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基于CNN的YOLOv8动物姿态估计
卷积神经网络Convolutional Neural Networks, CNN在图像识别和物体检测领域有着广泛的应用而YOLO系列You Only Look Once作为其中的代表作之一以其高效、实时的特性深受研究者和开发者的喜爱。本文将聚焦于还未正式发布的YOLOv8版本注截至当前时间点YOLO的最新版本为YOLOv5YOLOv8尚不存在假定它是YOLO家族中用于动物姿态估计的最新迭代并简要介绍其在训练和实现动物姿态识别时的基本流程与代码实践。
1. YOLOv8动物姿态估计概述
YOLOv8设想为一个深度学习模型旨在一次性从图像中预测出动物的位置及其关键点坐标实现对动物姿态的实时估计。相较于传统的姿态估计算法YOLOv8的优势在于其端到端的学习方式和出色的实时性能。
2. 数据集准备与标注
首先需要一个包含动物图像和相应关键点标注的数据集。每个动物的图像应该附带一组关键点标签如关节、脊椎点等以便模型能够学习到动物的姿态特征。标注数据时通常采用像素坐标的方式标识出动物身体的关键点位置。
3. 模型结构与训练
YOLOv8假设采用了先进的卷积神经网络结构以适应姿态估计任务的需求。训练过程通常包括以下步骤
数据预处理对图像进行归一化、裁剪、增强等预处理以优化模型的学习效果。
模型初始化构建YOLOv8网络架构初始化权重参数可能包括对先前版本YOLO模型的优化改进。
损失函数设计结合位置损失如IoU loss和关键点回归损失如MSE或Smooth L1 loss设计复合损失函数以联合优化目标框定位和关键点定位。
训练迭代将标注数据输入到模型中进行训练通过反向传播更新网络权重逐步优化模型性能。
验证与调整在验证集上评估模型的表现根据验证结果调整超参数如学习率、正则化系数等以达到最佳模型性能。 4. 代码实现
在实践中开发人员通常会在Python环境下利用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架来实现YOLOv8模型的训练代码。以下是一些关键代码环节的示例基于伪代码
python
import torch
from yolov8_model import YOLOv8Model # 假设存在YOLOv8模型类# 初始化模型
model YOLOv8Model()# 加载预训练权重或随机初始化权重
model.load_pretrained_weights(yolov8_pretrained.pth) # 若存在预训练模型# 数据加载器配置
data_loader setup_data_loader(animal_pose_dataset)# 设置优化器和损失函数
optimizer torch.optim.Adam(model.parameters(), lr0.001)
criterion CustomLossFunction() # 自定义复合损失函数# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):for inputs, targets in data_loader:optimizer.zero_grad()predictions model(inputs) # 前向传播loss criterion(predictions, targets) # 计算损失loss.backward() # 反向传播optimizer.step() # 更新权重# 每个epoch结束后进行验证和日志记录等操作# 训练完成后保存模型权重
torch.save(model.state_dict(), yolov8_animal_pose.pth)需要注意的是由于YOLOv8版本并未发布上述代码仅为示意实际操作中需根据实际存在的YOLO版本或未来可能发布的YOLOv8版本进行编写和调整。在动物姿态估计任务中YOLO系列模型通常会对输入图像进行全局分析并输出每个动物的目标框和内部的关键点坐标以此来估计动物的姿态。
基于CNN卷积神经网络的YOLOv8模型在动物姿态估计识别方面是一种有效的解决方案。 YOLOYou Only Look。 Once系列模型因其在实时目标检测中的高效性能而广受欢迎YOLOv8是在YOLO家族中的一个更新版本继承并改进了其前身YOLOv5的优点增强了对于姿态估计任务的支持。 以下是一些关键步骤和考虑因素用于基于YOLOv8进行动物姿态估计识别的训练与代码实现
数据准备
数据集构建首先你需要一个包含标注好的动物姿态数据集比如COCO、voc等其中包含了动物图像及其对应的关节点坐标。
数据预处理
将数据集按照YOLOv8格式进行整理确保图像尺寸适配模型要求同时关键点数据转换为YOLOv8可接受的形式。 模型配置与训练
模型加载与配置根据动物姿态识别任务调整模型配置文件如.yaml文件设置合适的anchor boxes、输入尺寸和输出层结构以适应姿态估计的需求。
关键点检测模块
YOLOv8在设计时可能整合了关键点检测的头结构用于预测每个目标框内的关节点坐标。
训练流程
使用类似如下命令启动训练过程
python train.py --model yolov8n-pose --data your_dataset.yaml --hyp hyp.finetune.yaml --weights yolov8_base_weights.pt --epochs 200 --batch-size 16其中your_dataset.yaml是您的自定义数据集配置文件yolov8_base_weights.pt是YOLOv8的基础权重hyp.finetune.yaml是超参数配置文件。
代码实践
训练脚本参照ultralytics提供的训练脚本修改和添加必要的代码以支持关键点的损失函数计算和后处理。
评估与验证
训练过程中会定期在验证集上评估模型的表现检查关键点预测的准确性可以利用内置的评价指标如平均绝对误差MAE或PCKhPercentage of Correct Keypoints等。
测试与推理
训练完成后使用YOLOv8的推理脚本来加载训练好的模型对新的未标注动物图像进行姿态估计。
注意事项
YOLOv8对于姿态估计任务的改进可能包括但不限于优化关键点预测的头结构、加入额外的损失函数来约束关键点之间的相对关系、以及优化训练策略以提高模型对姿态变化的鲁棒性。 请确保在训练之前熟悉并正确配置所需的硬件资源如GPU加速并且合理调整训练参数以达到最佳性能。 为了获得详细的代码指导和训练教程您可以查阅ultralytics团队发布的官方文档、GitHub仓库中的说明文件以及CSDN技术社区、阿里云等平台上的相关教程和技术博客。随着技术的发展具体的训练代码和教程可能会有所更新请务必查阅最新的官方指南和社区资源。
PR曲线
PR曲线Precision-Recall Curve和F1曲线虽然名称不常见但在实际应用中我们更多是指的是Precision-Recall曲线和F1分数F1-score的关系而不是一个单独的“F1曲线”。
Precision-Recall CurvePR曲线
PR曲线是用来衡量二分类或多分类模型性能的一种可视化工具。它展示了模型在不同阈值设定下Precision查准率和Recall查全率之间的权衡关系。Precision表示模型预测为正类的样本中有多少确实是正类而Recall表示所有真实的正类样本中有多少被模型成功找了出来。
