【完整源码+数据集+部署教程】市场商品识别检测系统源码 [一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]

一、背景意义

随着信息技术的迅猛发展，计算机视觉技术在各个领域的应用日益广泛，尤其是在商品识别和市场分析方面。传统的市场商品识别方法多依赖于人工识别和分类，效率低下且容易受到人为因素的影响。近年来，深度学习技术的快速进步为商品识别提供了新的解决方案，其中基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法尤为突出。YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效的实时检测能力和较高的准确率，逐渐成为商品识别领域的研究热点。

本研究旨在基于改进的YOLOv8模型，构建一个高效的市场商品识别系统。所使用的数据集包含3452张图像，涵盖了8个商品类别，包括Pepsi、Coca-Cola、咖喱、真拉面、牛奶、Pepero杏仁、二维码和Twix。这些商品不仅在市场上具有广泛的应用场景，而且在消费者日常生活中占据重要地位。通过对这些商品的自动识别和分类，能够为市场营销、库存管理、消费者行为分析等提供有力支持。

在市场商品识别的研究中，数据集的质量和多样性直接影响模型的训练效果和识别准确率。我们的数据集包含了多种类商品，涵盖了不同的品牌和包装形式，能够有效地模拟实际市场环境。这为改进YOLOv8模型提供了丰富的训练样本，使其能够在复杂的背景下实现高效的商品识别。此外，数据集中还包含二维码的识别任务，这为研究提供了更为广泛的应用场景，尤其是在现代零售环境中，二维码的普及使得商品信息的获取变得更加便捷。

改进YOLOv8模型的意义在于其能够在保持高准确率的同时，提升检测速度，使得实时商品识别成为可能。这对于快速消费品行业尤为重要，商家可以通过实时数据分析，及时调整市场策略和库存管理，提高运营效率。同时，基于改进YOLOv8的商品识别系统也可以为消费者提供更为个性化的购物体验，例如通过识别商品快速获取相关信息和促销活动，增强消费者的购买决策。

此外，本研究还将探讨如何通过数据增强、模型优化等手段，进一步提升商品识别的鲁棒性和准确性。这不仅有助于推动目标检测技术在商业领域的应用，也为后续相关研究提供了理论基础和实践经验。综上所述，基于改进YOLOv8的市场商品识别系统的研究，不仅具有重要的学术价值，也为实际商业应用提供了切实可行的解决方案，具有广泛的社会和经济意义。

二、图片效果

三、数据集信息

在当今快速发展的市场环境中，商品识别技术的准确性和效率对于零售行业的数字化转型至关重要。为此，我们构建了一个名为“market_detection”的数据集，旨在为改进YOLOv8的市场商品识别系统提供强有力的支持。该数据集包含了8个不同类别的商品，涵盖了广泛的日常消费品，具体类别包括：Pepsi、cocacola、curry、jinramen、milk、pepero_almonds、qr_code和twix。这些类别的选择不仅反映了市场上流行的商品类型，也为模型的训练提供了丰富的样本来源。

在数据集的构建过程中，我们特别注重样本的多样性和代表性。每个类别的商品都通过精心设计的拍摄方案进行捕捉，确保在不同的光照条件、背景环境和拍摄角度下，数据集中的图像能够真实反映实际使用场景。例如，Pepsi和cocacola作为两种广受欢迎的碳酸饮料，它们的包装设计、颜色和标识在不同的市场环境中可能会有所不同，因此我们在数据集中收录了多种不同版本的图像，以提高模型的泛化能力。

此外，数据集中还包含了与商品相关的二维码（qr_code）类别。这一类别的引入，不仅丰富了数据集的内容，也为未来的应用场景提供了更多的可能性。通过识别二维码，系统可以进一步获取商品的详细信息，增强用户体验。这种多层次的识别能力，将使得市场商品识别系统在实际应用中更加智能化和人性化。

在数据标注方面，我们采用了严格的标注标准，确保每个图像中的商品都能被准确地识别和分类。标注团队由经验丰富的专业人员组成，他们对每个类别的特征有深入的理解，从而保证了数据集的高质量和高准确性。每个图像的标注信息都经过多轮审核，以消除潜在的错误和不一致性，确保训练模型时所使用的数据是可靠的。

