析这些参数并将它们存储在一个命名空间对象通常是opt中。而run函数则是载入这些确定好具体数值的参数。
weightsROOT / yolov5s.pt, # model path or triton URLsourceROOT / data/images, # file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)dataROOT / data/coco128.yaml, # dataset.yaml pathimgsz(640, 640), # inference size (height, width)conf_thres0.25, # confidence thresholdiou_thres0.45, # NMS IOU thresholdmax_det1000, # maximum detections per imagedevice, # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpuview_imgFalse, # show resultssave_txtFalse, # save results to *.txtsave_csvFalse, # save results in CSV formatsave_confFalse, # save confidences in --save-txt labelssave_cropFalse, # save cropped prediction boxesnosaveFalse, # do not save images/videosclassesNone, # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3agnostic_nmsFalse, # class-agnostic NMSaugmentFalse, # augmented inferencevisualizeFalse, # visualize featuresupdateFalse, # update all modelsprojectROOT / runs/detect, # save results to project/namenameexp, # save results to project/nameexist_okFalse, # existing project/name ok, do not incrementline_thickness3, # bounding box thickness (pixels)hide_labelsFalse, # hide labelshide_confFalse, # hide confidenceshalfFalse, # use FP16 half-precision inferencednnFalse, # use OpenCV DNN for ONNX inferencevid_stride1, # video frame-rate stride4.2 判断source的参数及类型
source str(source)save_img not nosave and not source.endswith(.txt) # save inference imagesis_file Path(source).suffix[1:] in (IMG_FORMATS VID_FORMATS)is_url source.lower().startswith((rtsp://, rtmp://, http://, https://))webcam source.isnumeric() or source.endswith(.streams) or (is_url and not is_file)screenshot source.lower().startswith(screen)if is_url and is_file:source check_file(source) # download这段代码对之前定义的source参数进行了进一步处理和判断解释一下这段代码的功能
转换source为字符串将source参数转换为字符串类型以确保后续操作的一致性。判断是否保存推理图像根据条件判断确定是否保存推理图像。条件为不禁止保存not nosave且source不以.txt结尾。判断source的类型判断source是文件还是URL。首先检查source的后缀是否在图片格式或视频格式中以确定是否为文件。判断source是否以特定协议开头如rtsp://, “rtmp://”, “http://”, “https://”以确定是否为URL。判断source是否为数字摄像头编号、以.streams结尾或是URL但不是文件。判断是否为截图或屏幕截图判断source是否以screen开头以确定是否为屏幕截图。处理URL和文件的情况 如果source同时是URL和文件则调用check_file(source)函数进行下载处理。
通过这段代码程序根据source参数的不同情况进行了不同的处理和判断包括确定是否保存推理图像、判断source的类型文件、URL、摄像头等、是否为截图或屏幕截图以及处理URL和文件的特殊情况。
4.3 保存目录
# Directoriessave_dir increment_path(Path(project) / name, exist_okexist_ok) # increment run(save_dir / labels if save_txt else save_dir).mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) # make dir这段代码主要涉及目录的处理
保存目录路径 save_dir是根据project和name参数构建的保存目录路径。如果exist_ok为True则会递增命名以避免覆盖已存在的目录。创建目录 根据条件判断如果save_txt为True则在save_dir下创建一个名为labels的子目录否则直接在save_dir下创建目录。使用mkdir(parentsTrue, exist_okTrue)方法创建目录确保父目录存在且避免因目录已存在而引发异常。
通过这段代码程序根据用户指定的project和name参数构建保存目录路径并根据save_txt参数的取值决定是否在目录下创建特定的子目录。这样的目录处理逻辑有助于组织和保存模型推理过程中生成的结果文件