在PR曲线上横坐标是Recall纵坐标是Precision。当Recall增大时Precision可能会下降这是因为放宽预测条件会导致更多的样本被标记为正类其中包括了真正的正类和假正类False Positives。理想情况下希望模型在保持高Recall的同时Precision也尽可能高。
在分析PR曲线时人们常寻找能使F1-score最大化的阈值点该点对应的Precision和Recall组合被认为是模型的最佳性能点。虽然PR曲线本身不是“F1曲线”但是在分析PR曲线的过程中我们常常会关注F1-score在各个阈值下的表现尤其是在实践中寻找最合适的模型决策阈值时。而在某些场合下为了综合考量模型性能研究者可能会通过计算PR曲线下面积Average Precision, AP来得到一个整体评估值。 F1指数 F1-score F1分数是Precision和Recall的一个综合度量它是一个调和平均数旨在给出一个单一数值来反映模型在这两个指标上的表现。F1-score的计算公式如下
[ F1 2 \cdot \frac{Precision \times Recall}{Precision Recall} ]
F1-score最大值为1最小值为0。当Precision和Recall都很高的时候F1-score也会很高。 代码
def prepare_predictions(image_dir_path,image_filename,model,BOX_IOU_THRESH 0.55,BOX_CONF_THRESH0.30,KPT_CONF_THRESH0.68):image_path os.path.join(image_dir_path, image_filename)image cv2.imread(image_path).copy()results model.predict(image_path, confBOX_CONF_THRESH, iouBOX_IOU_THRESH)[0].cpu()if not len(results.boxes.xyxy):return image# Get the predicted boxes, conf scores and keypoints.pred_boxes results.boxes.xyxy.numpy()pred_box_conf results.boxes.conf.numpy()pred_kpts_xy results.keypoints.xy.numpy()pred_kpts_conf results.keypoints.conf.numpy()# Draw predicted bounding boxes, conf scores and keypoints on image.for boxes, score, kpts, confs in zip(pred_boxes, pred_box_conf, pred_kpts_xy, pred_kpts_conf):kpts_ids np.where(confs KPT_CONF_THRESH)[0]filter_kpts kpts[kpts_ids]filter_kpts np.concatenate([filter_kpts, np.expand_dims(kpts_ids, axis-1)], axis-1)image draw_boxes(image, boxes, scorescore)image draw_landmarks(image, filter_kpts)return imagedataclass(frozenTrue)
class TrainingConfig:DATASET_YAML: str animal-keypoints.yamlMODEL: str yolov8m-pose.ptEPOCHS: int 100KPT_SHAPE: tuple (24,3)PROJECT: str Animal_KeypointsNAME: str f{MODEL.split(.)[0]}_{EPOCHS}_epochsCLASSES_DICT: dict field(default_factory lambda:{0 : dog})DATA_DIR animal-pose-dataTRAIN_DIR ftrain
TRAIN_FOLDER_IMG fimages
TRAIN_FOLDER_LABELS flabelsTRAIN_IMG_PATH os.path.join(DATA_DIR, TRAIN_DIR, TRAIN_FOLDER_IMG)
TRAIN_LABEL_PATH os.path.join(DATA_DIR, TRAIN_DIR, TRAIN_FOLDER_LABELS)VALID_DIR fvalid
VALID_FOLDER_IMG fimages
VALID_FOLDER_LABELS flabels
CLASS_ID 0
# create_yolo_txt_files(train_json_data, TRAIN_LABEL_PATH)
# create_yolo_txt_files(val_json_data, VALID_LABEL_PATH)
ann_meta_data pd.read_csv(keypoint_definitions.csv)
COLORS ann_meta_data[Hex colour].values.tolist()COLORS_RGB_MAP []
VALID_IMG_PATH os.path.join(DATA_DIR, VALID_DIR, VALID_FOLDER_IMG)
for color in COLORS:R, G, B int(color[:2], 16), int(color[2:4], 16), int(color[4:], 16)COLORS_RGB_MAP.append({color: (R,G,B)})
VAL_IMAGE_FILES os.listdir(VALID_IMG_PATH)num_samples 9
num_rows 3
num_cols num_samples//num_rowsfig, ax plt.subplots(nrowsnum_rows,ncolsnum_cols,figsize(25, 15),)random.seed(90)
random.shuffle(VAL_IMAGE_FILES)
train_config TrainingConfig()
ckpt_path os.path.join(train_config.PROJECT, train_config.NAME, weights, best.pt)
print(ckpt_pth,ckpt_path)
model_pose YOLO(ckpt_path)for idx, (file, axis) in enumerate(zip(VAL_IMAGE_FILES[:num_samples], ax.flat)):image_pred prepare_predictions(VALID_IMG_PATH, file, model_pose)axis.imshow(image_pred[...,::-1])axis.axis(off)plt.tight_layout(h_pad4., w_pad4.)
plt.show();
