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使用Yolov8训练使用 钢管管道计数检测数据集 12000张 带标注 voc yolo

label| pic_ num| box_ _num
TYPE 2 - 1QA3800: (4258， 43183)
TYPE 2 - 1QA1900: (3841， 100681)
TYPE 2 - 1QA1425: (3171， 47254)
TYPE 1 - P05: (110， 3576)
TYPE 7 - L1: (1363， 1375)
total: (12743， 196069)

声明：以下代码仅供参考！

好的，我们将构建一个基于YOLOv8的钢管管道计数检测系统。由于你的数据集包含多种类型的钢管管道（TYPE 2 - 1QA3800, TYPE 2 - 1QA1900, TYPE 2 - 1QA1425, TYPE 1 - P05, TYPE 7 - L1），我们需要处理多类别分类问题。

以下是详细的步骤和代码示例：

环境部署说明

首先，确保你已经安装了必要的库。以下是详细的环境部署步骤：

安装依赖

# 创建虚拟环境（可选）python-mvenv yolov8_envsourceyolov8_env/bin/activate# 在Windows上使用 `yolov8_env\Scripts\activate`# 安装PyTorchpipinstalltorch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117# 安装YOLOv8pipinstallultralytics# 安装其他依赖pipinstallpyqt5 matplotlib scikit-learn pandas opencv-python

数据集准备

假设你的数据集已经准备好，并且是以VOC和YOLO格式存储的。我们将主要使用YOLO格式进行训练。

数据集结构

dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ │ ├── img1.jpg │ │ ├── img2.jpg │ │ └── ... │ └── val/ │ ├── img3.jpg │ ├── img4.jpg │ └── ... ├── labels/ │ ├── train/ │ ├── img1.txt │ ├── img2.txt │ └── ... │ └── val/ │ ├── img3.txt │ ├── img4.txt │ └── ... └── classes.txt

classes.txt内容如下：

TYPE_2_1QA3800 TYPE_2_1QA1900 TYPE_2_1QA1425 TYPE_1_P05 TYPE_7_L1

每个图像对应的标签文件是一个文本文件，每行表示一个边界框，格式为：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

模型训练权重和指标可视化展示

我们将使用YOLOv8进行训练，并在训练过程中记录各种指标，如F1曲线、准确率、召回率、损失曲线和混淆矩阵。

训练脚本train_yolov8.py

[<title="Training YOLOv8 on Steel Pipe Counting Detection Dataset">]fromultralyticsimportYOLOimportos# Define pathsdataset_path='path/to/dataset'weights_path='best.pt'# Create dataset.yamlyaml_content=f""" train:{os.path.join(dataset_path,'images/train')}val:{os.path.join(dataset_path,'images/val')}nc: 5 names: ['TYPE_2_1QA3800', 'TYPE_2_1QA1900', 'TYPE_2_1QA1425', 'TYPE_1_P05', 'TYPE_7_L1'] """withopen(os.path.join(dataset_path,'dataset.yaml'),'w')asf:f.write(yaml_content)# Train YOLOv8model=YOLO('yolov8n.pt')# Load a pretrained model (recommended for training)results=model.train(data=os.path.join(dataset_path,'dataset.yaml'),epochs=100,imgsz=640,save=True)# Save the best weightsmodel.export(format='pt')os.rename('runs/detect/train/weights/best.pt',weights_path)

请将path/to/dataset替换为实际的数据集路径。

指标可视化展示

我们将编写代码来可视化训练过程中的各项指标，包括F1曲线、准确率、召回率、损失曲线和混淆矩阵。

可视化脚本visualize_metrics.py

[<title="Visualizing Training Metrics for YOLOv8">]importosimportjsonimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,ConfusionMatrixDisplay# Load metricsmetrics_path='runs/detect/train/metrics.json'withopen(metrics_path,'r')asf:metrics=json.load(f)# Extract metricsloss=[entry['loss']forentryinmetricsif'loss'inentry]precision=[entry['metrics/precision(m)']forentryinmetricsif'metrics/precision(m)'inentry]recall=[entry['metrics/recall(m)']forentryinmetricsif'metrics/recall(m)'inentry]f1=[entry['metrics/mAP50(m)']forentryinmetricsif'metrics/mAP50(m)'inentry]# Plot loss curveplt.figure(figsize=(15,5))plt.subplot(1,3,1)plt.plot(loss,label='Loss')plt.xlabel('Epochs')plt.ylabel('Loss')plt.title('Training Loss Curve')plt.legend()# Plot precision and recall curvesplt.subplot(1,3,2)plt.plot(precision,label='Precision')plt.plot(recall,label='Recall')plt.xlabel('Epochs')plt.ylabel('Score')plt.title('Precision and Recall Curves')plt.legend()# Plot F1 curveplt.subplot(1,3,3)plt.plot(f1,label='F1 Score')plt.xlabel('Epochs')plt.ylabel('F1 Score')plt.title('F1 Score Curve')plt.legend()plt.tight_layout()plt.show()# Confusion matrix# Assuming you have predictions and true labels# For demonstration, let's create some dummy datatrue_labels=np.random.randint(0,6,size=100)# 0 to 5 (background or one of the pipe types)predictions=np.random.randint(0,6,size=100)# 0 to 5 (background or one of the pipe types)cm=confusion_matrix(true_labels,predictions,labels=list(range(6)))disp=ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm,display_labels=['Background','TYPE_2_1QA3800','TYPE_2_1QA1900','TYPE_2_1QA1425','TYPE_1_P05','TYPE_7_L1'])disp.plot(cmap=plt.cm.Blues)plt.title('Confusion Matrix')plt.show()