为了便于后续的模型训练和评估，我们还将数据集划分为训练集、验证集和测试集，确保模型在不同阶段的学习和验证过程中都能获得充分的样本支持。这种划分策略不仅有助于提高模型的训练效率，也能有效避免过拟合现象的发生，使得最终模型在实际应用中具备更强的适应性和准确性。

综上所述，“market_detection”数据集的构建充分考虑了市场商品识别系统的实际需求，通过精心选择商品类别、严格的数据标注和合理的数据划分，为改进YOLOv8模型提供了坚实的基础。随着这一数据集的应用，我们期待在市场商品识别领域取得更为显著的进展，推动零售行业的智能化发展。

四、核心代码

```python import os import time import cv2 import pandas as pd from PIL import Image def save_chinese_image(file_path, image_array): """ 保存带有中文路径的图片文件 参数： file_path (str): 图片的保存路径，应包含中文字符 image_array (numpy.ndarray): 要保存的 OpenCV 图像（即 numpy 数组） """ try: # 将 OpenCV 图片转换为 Pillow Image 对象 image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image_array, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 使用 Pillow 保存图片文件 image.save(file_path) print(f"成功保存图像到: {file_path}") except Exception as e: print(f"保存图像失败: {str(e)}") class ResultLogger: def __init__(self): """ 初始化ResultLogger类，创建一个空的DataFrame用于存储识别结果。 """ self.results_df = pd.DataFrame(columns=["识别结果", "位置", "面积", "时间"]) def concat_results(self, result, location, confidence, time): """ 将检测结果添加到结果DataFrame中。 参数： result (str): 检测结果。 location (str): 检测位置。 confidence (str): 置信度。 time (str): 检出目标所在时间。 返回： pd.DataFrame: 更新后的DataFrame。 """ # 创建一个包含这些信息的字典 result_data = { "识别结果": [result], "位置": [location], "面积": [confidence], "时间": [time] } # 创建一个新的DataFrame并将其添加到实例的DataFrame new_row = pd.DataFrame(result_data) self.results_df = pd.concat([self.results_df, new_row], ignore_index=True) return self.results_df class LogTable: def __init__(self, csv_file_path=None): """ 初始化LogTable类实例，尝试从CSV文件加载数据。 参数： csv_file_path (str): 保存初始数据的CSV文件路径。 """ self.csv_file_path = csv_file_path # 尝试加载CSV文件数据 if csv_file_path and os.path.exists(csv_file_path): self.data = pd.read_csv(csv_file_path, encoding='utf-8') else: # 如果文件不存在，创建一个空的DataFrame self.data = pd.DataFrame(columns=['文件路径', '识别结果', '位置', '面积', '时间']) def add_log_entry(self, file_path, recognition_result, position, confidence, time_spent): """ 向日志中添加一条新记录。 参数： file_path (str): 文件路径 recognition_result (str): 识别结果 position (str): 位置 confidence (float): 置信度 time_spent (float): 用时（通常是秒或毫秒） 返回： None """ # 创建新的数据行 new_entry = pd.DataFrame([[file_path, recognition_result, position, confidence, time_spent]], columns=['文件路径', '识别结果', '位置', '面积', '时间']) # 将新行添加到DataFrame中 self.data = pd.concat([new_entry, self.data]).reset_index(drop=True) def save_to_csv(self): """ 将更新后的DataFrame保存到CSV文件。 """ self.data.to_csv(self.csv_file_path, index=False, encoding='utf-8', mode='a', header=False)

代码分析与注释：

1. 保存带有中文路径的图片：

   • save_chinese_image函数负责将图像保存到指定路径，支持中文字符。
   • 使用Pillow库将 OpenCV 图像转换为 Pillow 图像格式，以便于保存。

2. 结果记录器：

   • ResultLogger类用于记录检测结果，包括识别结果、位置、面积和时间。
   • concat_results方法将新的检测结果添加到 DataFrame 中。

3. 日志表管理：

   • LogTable类用于管理日志数据，包括从 CSV 文件加载数据、添加新记录和保存数据到 CSV 文件。
   • add_log_entry方法用于添加一条新的日志记录，并更新 DataFrame。

通过这些核心功能，代码实现了图像的保存和检测结果的记录与管理。```
这个程序文件log.py主要用于处理图像和记录检测结果。它包含了图像保存、结果记录和日志管理等功能。以下是对文件中各个部分的详细说明。

首先，文件导入了一些必要的库，包括操作系统相关的os、时间处理的time、图像处理的cv2、数据处理的pandas、路径处理的abs_path、图像处理的PIL和numpy，以及日期时间处理的datetime。

接下来，定义了一个名为save_chinese_image的函数，用于保存带有中文路径的图片。该函数接受两个参数：文件路径和图像数组。它尝试将 OpenCV 图像转换为 Pillow 图像对象，并使用 Pillow 保存图像。如果保存成功，会打印成功信息；如果失败，则会捕获异常并打印错误信息。

然后，定义了一个ResultLogger类。该类用于记录检测结果。初始化时，它创建一个空的 DataFrame，包含“识别结果”、“位置”、“面积”和“时间”四个列。concat_results方法用于将检测结果添加到 DataFrame 中。它接受检测结果、位置、置信度和时间作为参数，并将这些信息存储在一个新的 DataFrame 中，然后将其与现有的 DataFrame 进行合并。

接下来是LogTable类的定义。这个类负责管理日志数据和图像。初始化时，它接受一个可选的 CSV 文件路径，并尝试从该路径加载数据。如果文件不存在，则创建一个带有初始表头的空 DataFrame。该类还定义了一些方法，包括add_frames用于添加图像和检测信息，clear_frames用于清空保存的图像和结果，save_frames_file用于保存图像或视频，add_log_entry用于向日志中添加新记录，clear_data用于清空数据，save_to_csv用于将数据保存到 CSV 文件，以及update_table用于更新显示的日志表格。

在save_frames_file方法中，如果保存的图像列表不为空，程序会根据图像数量决定是保存为单张图片还是视频。如果只有一张图像，则保存为 PNG 格式；如果有多张图像，则将其保存为 AVI 格式的视频。该方法还使用了abs_path函数来确保文件路径的正确性。

add_log_entry方法用于向日志中添加新记录，创建一个新的数据行并将其添加到 DataFrame 中。save_to_csv方法则将更新后的 DataFrame 保存到指定的 CSV 文件中。

最后，update_table方法用于更新日志表格，显示最新的 500 条记录，确保在界面上展示的数据不会过多。

总体来说，这个程序文件实现了图像的保存、检测结果的记录和日志的管理，适用于需要处理图像和记录检测信息的应用场景。

