企业官网建设流程全解析

论坛网站建设用工具软件,怎样用源代码做网站,购物网站建设策划,网站添加微信一、背景意义 随着工业化进程的加快#xff0c;个人防护装备#xff08;PPE#xff09;在各类工作场所的安全管理中扮演着越来越重要的角色。尤其是在建筑、制造和运输等高风险行业#xff0c;佩戴适当的防护装备能够有效降低工伤事故的发生率。然而#xff0c;尽管许多企…一、背景意义随着工业化进程的加快个人防护装备PPE在各类工作场所的安全管理中扮演着越来越重要的角色。尤其是在建筑、制造和运输等高风险行业佩戴适当的防护装备能够有效降低工伤事故的发生率。然而尽管许多企业已制定了严格的安全规章制度仍然存在因员工未能正确佩戴个人防护装备而导致的安全隐患。因此开发一种高效、准确的个人防护装备检测系统能够实时监测和识别工作场所中员工的防护装备佩戴情况显得尤为重要。本研究基于改进的YOLOv8You Only Look Once version 8模型旨在构建一个高效的个人防护装备检测系统。YOLOv8作为一种先进的目标检测算法具有快速、高效的特性能够在实时视频流中进行物体检测。通过对该模型的改进结合特定的个人防护装备数据集我们期望能够提高检测的准确性和鲁棒性。该数据集包含4254张图像涵盖36个类别包括各种防护装备如安全帽、安全背心、手套等以及未佩戴防护装备的状态如无安全帽、无安全背心等。这些丰富的类别信息为模型的训练提供了良好的基础使其能够在多样化的工作环境中有效识别不同的防护装备状态。在技术层面上个人防护装备检测系统的构建不仅依赖于深度学习算法的创新还需要大量高质量的数据支持。通过使用Roboflow平台导出的数据集我们能够确保数据的多样性和标注的准确性。这些数据不仅涵盖了不同类型的防护装备还包括各种工作场景下的人员图像极大地丰富了模型的训练样本。通过对这些数据的分析和处理我们能够进一步优化YOLOv8模型的参数设置提高其在实际应用中的检测性能。从社会意义上看构建个人防护装备检测系统具有重要的现实意义。该系统的应用可以有效提升工作场所的安全管理水平减少因未佩戴防护装备而导致的工伤事故保护员工的生命安全和身体健康。此外该系统还可以为企业提供实时的安全监测数据帮助管理层及时发现和纠正安全隐患从而推动企业安全文化的建设。综上所述基于改进YOLOv8的个人防护装备检测系统的研究不仅具有重要的学术价值也为实际应用提供了切实可行的解决方案。通过这一研究我们希望能够为提高工作场所的安全性贡献一份力量同时推动计算机视觉技术在安全管理领域的应用与发展。二、图片效果三、数据集信息本数据集名为“PPE”旨在为改进YOLOv8的个人防护装备检测系统提供支持。该数据集包含4254张图像涵盖36个类别专注于各种个人防护装备及相关场景的检测。这些图像的多样性和丰富性为模型的训练提供了坚实的基础使其能够在不同环境和条件下有效识别和分类目标对象。在类别方面本数据集涵盖了多种与个人防护装备相关的物品包括但不限于挖掘机、硬帽、梯子、安全锥、安全背心等。这些类别的选择反映了在工业和建筑环境中个人防护装备的重要性和多样性。例如硬帽和安全背心是工人安全的基本装备而挖掘机和其他机械设备则是这些装备使用的常见场景。通过对这些类别的详细标注数据集能够帮助模型学习到不同装备的特征从而提高检测的准确性和鲁棒性。数据集中还包含了一些“无装备”类别如“NO-Hardhat”、“NO-Safety Vest”、“no gloves”等。这些类别的设置旨在帮助模型识别缺乏必要防护装备的情况这对于安全监测系统至关重要。通过识别这些缺失的装备系统能够及时发出警报从而提高工作场所的安全性。此外数据集中的“Person”类别也极为重要因为它提供了与个人防护装备相关的上下文信息。通过识别图像中的人员模型可以更好地判断这些人员是否佩戴了适当的防护装备进而提升整体检测效果。数据集中还包括多种交通工具的类别如SUV、巴士、厢式货车等这些类别的存在为模型提供了更多的背景信息有助于提高检测的准确性。数据集的创建和标注是由Roboflow用户提供的采用了CC BY 4.0许可证确保了数据的开放性和可共享性。这种开放的许可方式使得研究人员和开发者能够自由使用和修改数据集从而推动个人防护装备检测技术的发展。最后本数据集的导出时间为2023年10月9日数据的时效性和相关性为模型的训练提供了最新的信息支持。通过使用这一数据集研究人员可以更好地理解和改进YOLOv8模型在个人防护装备检测中的表现为未来的安全监测系统提供更加精准和高效的解决方案。数据集的多样性和全面性为模型的训练提供了良好的基础确保其在实际应用中的有效性和可靠性。四、核心代码python import os import shutil import tempfile from contextlib import contextmanager from pathlib import Path contextmanager def spaces_in_path(path): 处理路径中包含空格的上下文管理器。 如果路径中包含空格则将其替换为下划线复制文件/目录到新路径 执行上下文代码块然后将文件/目录复制回原位置。 参数: path (str | Path): 原始路径。 返回: (Path): 替换空格后的临时路径如果没有空格则返回原始路径。 