PyQt5设计的界面

我们将使用PyQt5设计一个简单的GUI界面来进行模型预测。

GUI代码gui_app.py

[<title="PyQt5 GUI for YOLOv8 Steel Pipe Counting Detection">]importsysimportcv2importnumpyasnpfromPyQt5.QtWidgetsimportQApplication,QMainWindow,QLabel,QPushButton,QVBoxLayout,QWidget,QFileDialog,QMessageBoxfromPyQt5.QtGuiimportQImage,QPixmapfromultralyticsimportYOLOclassMainWindow(QMainWindow):def__init__(self):super().__init__()self.setWindowTitle("Steel Pipe Counting Detection")self.setGeometry(100,100,800,600)self.image_label=QLabel(self)self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)self.predict_button=QPushButton("Predict",self)self.predict_button.clicked.connect(self.predict)self.open_button=QPushButton("Open Image",self)self.open_button.clicked.connect(self.open_image)layout=QVBoxLayout()layout.addWidget(self.image_label)layout.addWidget(self.open_button)layout.addWidget(self.predict_button)container=QWidget()container.setLayout(layout)self.setCentralWidget(container)self.model=YOLO('best.pt')defopen_image(self):options=QFileDialog.Options()file_name,_=QFileDialog.getOpenFileName(self,"QFileDialog.getOpenFileName()","","Images (*.png *.xpm *.jpg);;All Files (*)",options=options)iffile_name:self.image_path=file_name pixmap=QPixmap(file_name)self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(800,600))defpredict(self):ifnothasattr(self,'image_path'):QMessageBox.warning(self,"Warning","Please open an image first.")returnimg0=cv2.imread(self.image_path)# BGRassertimg0isnotNone,f'Image Not Found{self.image_path}'results=self.model(img0,stream=True)forresultinresults:boxes=result.boxes.cpu().numpy()forboxinboxes:r=box.xyxy[0].astype(int)cls=int(box.cls[0])conf=box.conf[0]label=f'{self.model.names[cls]}{conf:.2f}'color=(0,255,0)# Greencv2.rectangle(img0,r[:2],r[2:],color,2)cv2.putText(img0,label,(r[0],r[1]-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.9,color,2)rgb_image=cv2.cvtColor(img0,cv2.COLOR_BGR2RGB)h,w,ch=rgb_image.shape bytes_per_line=ch*w qt_image=QImage(rgb_image.data,w,h,bytes_per_line,QImage.Format_RGB888)pixmap=QPixmap.fromImage(qt_image)self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(800,600))if__name__=="__main__":app=QApplication(sys.argv)window=MainWindow()window.show()sys.exit(app.exec_())

算法原理介绍

YOLOv8算法原理

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种实时目标检测算法，其核心思想是在单个神经网络中同时预测边界框的位置和类别概率。YOLOv8相较于之前的版本，在速度和准确性方面都有显著提升。

主要特点：

1. 统一架构：YOLOv8采用统一的架构，简化了模型的设计。
2. 高效的特征提取：通过使用先进的卷积层和注意力机制，提高特征提取的效率。
3. 改进的损失函数：引入新的损失函数来优化边界框回归和分类任务。
4. 多尺度训练：通过多尺度训练增强模型的泛化能力。
5. 自动数据增强：集成自动数据增强技术，减少对人工标注数据的依赖。

工作流程：

1. 输入图像：将输入图像传递给YOLOv8模型。
2. 特征提取：通过一系列卷积层提取图像特征。
3. 预测：模型输出每个网格单元的边界框位置、置信度分数和类别概率。
4. 非极大值抑制（NMS）：去除冗余的预测结果，保留最佳的边界框。
5. 输出结果：返回最终的目标检测结果。

总结

通过以上步骤，我们可以构建一个完整的基于YOLOv8的钢管管道计数检测系统，包括数据集准备、环境部署、模型训练、指标可视化展示和PyQt5界面设计。以下是所有相关的代码文件：

1. 训练脚本(train_yolov8.py)
2. 指标可视化脚本(visualize_metrics.py)
3. GUI应用代码(gui_app.py)