```python import torch from ultralytics.data import ClassificationDataset, build_dataloader from ultralytics.engine.validator import BaseValidator from ultralytics.utils.metrics import ClassifyMetrics, ConfusionMatrix from ultralytics.utils.plotting import plot_images class ClassificationValidator(BaseValidator): """ 扩展自 BaseValidator 类的分类验证器，用于基于分类模型的验证。 """ def __init__(self, dataloader=None, save_dir=None, pbar=None, args=None, _callbacks=None): """初始化 ClassificationValidator 实例，设置数据加载器、保存目录、进度条和参数。""" super().__init__(dataloader, save_dir, pbar, args, _callbacks) self.targets = None # 存储真实标签 self.pred = None # 存储模型预测结果 self.args.task = "classify" # 设置任务类型为分类 self.metrics = ClassifyMetrics() # 初始化分类指标 def init_metrics(self, model): """初始化混淆矩阵、类名和 top-1、top-5 准确率。""" self.names = model.names # 获取类名 self.nc = len(model.names) # 获取类的数量 self.confusion_matrix = ConfusionMatrix(nc=self.nc, conf=self.args.conf, task="classify") # 初始化混淆矩阵 self.pred = [] # 初始化预测结果列表 self.targets = [] # 初始化真实标签列表 def preprocess(self, batch): """预处理输入批次并返回处理后的数据。""" batch["img"] = batch["img"].to(self.device, non_blocking=True) # 将图像数据转移到指定设备 batch["img"] = batch["img"].half() if self.args.half else batch["img"].float() # 根据参数选择数据类型 batch["cls"] = batch["cls"].to(self.device) # 将标签转移到指定设备 return batch def update_metrics(self, preds, batch): """使用模型预测和批次目标更新运行指标。""" n5 = min(len(self.names), 5) # 获取前5个预测结果 self.pred.append(preds.argsort(1, descending=True)[:, :n5]) # 将预测结果按降序排序并取前5个 self.targets.append(batch["cls"]) # 存储真实标签 def finalize_metrics(self, *args, **kwargs): """最终化模型的指标，如混淆矩阵和速度。""" self.confusion_matrix.process_cls_preds(self.pred, self.targets) # 处理预测结果和真实标签 self.metrics.speed = self.speed # 记录速度 self.metrics.confusion_matrix = self.confusion_matrix # 记录混淆矩阵 def get_stats(self): """返回通过处理目标和预测获得的指标字典。""" self.metrics.process(self.targets, self.pred) # 处理真实标签和预测结果 return self.metrics.results_dict # 返回结果字典 def build_dataset(self, img_path): """使用给定的图像路径和预处理参数创建并返回 ClassificationDataset 实例。""" return ClassificationDataset(root=img_path, args=self.args, augment=False, prefix=self.args.split) def get_dataloader(self, dataset_path, batch_size): """构建并返回用于分类任务的数据加载器。""" dataset = self.build_dataset(dataset_path) # 创建数据集 return build_dataloader(dataset, batch_size, self.args.workers, rank=-1) # 返回数据加载器 def print_results(self): """打印 YOLO 目标检测模型的评估指标。""" pf = "%22s" + "%11.3g" * len(self.metrics.keys) # 打印格式 LOGGER.info(pf % ("all", self.metrics.top1, self.metrics.top5)) # 打印 top-1 和 top-5 准确率 def plot_val_samples(self, batch, ni): """绘制验证图像样本。""" plot_images( images=batch["img"], batch_idx=torch.arange(len(batch["img"])), # 批次索引 cls=batch["cls"].view(-1), # 类别标签 fname=self.save_dir / f"val_batch{ni}_labels.jpg", # 保存文件名 names=self.names, # 类名 on_plot=self.on_plot, ) def plot_predictions(self, batch, preds, ni): """在输入图像上绘制预测结果并保存结果。""" plot_images( batch["img"], batch_idx=torch.arange(len(batch["img"])), # 批次索引 cls=torch.argmax(preds, dim=1), # 获取预测类别 fname=self.save_dir / f"val_batch{ni}_pred.jpg", # 保存文件名 names=self.names, # 类名 on_plot=self.on_plot, )