if in str(path): path Path(path) # 转换为Path对象 with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp_dir: # 创建临时目录 tmp_path Path(tmp_dir) / path.name.replace( , _) # 替换空格后的新路径 # 复制文件或目录 if path.is_dir(): shutil.copytree(path, tmp_path) # 复制目录 elif path.is_file(): shutil.copy2(path, tmp_path) # 复制文件 try: yield tmp_path # 返回临时路径 finally: # 将文件/目录复制回原位置 if tmp_path.is_dir(): shutil.copytree(tmp_path, path, dirs_exist_okTrue) elif tmp_path.is_file(): shutil.copy2(tmp_path, path) # 复制回文件 else: yield path # 如果没有空格直接返回原始路径 def increment_path(path, exist_okFalse, sep, mkdirFalse): 增加文件或目录路径例如runs/exp -- runs/exp{sep}2, runs/exp{sep}3, ...等。 参数: path (str, pathlib.Path): 要增加的路径。 exist_ok (bool, optional): 如果为True路径将不会增加直接返回。默认为False。 sep (str, optional): 路径和增加数字之间的分隔符。默认为。 mkdir (bool, optional): 如果路径不存在则创建目录。默认为False。 返回: (pathlib.Path): 增加后的路径。 path Path(path) # 转换为Path对象 if path.exists() and not exist_ok: path, suffix (path.with_suffix(), path.suffix) if path.is_file() else (path, ) # 增加路径 for n in range(2, 9999): p f{path}{sep}{n}{suffix} # 生成新的路径 if not os.path.exists(p): break path Path(p) if mkdir: path.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) # 创建目录 return path def file_size(path): 返回文件或目录的大小MB。 if isinstance(path, (str, Path)): mb 1 20 # 将字节转换为MB path Path(path) if path.is_file(): return path.stat().st_size / mb # 返回文件大小 elif path.is_dir(): return sum(f.stat().st_size for f in path.glob(**/*) if f.is_file()) / mb # 返回目录大小 return 0.0 def get_latest_run(search_dir.): 返回最近的 last.pt 文件路径用于恢复训练。 last_list glob.glob(f{search_dir}/**/last*.pt, recursiveTrue) # 查找所有last*.pt文件 return max(last_list, keyos.path.getctime) if last_list else # 返回最新的文件路径代码核心部分分析spaces_in_path: 处理路径中包含空格的情况确保在执行代码时不会因为路径中的空格而导致错误。通过创建临时路径来避免问题。increment_path: 用于生成一个新的文件或目录路径确保路径唯一性适用于需要多次保存的场景如实验结果。file_size: 计算文件或目录的大小方便用户了解文件占用的存储空间。get_latest_run: 查找最近的训练结果文件便于用户恢复训练。这个文件是一个名为files.py的 Python 模块属于 Ultralytics YOLO 项目主要用于处理文件和目录的操作。它包含了一些实用的功能比如更改工作目录、处理路径中的空格、递增路径、获取文件的修改时间和大小等。首先文件中定义了一个WorkingDirectory类它是一个上下文管理器允许用户在指定的目录中执行代码。通过使用with语句或装饰器的方式可以在进入上下文时切换到新的工作目录并在退出时恢复到原来的工作目录。这对于需要在特定目录下执行一系列操作的场景非常有用。接下来定义了一个spaces_in_path的上下文管理器用于处理路径中包含空格的情况。如果路径中有空格它会将空格替换为下划线并将文件或目录复制到一个临时位置执行上下文中的代码最后再将文件或目录复制回原来的位置。这可以避免因为路径中有空格而导致的一些潜在问题。increment_path函数用于递增文件或目录的路径。如果指定的路径已经存在且exist_ok参数为False它会在路径后面添加一个数字后缀以避免冲突。该函数还支持创建目录的功能如果mkdir参数为True则会在路径不存在时创建该目录。file_age函数返回自文件上次更新以来的天数通过计算当前时间与文件最后修改时间的差值来实现。file_date函数则返回文件的最后修改日期格式为“年-月-日”。