4.4 载入模型 device select_device(device)model DetectMultiBackend(weights, devicedevice, dnndnn, datadata, fp16half)stride, names, pt model.stride, model.names, model.ptimgsz check_img_size(imgsz, sstride) # check image size这段代码涉及设备选择、模型初始化和图像尺寸检查
选择设备 select_device(device)函数用于选择设备根据device参数指定的值选择CUDA设备GPU编号或CPU设备。初始化模型 使用DetectMultiBackend类初始化模型传入模型权重路径weights、设备类型device、是否使用OpenCV DNN进行推理dnn、数据集配置文件路径data以及是否使用FP16半精度推理half等参数。获取模型信息 从初始化的模型中获取模型的步长stride、类别名称列表names和模型的pt属性。检查图像尺寸 check_img_size(imgsz, sstride)函数用于检查图像尺寸是否符合要求根据模型的步长stride调整图像尺寸以确保推理过程中输入图像的尺寸符合模型要求。
通过这段代码程序选择设备并初始化模型获取模型的相关信息并根据模型的要求调整输入图像的尺寸以确保推理过程的顺利进行. 使用DetectMultiBackend类来初始化模型其中 weights指模型的权重路径 device指设备 dnn 指是否使用OpenCV DNN. data指数据集配置文件的路径 fp16指是否使用半精度浮点数进行推理 接着从模型中获取stride、 names和pt等参数其中 stride指下采样率 names指模型预测的类别名称. pt 是Pytorch模型对象 4.5 载入模型
# Dataloaderbs 1 # batch_sizeif webcam:view_img check_imshow(warnTrue)dataset LoadStreams(source, img_sizeimgsz, stridestride, autopt, vid_stridevid_stride)bs len(dataset)elif screenshot:dataset LoadScreenshots(source, img_sizeimgsz, stridestride, autopt)else:dataset LoadImages(source, img_sizeimgsz, stridestride, autopt, vid_stridevid_stride)vid_path, vid_writer [None] * bs, [None] * bs这段代码是根据输入的source参数来判断是否是通过webcam摄像头捕捉视频流 如果是则使用LoadStreams加载视频流 否则使用LoadImages加载图像 如果是webcam模式则设置cudnn.benchmark True以加速常量图像大小的推理。bs表示batch_size(批量大小)这里是1或视频流中的帧数。vid_path和vid_writer分别是视频路径和视频编写器初始化为长度为batch_size 的空列表。
4.6 核心推理代码
4.6.1 数据的预热
model.warmup(imgsz(1 if pt or model.triton else bs, 3, *imgsz)) # warmupseen, windows, dt 0, [], (Profile(devicedevice), Profile(devicedevice), Profile(devicedevice))for path, im, im0s, vid_cap, s in dataset:with dt[0]:im torch.from_numpy(im).to(model.device)im im.half() if model.fp16 else im.float() # uint8 to fp16/32im / 255 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0if len(im.shape) 3:im im[None] # expand for batch dimif model.xml and im.shape[0] 1:ims torch.chunk(im, im.shape[0], 0)这段代码主要涉及模型的预热warmup和数据处理过程让我为您解释一下这部分代码的功能
模型预热 调用model.warmup()方法对模型进行预热传入图像尺寸参数。如果使用PyTorch或Triton推理引擎则将图像尺寸设置为(1 if pt or model.triton else bs, 3, *imgsz)。初始化变量 初始化seen、windows和dt变量。seen用于记录已处理的数据量windows用于存储窗口信息dt是包含三个Profile对象的元组用于记录时间性能信息。遍历数据集并处理数据 for循环中遍历数据集中的每个数据项包括路径、图像数据、原始图像数据、视频捕获对象和其他信息。 将图像数据转换为PyTorch张量(Tensor)并移动到模型所在的设备上。 根据模型是否使用FP16半精度推理将图像数据转换为半精度或全精度浮点数。 将像素值从0-255缩放到0.0-1.0之间。 如果图像数据维度为3维则扩展一个维度以匹配模型的输入要求。 如果模型需要XML格式输入并且图像数据批量大小大于1则对图像数据进行分块处理。
通过这段代码程序对模型进行预热操作初始化变量用于记录处理过程中的信息并遍历数据集中的数据项将图像数据转换为模型可接受的格式并进行必要的处理为后续的推理操作做好准备
4.6.2 可视化和预测结果处理