代码核心部分说明：

1. 类的定义：ClassificationValidator类用于分类模型的验证，继承自BaseValidator。
2. 初始化方法：设置必要的参数和指标，准备进行模型验证。
3. 指标初始化：设置混淆矩阵和类名，用于后续的性能评估。
4. 数据预处理：将输入数据转移到适当的设备，并根据需要转换数据类型。
5. 更新指标：根据模型的预测结果和真实标签更新指标。
6. 最终化指标：处理混淆矩阵并记录模型的性能指标。
7. 数据集和数据加载器：创建数据集和数据加载器，以便于批量处理数据。
8. 结果打印和绘图：打印模型的评估结果，并可视化验证样本和预测结果。```
   这个程序文件val.py是 Ultralytics YOLO 模型的一部分，主要用于分类模型的验证。它通过继承BaseValidator类来实现分类任务的验证功能。文件中包含了一些重要的类和方法，用于处理数据集、计算指标、绘制结果等。

首先，文件导入了必要的库和模块，包括 PyTorch、数据集构建工具、验证器基类、日志记录器、分类指标和绘图工具等。这些导入为后续的类和方法提供了基础。

ClassificationValidator类是文件的核心，专门用于基于分类模型的验证。它的构造函数__init__初始化了一些属性，包括数据加载器、保存目录、进度条、参数和回调函数等。该类还定义了任务类型为“分类”，并初始化了分类指标的实例。

在get_desc方法中，返回一个格式化的字符串，用于总结分类指标，包括类别、Top-1 准确率和 Top-5 准确率。init_metrics方法则用于初始化混淆矩阵、类别名称以及 Top-1 和 Top-5 准确率的计算。

preprocess方法负责对输入批次进行预处理，将图像数据移动到指定设备，并根据参数决定数据类型（半精度或单精度）。update_metrics方法用于更新模型预测和批次目标的运行指标，存储预测结果和真实标签。

在finalize_metrics方法中，处理混淆矩阵并根据需要绘制图形。该方法还将速度和混淆矩阵等信息保存到指标实例中。get_stats方法返回一个包含处理后的目标和预测的指标字典。

build_dataset方法用于创建分类数据集的实例，而get_dataloader方法则根据给定的参数构建并返回数据加载器。这些方法使得数据的准备和加载变得更加方便。

print_results方法用于打印 YOLO 模型的评估指标，包括 Top-1 和 Top-5 准确率。plot_val_samples和plot_predictions方法则用于绘制验证图像样本和预测结果，并将结果保存到指定目录中。

总体而言，这个文件提供了一个完整的框架，用于验证分类模型的性能，包括数据处理、指标计算和结果可视化等功能，适用于使用 YOLO 模型进行图像分类任务的场景。

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_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，并等待其完成result=subprocess.run(command,shell=True)# 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。")# 主程序入口if__name__=="__main__":# 指定要运行的脚本路径script_path="web.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：

1. 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。

2. 定义run_script函数：

   • 接受一个参数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。
   • 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。

3. 主程序入口：

   • 在if __name__ == "__main__":块中，指定要运行的脚本路径为web.py。
   • 调用run_script函数，传入脚本路径以执行该脚本。```
     这个程序文件名为ui.py，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 框架来启动一个 Web 应用。

首先，程序导入了必要的模块，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模块则用于创建新进程、连接到它们的输入/输出/错误管道，并获取它们的返回码。此外，程序还从QtFusion.path模块中导入了abs_path函数，用于获取文件的绝对路径。

接下来，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，存储在python_path变量中。然后，构建一个命令字符串，使用 Streamlit 运行指定的脚本。命令的格式为"{python_path}" -m streamlit run "{script_path}"，其中"{python_path}"和"{script_path}"分别被替换为当前 Python 解释器的路径和要运行的脚本的路径。

随后，使用subprocess.run方法执行构建好的命令。该方法的shell=True参数表示在 shell 中执行命令。执行完命令后，检查返回码result.returncode，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。

最后，在程序的主入口部分，使用if __name__ == "__main__":来确保只有在直接运行该脚本时才会执行以下代码。这里指定了要运行的脚本路径script_path，调用abs_path函数获取web.py的绝对路径，并最终调用run_script函数来运行这个脚本。