file_size函数用于返回文件或目录的大小以MB为单位。如果传入的是文件路径它会返回该文件的大小如果是目录路径则会计算该目录下所有文件的总大小。最后get_latest_run函数用于查找指定目录下最新的last.pt文件通常用于恢复训练。它会在指定的搜索目录中递归查找符合条件的文件并返回最新文件的路径。整体来看这个模块提供了一系列实用的文件和目录操作功能能够帮助用户在进行文件处理时更加高效和便捷。python import numpy as np import scipy from scipy.spatial.distance import cdist from ultralytics.utils.metrics import bbox_ioa # 尝试导入 lap 库用于线性分配 try: import lap # for linear_assignment assert lap.__version__ # 验证包不是目录 except (ImportError, AssertionError, AttributeError): from ultralytics.utils.checks import check_requirements check_requirements(lapx0.5.2) # 更新到 lap 包 import lap def linear_assignment(cost_matrix: np.ndarray, thresh: float, use_lap: bool True) - tuple: 使用 scipy 或 lap.lapjv 进行线性分配。 参数: cost_matrix (np.ndarray): 包含分配成本值的矩阵。 thresh (float): 认为分配有效的阈值。 use_lap (bool, optional): 是否使用 lap.lapjv。默认为 True。 返回: 包含以下内容的元组 - 匹配的索引 - a 中未匹配的索引 - b 中未匹配的索引 # 如果成本矩阵为空返回空匹配和所有未匹配的索引 if cost_matrix.size 0: return np.empty((0, 2), dtypeint), tuple(range(cost_matrix.shape[0])), tuple(range(cost_matrix.shape[1])) if use_lap: # 使用 lap.lapjv 进行线性分配 _, x, y lap.lapjv(cost_matrix, extend_costTrue, cost_limitthresh) matches [[ix, mx] for ix, mx in enumerate(x) if mx 0] # 找到匹配的索引 unmatched_a np.where(x 0)[0] # 找到未匹配的 a 索引 unmatched_b np.where(y 0)[0] # 找到未匹配的 b 索引 else: # 使用 scipy.optimize.linear_sum_assignment 进行线性分配 x, y scipy.optimize.linear_sum_assignment(cost_matrix) # 行 x列 y matches np.asarray([[x[i], y[i]] for i in range(len(x)) if cost_matrix[x[i], y[i]] thresh]) if len(matches) 0: unmatched_a list(np.arange(cost_matrix.shape[0])) unmatched_b list(np.arange(cost_matrix.shape[1])) else: unmatched_a list(set(np.arange(cost_matrix.shape[0])) - set(matches[:, 0])) unmatched_b list(set(np.arange(cost_matrix.shape[1])) - set(matches[:, 1])) return matches, unmatched_a, unmatched_b # 返回匹配和未匹配的索引 def iou_distance(atracks: list, btracks: list) - np.ndarray: 基于交并比 (IoU) 计算轨迹之间的成本。 参数: atracks (list[STrack] | list[np.ndarray]): 轨迹 a 或边界框的列表。 btracks (list[STrack] | list[np.ndarray]): 轨迹 b 或边界框的列表。 返回: (np.ndarray): 基于 IoU 计算的成本矩阵。 # 确定输入轨迹的边界框 if atracks and isinstance(atracks[0], np.ndarray) or btracks and isinstance(btracks[0], np.ndarray): atlbrs atracks btlbrs btracks else: atlbrs [track.tlbr for track in atracks] # 获取轨迹 a 的边界框 btlbrs [track.tlbr for track in btracks] # 获取轨迹 b 的边界框 ious np.zeros((len(atlbrs), len(btlbrs)), dtypenp.float32) # 初始化 IoU 矩阵 if len(atlbrs) and len(btlbrs): # 计算 IoU ious bbox_ioa( np.ascontiguousarray(atlbrs, dtypenp.float32), np.ascontiguousarray(btlbrs, dtypenp.float32), iouTrue ) return 1 - ious # 返回成本矩阵 def embedding_distance(tracks: list, detections: list, metric: str cosine) - np.ndarray: 基于嵌入计算轨迹和检测之间的距离。 参数: tracks (list[STrack]): 轨迹列表。 detections (list[BaseTrack]): 检测列表。 metric (str, optional): 距离计算的度量。默认为 cosine。 返回: (np.ndarray): 基于嵌入计算的成本矩阵。 cost_matrix np.zeros((len(tracks), len(detections)), dtypenp.float32) # 初始化成本矩阵 if cost_matrix.size 0: return cost_matrix det_features np.asarray([track.curr_feat for track in detections], dtypenp.float32) # 获取检测特征 track_features np.asarray([track.smooth_feat for track in tracks], dtypenp.float32) # 获取轨迹特征 cost_matrix np.maximum(0.0, cdist(track_features, det_features, metric)) # 计算距离 return cost_matrix # 返回成本矩阵 def fuse_score(cost_matrix: np.ndarray, detections: list) - np.ndarray: 将成本矩阵与检测分数融合以生成单一相似度矩阵。 参数: cost_matrix (np.ndarray): 包含分配成本值的矩阵。 detections (list[BaseTrack]): 带有分数的检测列表。 返回: (np.ndarray): 融合后的相似度矩阵。 if cost_matrix.size 0: return cost_matrix iou_sim 1 - cost_matrix # 计算 IoU 相似度 det_scores np.array([det.score for det in detections]) # 获取检测分数 det_scores np.expand_dims(det_scores, axis0).repeat(cost_matrix.shape[0], axis0) # 扩展分数维度 fuse_sim iou_sim * det_scores # 融合相似度 return 1 - fuse_sim # 返回融合后的成本代码核心部分说明线性分配linear_assignment函数用于根据成本矩阵进行线性分配返回匹配和未匹配的索引。IoU 计算iou_distance函数计算两个轨迹之间的交并比返回成本矩阵。嵌入距离计算embedding_distance函数计算轨迹和检测之间的距离返回成本矩阵。分数融合fuse_score函数将成本矩阵与检测分数融合生成相似度矩阵。这个程序文件ultralytics/trackers/utils/matching.py主要用于处理目标跟踪中的匹配问题特别是通过计算代价矩阵来进行目标跟踪的分配和匹配。文件中使用了 NumPy 和 SciPy 库来进行数值计算并且引入了一个名为lap的库来执行线性分配。首先文件中定义了一个linear_assignment函数该函数接收一个代价矩阵和一个阈值返回匹配的索引以及未匹配的索引。函数首先检查代价矩阵是否为空如果为空则返回空的匹配结果和所有未匹配的索引。如果选择使用lap库则调用lap.lapjv方法进行线性分配否则使用 SciPy 的linear_sum_assignment方法。最终函数返回匹配的结果和未匹配的索引。接下来文件定义了iou_distance函数该函数用于计算基于交并比IoU的代价矩阵。它接收两个轨迹列表判断输入类型并提取边界框的坐标然后计算这些边界框之间的 IoU 值并返回 1 减去 IoU 值作为代价矩阵。然后是embedding_distance函数它计算轨迹和检测之间的距离基于特征嵌入。该函数首先初始化一个代价矩阵然后提取检测的特征使用scipy.spatial.distance.cdist方法计算轨迹特征与检测特征之间的距离并返回代价矩阵。最后文件中定义了fuse_score函数它将代价矩阵与检测得分融合生成一个单一的相似度矩阵。该函数计算 IoU 相似度并将检测得分扩展到与代价矩阵相同的形状最终返回融合后的相似度矩阵。整体而言这个文件实现了目标跟踪中常用的匹配算法通过计算不同的代价矩阵如 IoU 和特征嵌入距离来帮助在不同的检测和跟踪之间进行有效的匹配。