这段代码主要涉及模型推理过程中的可视化和预测结果处理让我为您解释一下这部分代码的功能 with dt[1]:visualize increment_path(save_dir / Path(path).stem, mkdirTrue) if visualize else Falseif model.xml and im.shape[0] 1:pred Nonefor image in ims:if pred is None:pred model(image, augmentaugment, visualizevisualize).unsqueeze(0)else:pred torch.cat((pred, model(image, augmentaugment, visualizevisualize).unsqueeze(0)), dim0)pred [pred, None]else:pred model(im, augmentaugment, visualizevisualize)可视化处理 在dt[1]时间性能记录块中根据条件判断如果visualize为真则将保存目录路径和当前图像文件名的基本名称构建为可视化路径并确保目录存在。如果不需要可视化则将visualize设置为False。模型推理 根据条件判断如果模型需要XML格式输入并且图像数据批量大小大于1则对分块后的图像数据进行推理将每个图像的预测结果存储在pred中。否则直接对单个图像数据进行推理将预测结果存储在pred中。
4.6.3 非极大值抑制和CSV文件操作 # NMSwith dt[2]:pred non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_detmax_det)# Second-stage classifier (optional)# pred utils.general.apply_classifier(pred, classifier_model, im, im0s)# Define the path for the CSV filecsv_path save_dir / predictions.csv# Create or append to the CSV filedef write_to_csv(image_name, prediction, confidence):Writes prediction data for an image to a CSV file, appending if the file exists.data {Image Name: image_name, Prediction: prediction, Confidence: confidence}with open(csv_path, modea, newline) as f:writer csv.DictWriter(f, fieldnamesdata.keys())if not csv_path.is_file():writer.writeheader()writer.writerow(data)这段代码主要涉及非极大值抑制NMS处理、CSV文件操作和写入数据到CSV文件让我为您解释一下这部分代码的功能
非极大值抑制NMS 在dt[2]时间性能记录块中调用non_max_suppression函数对预测结果进行非极大值抑制处理。该函数会根据置信度阈值conf_thres、IoU阈值iou_thres、类别列表classes、是否使用类别不可知的NMSagnostic_nms以及最大检测数max_det等参数进行NMS操作过滤掉重叠度高的边界框。CSV文件操作 定义了CSV文件的路径为保存目录下的predictions.csv。 定义了一个函数write_to_csv用于将图像名称、预测结果和置信度写入CSV文件。如果CSV文件不存在则会创建文件并写入表头如果文件已存在则会在文件末尾追加数据。写入数据到CSV文件 在推理结果处理后调用write_to_csv函数将每张图像的名称、预测结果和置信度写入CSV文件中用于记录模型的预测结果。
通过这段代码程序对模型的预测结果进行NMS处理过滤掉重叠的边界框同时将每张图像的预测结果和置信度写入CSV文件中以便后续分析和展示。
问题一NMS非极大值抑制是什么有什么作用
非极大值抑制Non-Maximum SuppressionNMS是一种常用的目标检测算法中的后处理技术用于筛选和去除重叠度高的边界框保留最具代表性的目标框。其作用主要包括以下几点 去除重叠框在目标检测任务中同一个目标可能会被多个边界框检测到导致重叠的边界框。NMS通过保留具有最高置信度的边界框同时抑制与其高度重叠的其他边界框从而减少冗余检测结果。 提高检测精度通过NMS算法可以有效地过滤掉冗余的边界框使得最终的检测结果更加精确和准确。只保留最具代表性的边界框有助于提高目标检测算法的性能。 减少误检率NMS可以帮助减少误检率即减少将背景区域误判为目标的情况。通过去除重叠的边界框可以减少对同一目标的多次检测从而降低误检率。 提高目标定位准确性NMS可以帮助提高目标的定位准确性确保最终的检测结果能够准确地框出目标的位置避免边界框之间的重叠和干扰。 总的来说非极大值抑制在目标检测领域起着非常重要的作用能够帮助优化检测结果提高检测精度和准确性同时减少冗余信息使得目标检测算法更加高效和可靠。
问题二CSV文件是什么有什么用
CSV文件是一种常见的文本文件格式其全称为逗号分隔值Comma-Separated Values。在CSV文件中数据以逗号或其他分隔符如分号、制表符等分隔的形式存储每行代表一条记录每个字段列之间用分隔符进行分隔。CSV文件的主要作用包括 数据存储和交换CSV文件是一种简单且通用的数据存储格式可以用于存储结构化数据如表格数据、数据库导出数据等。它易于生成和解析方便数据的交换和共享。 数据导入导出许多软件和工具支持CSV格式可以将数据导出为CSV文件也可以从CSV文件中导入数据。这种灵活性使得CSV文件成为数据迁移和数据备份的常用格式。 数据处理和分析CSV文件可以被各种数据处理工具如Excel、Python的pandas库等直接读取和处理方便进行数据分析、统计和可视化操作。 数据交换和集成在不同系统之间进行数据交换时CSV文件是一种常用的中间格式可以帮助不同系统之间实现数据集成和数据共享。总的来说CSV文件是一种简单且通用的数据存储格式具有易读易写、易处理的特点被广泛应用于数据存储、数据交换、数据处理和数据分析等领域。它为数据的管理和处理提供了便利是数据处理中常用的文件格式之一。
4.6.4 预测的过程
①对每张图像的预测结果进行遍历处理更新计数器并根据不同情况处理图像信息 for i, det in enumerate(pred): # per imageseen 1if webcam: # batch_size 1p, im0, frame path[i], im0s[i].copy(), dataset.counts f{i}: else:p, im0, frame path, im0s.copy(), getattr(dataset, frame, 0)