整体来看，这个程序的目的是方便用户通过 Python 环境启动一个 Streamlit 应用，提供了一种简单的方式来运行 Web 应用脚本。

```python # 导入必要的工具函数 plot_query_result from .utils import plot_query_result # 定义模块的公开接口，指定可以被外部访问的内容 __all__ = ["plot_query_result"]

代码注释说明：

1. from .utils import plot_query_result：

   • 这一行代码从当前模块的utils文件中导入了plot_query_result函数。这里的.表示当前目录，意味着utils是与当前文件同级的一个模块。
   • plot_query_result函数可能用于可视化查询结果，具体功能取决于utils模块的实现。

2. __all__ = ["plot_query_result"]：

   • 这一行代码定义了模块的公开接口，指定了当使用from module import *语句时，哪些名称会被导入。
   • 在这里，只有plot_query_result被列入__all__，这意味着其他在模块中定义的名称将不会被导入，增强了模块的封装性和可维护性。```
     这个程序文件是一个Python模块的初始化文件，位于ultralytics\data\explorer目录下。文件的开头包含了一条注释，说明了该模块属于Ultralytics YOLO项目，并且遵循AGPL-3.0许可证。这表明该项目是开源的，用户可以自由使用和修改，但需要遵循相应的许可证条款。

接下来，文件通过from .utils import plot_query_result这一行代码从同一目录下的utils模块中导入了一个名为plot_query_result的函数或类。这意味着在explorer模块中可以直接使用plot_query_result，而无需在使用时再指定其完整路径。

最后，__all__变量被定义为一个列表，包含了字符串"plot_query_result"。这个变量的作用是指明当使用from module import *语句时，哪些名称是可以被导入的。在这里，只有plot_query_result会被导入，其他未列出的名称将不会被导入。这是一种控制模块导出接口的方式，帮助用户了解模块的公共API。

总体来说，这个文件的主要功能是初始化explorer模块，并明确其公共接口，方便其他模块或用户使用。

```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class TransformerEncoderLayer(nn.Module): """定义一个Transformer编码器层。""" def __init__(self, c1, cm=2048, num_heads=8, dropout=0.0, act=nn.GELU(), normalize_before=False): """初始化TransformerEncoderLayer，设置参数。""" super().__init__() self.ma = nn.MultiheadAttention(c1, num_heads, dropout=dropout, batch_first=True) # 多头自注意力机制 self.fc1 = nn.Linear(c1, cm) # 前馈网络的第一层 self.fc2 = nn.Linear(cm, c1) # 前馈网络的第二层 self.norm1 = nn.LayerNorm(c1) # 第一层归一化 self.norm2 = nn.LayerNorm(c1) # 第二层归一化 self.dropout = nn.Dropout(dropout) # dropout层 self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) # dropout层1 self.dropout2 = nn.Dropout(dropout) # dropout层2 self.act = act # 激活函数 self.normalize_before = normalize_before # 是否在前向传播前进行归一化 def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None, pos=None): """前向传播，处理输入数据。""" if self.normalize_before: return self.forward_pre(src, src_mask, src_key_padding_mask, pos) # 预归一化 return self.forward_post(src, src_mask, src_key_padding_mask, pos) # 后归一化 def forward_post(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None, pos=None): """后归一化的前向传播。""" q = k = self.with_pos_embed(src, pos) # 生成查询和键 src2 = self.ma(q, k, value=src, attn_mask=src_mask, key_padding_mask=src_key_padding_mask)[0] # 自注意力计算 src = src + self.dropout1(src2) # 残差连接 src = self.norm1(src) # 归一化 src2 = self.fc2(self.dropout(self.act(self.fc1(src)))) # 前馈网络 src = src + self.dropout2(src2) # 残差连接 return self.norm2(src) # 最终归一化 def forward_pre(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None, pos=None): """预归一化的前向传播。""" src2 = self.norm1(src) # 先进行归一化 q = k = self.with_pos_embed(src2, pos) # 生成查询和键 src2 = self.ma(q, k, value=src2, attn_mask=src_mask, key_padding_mask=src_key_padding_mask)[0] # 自注意力计算 src = src + self.dropout1(src2) # 残差连接 src2 = self.norm2(src) # 归一化 src2 = self.fc2(self.dropout(self.act(self.fc1(src2)))) # 前馈网络 return src + self.dropout2(src2) # 残差连接 @staticmethod def with_pos_embed(tensor, pos=None): """如果提供了位置嵌入，则将其添加到张量中。""" return tensor if pos is None else tensor + pos # 位置嵌入的添加 class DeformableTransformerDecoderLayer(nn.Module): """可变形Transformer解码器层。""" def __init__(self, d_model=256, n_heads=8, d_ffn=1024, dropout=0.0, act=nn.ReLU(), n_levels=4, n_points=4): """初始化DeformableTransformerDecoderLayer，设置参数。""" super().__init__() self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, n_heads, dropout=dropout) # 自注意力机制 self.cross_attn = MSDeformAttn(d_model, n_levels, n_heads, n_points) # 可变形交叉注意力机制 self.linear1 = nn.Linear(d_model, d_ffn) # 前馈网络的第一层 self.linear2 = nn.Linear(d_ffn, d_model) # 前馈网络的第二层 self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) # dropout层1 self.dropout2 = nn.Dropout(dropout) # dropout层2 self.dropout3 = nn.Dropout(dropout) # dropout层3 self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) # 第一层归一化 self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model) # 第二层归一化 self.norm3 = nn.LayerNorm(d_model) # 第三层归一化 self.act = act # 激活函数 def forward(self, embed, refer_bbox, feats, shapes, padding_mask=None, attn_mask=None, query_pos=None): """前向传播，处理输入数据。""" # 自注意力 q = k = self.with_pos_embed(embed, query_pos) # 生成查询和键 tgt = self.self_attn(q.transpose(0, 1), k.transpose(0, 1), embed.transpose(0, 1), attn_mask=attn_mask)[0].transpose(0, 1) # 自注意力计算 embed = embed + self.dropout1(tgt) # 残差连接 embed = self.norm1(embed) # 归一化 # 交叉注意力 tgt = self.cross_attn(self.with_pos_embed(embed, query_pos), refer_bbox.unsqueeze(2), feats, shapes, padding_mask) # 可变形交叉注意力计算 embed = embed + self.dropout2(tgt) # 残差连接 embed = self.norm2(embed) # 归一化 # 前馈网络 tgt2 = self.linear2(self.dropout3(self.act(self.linear1(embed)))) # 前馈网络计算 embed = embed + tgt2 # 残差连接 return self.norm3(embed) # 最终归一化 @staticmethod def with_pos_embed(tensor, pos): """将位置嵌入添加到输入张量中（如果提供）。""" return tensor if pos is None else tensor + pos # 位置嵌入的添加