importsysimportsubprocessdefrun_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_pathsys.executable# 构建运行命令使用 streamlit 运行指定的脚本commandf{python_path} -m streamlit run {script_path}# 执行命令并等待其完成resultsubprocess.run(command,shellTrue)# 检查命令执行的返回码如果不为0则表示出错ifresult.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_pathweb.py# 假设脚本在当前目录下# 调用函数运行脚本run_script(script_path)代码注释说明导入模块sys用于获取当前 Python 解释器的路径。subprocess用于执行外部命令。定义run_script函数该函数接收一个参数script_path表示要运行的 Python 脚本的路径。使用sys.executable获取当前 Python 解释器的路径以便在正确的环境中运行脚本。构建命令字符串使用streamlit模块运行指定的脚本。使用subprocess.run执行构建的命令并等待其完成。检查命令的返回码如果返回码不为0表示脚本运行出错打印错误信息。主程序入口使用if __name__ __main__:确保该部分代码仅在直接运行脚本时执行。指定要运行的脚本路径在此示例中为web.py。调用run_script函数来执行指定的脚本。这个程序文件名为ui.py其主要功能是通过当前的 Python 环境运行一个指定的脚本。代码中首先导入了必要的模块包括sys、os和subprocess以及一个自定义的路径处理模块abs_path。在run_script函数中首先获取当前 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script_path参数是传入的脚本路径格式化后的命令字符串将会被传递给subprocess.run方法。subprocess.run用于在新的进程中执行命令。通过设置shellTrue可以在 shell 中执行命令。函数会检查命令的返回码如果返回码不为 0表示脚本运行出错此时会打印出错误信息。在文件的最后部分使用if __name__ __main__:来确保只有在直接运行该文件时才会执行以下代码。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。总体来说这个程序的主要作用是封装了一个简单的接口用于在当前 Python 环境中运行指定的 Streamlit 脚本并处理可能出现的错误。python import torch from ultralytics.data.augment import LetterBox from ultralytics.engine.predictor import BasePredictor from ultralytics.engine.results import Results from ultralytics.utils import ops class RTDETRPredictor(BasePredictor): RT-DETR (Real-Time Detection Transformer) 预测器扩展自 BasePredictor 类用于使用百度的 RT-DETR 模型进行预测。 该类利用视觉变换器的强大功能提供实时物体检测同时保持高精度。支持高效的混合编码和 IoU 感知查询选择等关键特性。 def postprocess(self, preds, img, orig_imgs): 对模型的原始预测结果进行后处理以生成边界框和置信度分数。 该方法根据置信度和类别过滤检测结果如果在 self.args 中指定。 参数: preds (torch.Tensor): 模型的原始预测结果。 img (torch.Tensor): 处理后的输入图像。 orig_imgs (list or torch.Tensor): 原始未处理的图像。 返回: (list[Results]): 包含后处理后的边界框、置信度分数和类别标签的 Results 对象列表。 # 获取预测结果的维度 nd preds[0].shape[-1] # 分割边界框和分数 bboxes, scores preds[0].split((4, nd - 4), dim-1) # 如果输入图像不是列表则转换为 numpy 格式 if not isinstance(orig_imgs, list): orig_imgs ops.convert_torch2numpy_batch(orig_imgs) results [] for i, bbox in enumerate(bboxes): # 遍历每个边界框 # 将边界框从 xywh 格式转换为 xyxy 格式 bbox ops.xywh2xyxy(bbox) # 获取每个边界框的最大分数和对应的类别 score, cls scores[i].max(-1, keepdimTrue) # 根据置信度过滤 idx score.squeeze(-1) self.args.conf # 如果指定了类别则进一步过滤 if self.args.classes is not None: idx (cls torch.tensor(self.args.classes, devicecls.device)).any(1) idx # 过滤后的预测结果 pred