使用enumerate函数遍历每张图像的预测结果其中i表示索引det表示每张图像的检测结果。 对每张图像进行处理包括更新seen计数器根据是否使用摄像头数据源webcam来确定处理方式。 如果使用摄像头数据源webcamTrue则将当前图像的路径path[i]、原始图像im0s[i].copy()和数据集的帧数计数dataset.count分别赋值给p、im0和frame变量并更新字符串S。 如果不使用摄像头数据源则将图像路径path、原始图像im0s.copy()和数据集的帧数计数getattr(dataset, “frame”, 0)分别赋值给p、im0和frame变量。
②对路径进行处理并生成保存路径和文本文件路径输出图像尺寸信息进行坐标归一化处理以便后续保存图像文件、标签文件和处理边界框坐标等操作
p Path(p) # to Pathsave_path str(save_dir / p.name) # im.jpgtxt_path str(save_dir / labels / p.stem) ( if dataset.mode image else f_{frame}) # im.txts %gx%g % im.shape[2:] # print stringgn torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwhimc im0.copy() if save_crop else im0 # for save_cropannotator Annotator(im0, line_widthline_thickness, examplestr(names))if len(det):# Rescale boxes from img_size to im0 sizedet[:, :4] scale_boxes(im.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()③程序遍历检测结果中的每个类别统计每个类别的检测数量并将类别名称和对应的检测数量添加到字符串s中用于打印输出检测结果 # Print resultsfor c in det[:, 5].unique():n (det[:, 5] c).sum() # detections per classs f{n} {names[int(c)]}{s * (n 1)}, # add to string4.6.5 打印目标检测结果
# Write resultsfor *xyxy, conf, cls in reversed(det):c int(cls) # integer classlabel names[c] if hide_conf else f{names[c]}confidence float(conf)confidence_str f{confidence:.2f}if save_csv:write_to_csv(p.name, label, confidence_str)if save_txt: # Write to filexywh (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywhline (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh) # label formatwith open(f{txt_path}.txt, a) as f:f.write((%g * len(line)).rstrip() % line \n)if save_img or save_crop or view_img: # Add bbox to imagec int(cls) # integer classlabel None if hide_labels else (names[c] if hide_conf else f{names[c]} {conf:.2f})annotator.box_label(xyxy, label, colorcolors(c, True))if save_crop:save_one_box(xyxy, imc, filesave_dir / crops / names[c] / f{p.stem}.jpg, BGRTrue)这段代码主要涉及将检测结果写入文件包括CSV文件和文本文件、在图像上绘制边界框和标签、保存裁剪的边界框等操作解释一下这部分代码的功能
写入结果 对每个检测结果中的边界框坐标、置信度、类别进行处理将其写入CSV文件和文本文件中。 如果save_csv为True则调用write_to_csv函数将图像名称、类别标签和置信度写入CSV文件。 如果save_txt为True则将归一化后的边界框坐标、类别、置信度写入文本文件格式为cls, x_center, y_center, width, height, confidence。绘制边界框和标签 如果save_img、save_crop或view_img为True则在图像上绘制边界框和标签。 如果hide_labels为True则不显示标签否则根据hide_conf决定是否显示置信度。 使用annotator.box_label函数在图像上绘制边界框和标签颜色根据类别不同而变化。保存裁剪的边界框 如果save_crop为True则将裁剪的边界框保存为单独的图像文件文件名包括类别信息和图像名称。
通过这段代码程序将检测结果写入文件CSV和文本文件、在图像上绘制边界框和标签并保存裁剪的边界框以便后续分析和展示
4.6.6 流式展示检测结果 # Stream resultsim0 annotator.result()if view_img:if platform.system() Linux and p not in windows:windows.append(p)cv2.namedWindow(str(p), cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO) # allow window resize (Linux)cv2.resizeWindow(str(p), im0.shape[1], im0.shape[0])cv2.imshow(str(p), im0)cv2.waitKey(1) # 1 millisecond这段代码主要涉及流式展示检测结果解释一下这部分代码的功能