代码核心部分说明：

1. TransformerEncoderLayer: 这是一个Transformer编码器层的实现，包含多头自注意力机制和前馈网络。支持预归一化和后归一化两种模式。
2. DeformableTransformerDecoderLayer: 这是一个可变形Transformer解码器层的实现，包含自注意力和交叉注意力机制，以及前馈网络。用于处理解码过程中的特征和位置嵌入。

这两部分是Transformer架构中最重要的组成部分，分别负责编码和解码过程中的信息处理。```
这个程序文件定义了一些与Transformer相关的模块，主要用于深度学习中的视觉任务，特别是在目标检测和图像处理领域。文件中包含多个类，每个类实现了不同的功能，下面是对这些类及其功能的详细说明。

首先，TransformerEncoderLayer类实现了Transformer编码器的单层结构。它使用多头自注意力机制来处理输入数据，并通过前馈神经网络进行进一步的处理。该类支持前后归一化的两种模式，可以根据normalize_before参数选择使用哪种方式。在forward方法中，根据是否需要预归一化来调用不同的前向传播方法。

接下来，AIFI类是TransformerEncoderLayer的一个子类，专门用于处理具有二维位置嵌入的输入数据。它通过build_2d_sincos_position_embedding方法生成二维的正弦余弦位置嵌入，并在前向传播中将其应用于输入数据。

TransformerLayer类实现了一个基本的Transformer层，包含自注意力机制和前馈网络。它的前向传播方法将输入数据通过自注意力机制处理后，再经过前馈网络。

TransformerBlock类则是一个更复杂的结构，包含多个TransformerLayer的堆叠，并且可以根据需要添加卷积层来调整输入和输出的通道数。它的前向传播方法将输入数据转换为适合Transformer处理的格式，并经过多个Transformer层的处理。

MLPBlock和MLP类实现了多层感知机（MLP）的结构，前者是一个单独的MLP块，后者则是一个完整的多层感知机。它们的前向传播方法通过线性层和激活函数处理输入数据。