torch.cat([bbox, score, cls], dim-1)[idx] orig_img orig_imgs[i] oh, ow orig_img.shape[:2] # 获取原始图像的高度和宽度 # 将预测的边界框坐标缩放到原始图像尺寸 pred[..., [0, 2]] * ow pred[..., [1, 3]] * oh img_path self.batch[0][i] # 获取图像路径 # 将结果添加到列表中 results.append(Results(orig_img, pathimg_path, namesself.model.names, boxespred)) return results def pre_transform(self, im): 在将输入图像输入模型进行推理之前对其进行预处理。输入图像被调整为方形比例并填充。 参数: im (list[np.ndarray] | torch.Tensor): 输入图像形状为 (N,3,h,w) 的张量或 [(h,w,3) x N] 的列表。 返回: (list): 预处理后的图像列表准备进行模型推理。 # 创建 LetterBox 对象以进行图像调整 letterbox LetterBox(self.imgsz, autoFalse, scaleFillTrue) # 对每个图像进行调整并返回 return [letterbox(imagex) for x in im]代码核心部分说明RTDETRPredictor 类该类是 RT-DETR 模型的预测器负责处理输入图像并生成预测结果。postprocess 方法该方法对模型的原始预测结果进行后处理提取边界框、置信度和类别并根据置信度和类别进行过滤。pre_transform 方法该方法对输入图像进行预处理以确保它们符合模型的输入要求如方形尺寸和填充。这个程序文件是用于实现RT-DETR实时检测变换器模型的预测功能继承自基础预测器类BasePredictor。RT-DETR模型结合了视觉变换器的优势能够在保持高准确度的同时实现实时目标检测。该类支持高效的混合编码和IoU交并比感知查询选择等关键特性。在文件中首先导入了必要的库和模块包括PyTorch和一些来自Ultralytics的工具。接着定义了RTDETRPredictor类该类包含了一些重要的属性和方法。类的构造函数中定义了两个主要属性imgsz表示推理时使用的图像大小必须是正方形并且填充比例合适args用于存储传递给预测器的参数覆盖选项。postprocess方法用于对模型的原始预测结果进行后处理以生成边界框和置信度分数。该方法首先将预测结果分为边界框和分数并根据置信度和类别进行过滤。处理过程中如果输入图像不是列表格式则将其转换为NumPy数组。然后方法会遍历每个边界框转换坐标格式并根据置信度和类别进行筛选最终生成一个包含后处理结果的Results对象列表。pre_transform方法则负责在将输入图像送入模型进行推理之前进行预处理。它使用LetterBox类将输入图像调整为正方形的尺寸以确保适合模型的输入要求。该方法支持输入为PyTorch张量或列表格式的图像并返回经过预处理的图像列表准备好进行模型推理。整体而言这个文件实现了RT-DETR模型的预测功能包括图像的预处理和后处理确保模型能够高效且准确地进行目标检测。# Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license RT-DETR接口基于视觉变换器的实时目标检测器。RT-DETR提供实时性能和高准确性 在CUDA和TensorRT等加速后端中表现出色。它具有高效的混合编码器和IoU感知查询选择 以提高检测准确性。 fromultralytics.engine.modelimportModel# 导入基础模型类fromultralytics.nn.tasksimportRTDETRDetectionModel# 导入RT-DETR检测模型from.predictimportRTDETRPredictor# 导入预测器from.trainimportRTDETRTrainer# 导入训练器from.valimportRTDETRValidator# 导入验证器classRTDETR(Model): RT-DETR模型接口。该基于视觉变换器的目标检测器提供实时性能和高准确性。 支持高效的混合编码、IoU感知查询选择和可调的推理速度。 属性: model (str): 预训练模型的路径默认为rtdetr-l.pt。 def__init__(self,modelrtdetr-l.pt)-None: 使用给定的预训练模型文件初始化RT-DETR模型。支持.pt和.yaml格式。 参数: model (str): 预训练模型的路径默认为rtdetr-l.pt。 异常: NotImplementedError: 如果模型文件扩展名不是pt、yaml或yml。 # 检查模型文件扩展名是否有效ifmodelandmodel.split(.)[-1]notin(pt,yaml,yml):raiseNotImplementedError(RT-DETR只支持从*.pt、*.yaml或*.yml文件创建。)super().__init__(modelmodel,taskdetect)# 调用父类构造函数propertydeftask_map(self)-dict: 返回RT-DETR的任务映射将任务与相应的Ultralytics类关联。 