流式展示结果 使用annotator.result()获取绘制了边界框和标签的图像im0。 如果view_img为True则将处理后的图像展示出来。展示图像 如果view_img为True根据操作系统类型和窗口列表windows判断是否需要创建新窗口并展示图像。 在Linux系统下如果图像路径p不在窗口列表windows中则创建新窗口并设置窗口属性为可调整大小和保持宽高比。 使用OpenCV的cv2.imshow函数展示图像窗口名称为图像路径p图像内容为处理后的图像im0。 使用cv2.waitKey(1)等待1毫秒以便展示图像并等待用户操作。
通过这段代码程序实现了对处理后的图像进行流式展示方便用户实时查看检测结果。根据用户设置的参数程序会在图像上绘制边界框和标签并在图像上展示检测结果
4.6.7 保存检测后的图像及视频流 # Save results (image with detections)if save_img:if dataset.mode image:cv2.imwrite(save_path, im0)else: # video or streamif vid_path[i] ! save_path: # new videovid_path[i] save_pathif isinstance(vid_writer[i], cv2.VideoWriter):vid_writer[i].release() # release previous video writerif vid_cap: # videofps vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)w int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))h int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))else: # streamfps, w, h 30, im0.shape[1], im0.shape[0]save_path str(Path(save_path).with_suffix(.mp4)) # force *.mp4 suffix on results videosvid_writer[i] cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*mp4v), fps, (w, h))vid_writer[i].write(im0)这段代码主要涉及保存带有检测结果的图像或视频流让我为您解释一下这部分代码的功能
保存结果 如果save_img为True根据数据集模式“image”、“video或stream”将处理后的图像保存为文件。 如果数据集模式为image直接使用cv2.imwrite保存图像到指定路径save_path。 如果数据集模式为video或stream根据视频路径vid_path[i]和视频写入器vid_writer[i]将图像帧写入视频文件中。 如果当前保存路径与之前不同则更新保存路径并根据视频捕获对象vid_cap的情况获取帧率、宽度和高度信息。 如果之前存在视频写入器对象先释放之前的视频写入器。 创建新的视频写入器对象设置视频编解码器为mp4v帧率为获取的帧率宽度和高度为获取的宽度和高度信息。 强制将结果视频文件的后缀名设置为.mp4以确保视频文件格式正确。 通过这段代码程序根据数据集模式将处理后的图像保存为图像文件或视频流文件根据用户设置的参数和视频信息将带有检测结果的图像帧写入视频文件中
4.6.8 打印推断时间、打印结果、保存结果以及更新模型
# Print time (inference-only)LOGGER.info(f{s}{ if len(det) else (no detections), }{dt[1].dt * 1E3:.1f}ms)# Print resultst tuple(x.t / seen * 1e3 for x in dt) # speeds per imageLOGGER.info(fSpeed: %.1fms pre-process, %.1fms inference, %.1fms NMS per image at shape {(1, 3, *imgsz)} % t)if save_txt or save_img:s f\n{len(list(save_dir.glob(labels/*.txt)))} labels saved to {save_dir / labels} if save_txt else LOGGER.info(fResults saved to {colorstr(bold, save_dir)}{s})if update:strip_optimizer(weights[0]) # update model (to fix SourceChangeWarning)这段代码主要涉及打印推断时间、打印结果、保存结果以及更新模型让我为您解释一下这部分代码的功能
打印推断时间 使用LOGGER.info打印推断时间信息包括每个类别的检测数量和推断时间。 如果没有检测到目标则打印(no detections)并打印推断时间以毫秒为单位。打印结果 计算每个图像的预处理时间、推断时间和NMS非极大值抑制时间并打印在日志中。 打印每个图像的预处理时间、推断时间和NMS时间以及图像的形状信息。保存结果 如果需要保存文本文件或图像文件则根据保存的文本标签文件数量和保存路径打印结果保存信息。更新模型 如果需要更新模型则调用strip_optimizer函数来更新模型以修复可能出现的SourceChangeWarning。
五、 对于具体推理部分run函数的代码总结
运行函数主要包括以下几个步骤 载入参数指定模型权重、数据源、推断尺寸、置信度阈值等参数。 初始化配置根据数据源类型进行初始化配置如判断是否为文件、URL、摄像头等。 保存结果创建保存结果的目录并根据需要创建标签目录。 加载模型选择设备并加载目标检测模型。 加载数据根据数据源类型加载数据集。 数据预热对模型进行数据预热。 推理过程对每个图像进行推理包括可视化处理和结果保存。 非极大值抑制对检测结果进行非极大值抑制处理。 推理结果处理处理推理结果包括保存结果到CSV文件和文本文件。 打印时间信息打印推理时间信息和结果保存路径。 更新模型如果需要更新模型则调用函数进行更新。