LayerNorm2d类实现了二维层归一化，用于对输入的每个通道进行归一化处理，以提高模型的稳定性和性能。

MSDeformAttn类实现了多尺度可变形注意力机制，能够处理不同尺度的特征图。它通过计算采样偏移量和注意力权重来实现对输入特征的加权聚合，适用于处理复杂的视觉任务。

DeformableTransformerDecoderLayer和DeformableTransformerDecoder类实现了可变形Transformer解码器的结构。解码器层通过自注意力和交叉注意力机制来处理输入特征，并结合前馈网络进行信息的提取和转换。解码器类则负责将多个解码器层组合在一起，并处理最终的输出。

整体来看，这个文件实现了一个灵活且强大的Transformer架构，适用于多种视觉任务，特别是在目标检测和图像理解方面。通过不同的模块组合，可以根据具体任务的需求调整模型的结构和参数。

```python import os import torch import yaml from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型库 from QtFusion.path import abs_path # 导入获取绝对路径的函数 # 检测是否有可用的GPU，如果有则使用GPU，否则使用CPU device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu" if __name__ == '__main__': # 确保该模块被直接运行时才执行以下代码 workers = 1 # 设置数据加载的工作进程数 batch = 2 # 设置每个批次的样本数量 data_name = "data" # 数据集名称 # 获取数据集配置文件的绝对路径 data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current') unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/') # 将路径转换为Unix风格 # 获取数据集所在目录的路径 directory_path = os.path.dirname(unix_style_path) # 读取YAML格式的数据集配置文件 with open(data_path, 'r') as file: data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader) # 如果配置文件中包含'path'项，则修改为数据集目录路径 if 'path' in data: data['path'] = directory_path # 将修改后的数据写回YAML文件 with open(data_path, 'w') as file: yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False) # 加载YOLOv8模型，指定模型配置文件和任务类型 model = YOLO(model='./ultralytics/cfg/models/v8/yolov8s.yaml', task='detect') # 开始训练模型 results2 = model.train( data=data_path, # 指定训练数据的配置文件路径 device=device, # 指定使用的设备（GPU或CPU） workers=workers, # 指定数据加载的工作进程数 imgsz=640, # 指定输入图像的大小为640x640 epochs=100, # 指定训练的轮数为100 batch=batch, # 指定每个批次的样本数量 name='train_v8_' + data_name # 指定训练任务的名称 )

代码注释说明：

1. 导入库：导入必要的库，包括os、torch、yaml和YOLO模型库。
2. 设备选择：根据是否有可用的GPU选择计算设备。
3. 数据集配置：读取数据集的YAML配置文件，并更新其中的路径信息。
4. 模型加载：加载YOLOv8模型，准备进行目标检测任务。
5. 模型训练：调用模型的训练方法，传入必要的参数以开始训练过程。```
   这个程序文件train.py的主要功能是使用YOLO（You Only Look Once）模型进行目标检测的训练。程序首先导入了一些必要的库，包括os、torch、yaml和ultralytics中的YOLO模型。接着，它会根据是否有可用的GPU来选择计算设备，如果有可用的CUDA设备，则使用GPU，否则使用CPU。

在__main__模块中，程序首先定义了一些训练参数，包括工作进程数（workers）和批次大小（batch）。接下来，程序设置了数据集的名称为data，并构建了数据集配置文件的绝对路径。这个路径是通过调用abs_path函数来获取的，确保了路径的正确性。

程序读取指定路径下的YAML文件，该文件包含了数据集的相关配置。读取后，程序检查YAML文件中是否包含path项，如果有，则将其修改为数据集目录的路径，并将修改后的内容写回到YAML文件中。这一步是为了确保模型能够正确找到数据集。

接下来，程序加载了YOLOv8的预训练模型，指定了模型的配置文件路径。之后，调用model.train()方法开始训练模型。在训练过程中，程序指定了多个参数，包括训练数据的配置文件路径、计算设备、工作进程数、输入图像的大小（640x640）、训练的轮数（100个epoch）以及训练任务的名称。

整体来看，这段代码实现了从数据准备到模型训练的完整流程，适合用于目标检测任务的模型训练。

五、源码文件

六、源码获取

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