返回: dict: 一个字典将任务名称映射到RT-DETR模型的Ultralytics任务类。 return{detect:{predictor:RTDETRPredictor,# 预测器类validator:RTDETRValidator,# 验证器类trainer:RTDETRTrainer,# 训练器类model:RTDETRDetectionModel,# RT-DETR检测模型类}}代码核心部分及注释说明导入模块导入必要的类和模块以便在RT-DETR模型中使用。RTDETR类该类继承自Model是RT-DETR模型的接口负责初始化和管理模型的任务。初始化方法__init__方法用于初始化RT-DETR模型接受一个模型路径参数检查文件扩展名是否有效。任务映射属性task_map属性返回一个字典映射检测任务到相应的预测器、验证器、训练器和模型类以便于任务的管理和调用。这个程序文件是关于百度的RT-DETR模型的接口实现RT-DETR是一种基于视觉变换器Vision Transformer的实时目标检测器具有高效的实时性能和高准确性特别适合在CUDA和TensorRT等加速后端上运行。文件中包含了模型的基本结构和功能。首先文件引入了几个必要的模块包括Ultralytics的基础模型类、RT-DETR的检测模型、预测器、训练器和验证器。这些模块为RT-DETR模型的功能提供了支持。RTDETR类继承自Ultralytics的Model类构造函数接受一个参数model表示预训练模型的路径默认值为’rtdetr-l.pt’。在初始化过程中程序会检查模型文件的扩展名确保它是支持的格式.pt、.yaml或.yml如果不是则会抛出NotImplementedError异常。RTDETR类还定义了一个名为task_map的属性它返回一个字典映射了与RT-DETR相关的任务和相应的Ultralytics类。这个字典包括了预测器、验证器、训练器和检测模型的类便于在不同的任务中使用RT-DETR模型。总的来说这个文件为RT-DETR模型提供了一个清晰的接口方便用户进行目标检测任务的实现和管理。通过使用这个接口用户可以轻松地加载预训练模型并进行预测、训练和验证等操作。python import time import numpy as np import pandas as pd from ultralytics import YOLO from ultralytics.utils import select_device, check_requirements, check_yolo, file_size def benchmark( modelyolov8n.pt, dataNone, imgsz160, halfFalse, int8False, devicecpu, verboseFalse ): 基准测试YOLO模型在不同格式下的速度和准确性。 参数: model (str | Path | optional): 模型文件或目录的路径默认为yolov8n.pt。 data (str, optional): 用于评估的数据集默认为None。 imgsz (int, optional): 基准测试的图像大小默认为160。 half (bool, optional): 如果为True则使用半精度模型默认为False。 int8 (bool, optional): 如果为True则使用int8精度模型默认为False。 device (str, optional): 基准测试运行的设备可以是cpu或cuda默认为cpu。 verbose (bool | float | optional): 如果为True或浮点数则在给定指标下断言基准测试通过默认为False。 返回: df (pandas.DataFrame): 包含每种格式的基准测试结果的DataFrame包括文件大小、指标和推理时间。 pd.options.display.max_columns 10 # 设置pandas显示的最大列数 pd.options.display.width 120 # 设置pandas显示的宽度 device select_device(device, verboseFalse) # 选择设备CPU或GPU model YOLO(model) # 加载YOLO模型 results [] # 存储结果的列表 start_time time.time() # 记录开始时间 # 遍历导出格式 for i, (name, format, suffix, cpu, gpu) in export_formats().iterrows(): emoji, filename ❌, None # 默认导出状态为失败 try: # 检查导出格式的兼容性 if i in {5, 10}: # CoreML和TF.js格式 assert MACOS or LINUX, export only supported on macOS and Linux if cpu in device.type: assert cpu, inference not supported on CPU if cuda in device.type: assert gpu, inference not supported on GPU # 导出模型 if format -: filename model.ckpt_path or model.cfg # PyTorch格式 exported_model model # 使用原始模型 else: filename model.export(imgszimgsz, formatformat, halfhalf, int8int8, devicedevice, verboseFalse) exported_model YOLO(filename, taskmodel.task) # 加载导出的模型 assert suffix in str(filename), export failed # 检查导出是否成功 emoji ❎ # 导出成功 # 进行推理 exported_model.predict(ASSETS / bus.jpg, imgszimgsz, devicedevice, halfhalf) # 验证模型 data data or TASK2DATA[model.task] # 获取数据集 key TASK2METRIC[model.task] # 获取指标 results exported_model.val( datadata, batch1, imgszimgsz, plotsFalse, devicedevice, halfhalf, int8int8, verboseFalse ) metric, speed results.results_dict[key], results.speed[inference] # 获取指标和速度 results.append([name, ✅, round(file_size(filename), 1), round(metric, 4), round(speed, 2)]) # 记录结果 except Exception as e: LOGGER.warning(fERROR ❌️ Benchmark failure for {name}: {e}) # 记录错误 results.append([name, emoji, round(file_size(filename), 1), None, None]) # 记录失败结果 # 打印结果 check_yolo(devicedevice) # 打印系统信息 df pd.DataFrame(results, columns[Format, Status❔, Size (MB), key, Inference time (ms/im)]) # 创建结果DataFrame # 打印基准测试完成信息 name Path(model.ckpt_path).name LOGGER.info(f\nBenchmarks complete for {name} at imgsz{imgsz} ({time.time() - start_time:.2f}s)\n{df}\n) return df # 返回结果DataFrame代码说明导入必要的库导入了时间、numpy、pandas等库以及YOLO模型相关的工具。benchmark函数用于基准测试YOLO模型的速度和准确性接受多个参数以控制测试的细节。选择设备通过select_device函数选择运行基准测试的设备CPU或GPU。模型加载加载指定路径的YOLO模型。导出格式遍历遍历支持的导出格式进行模型导出和推理。推理和验证对导出的模型进行推理并验证其性能记录结果。结果打印打印基准测试的结果包括格式、状态、文件大小、指标和推理时间。该代码的核心在于通过不同格式对YOLO模型进行基准测试以评估其在速度和准确性方面的表现。这个程序文件ultralytics/utils/benchmarks.py是用于基准测试 YOLO 模型的性能包括速度和准确性。文件中包含了两个主要的类和一些函数分别用于模型的基准测试和性能分析。首先文件中定义了一个benchmark函数该函数的主要功能是对指定的 YOLO 模型进行基准测试。它接受多个参数包括模型路径、数据集、图像大小、是否使用半精度或整型精度、设备类型CPU 或 GPU以及是否详细输出测试结果。函数内部首先选择设备然后根据给定的模型路径加载模型。接着它会遍历不同的导出格式如 PyTorch、ONNX、TensorRT 等对每种格式进行导出并进行预测记录每种格式的文件大小、准确性指标和推理时间。最后结果会以 Pandas DataFrame 的形式返回并且会将结果写入日志文件。接下来文件中定义了一个ProfileModels类用于对多个模型进行性能分析。该类接受模型路径列表并允许用户设置多次运行的次数、预热运行的次数、最小运行时间、图像大小等参数。类中有一个profile方法它会获取所有相关的模型文件并对每个模型进行基准测试记录其性能指标。该方法支持 TensorRT 和 ONNX 模型的分析并生成一个包含模型名称、速度、参数数量和计算量等信息的表格。在ProfileModels类中还有一些辅助方法比如get_files用于获取模型文件get_onnx_model_info用于获取 ONNX 模型的信息profile_tensorrt_model和profile_onnx_model分别用于分析 TensorRT 和 ONNX 模型的性能。iterative_sigma_clipping方法用于对运行时间进行迭代的 sigma 剔除以减少异常值的影响。总体来说这个文件的目的是提供一个全面的工具用于评估和比较不同格式的 YOLO 模型在推理速度和准确性方面的性能帮助用户选择最适合其需求的模型格式。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