网站后台可改资料,网站项目开发流程及规范,山西省,哪里的网站建设好基于YOLOv8深度学习的学生课堂行为检测识别系统#xff0c;其能识别三种学生课堂行为#xff1a;names: [举手, 读书, 写字]
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YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本…基于YOLOv8深度学习的学生课堂行为检测识别系统其能识别三种学生课堂行为names: [举手, 读书, 写字]
具体图片见如下 第一步YOLOv8介绍
YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本,目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务,在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。
YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下
提供了一个全新的 SOTA 模型包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型用于满足不同场景需求
Backbone: 骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
属于对模型结构精心微调不再是无脑一套参数应用所有模型大幅提升了模型性能。不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了
Head Head部分较yolov5而言有两大改进1换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)将分类和检测头分离 2同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free
Loss 1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2并引入了 Distribution Focal Loss(DFL)
Train:训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作可以有效地提升精度 第二步YOLOv8网络结构 第三步代码展示
# Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 licensefrom pathlib import Pathfrom ultralytics.engine.model import Model
from ultralytics.models import yolo
from ultralytics.nn.tasks import ClassificationModel, DetectionModel, OBBModel, PoseModel, SegmentationModel, WorldModel
from ultralytics.utils import ROOT, yaml_loadclass YOLO(Model):YOLO (You Only Look Once) object detection model.def __init__(self, modelyolo11n.pt, taskNone, verboseFalse):Initialize YOLO model, switching to YOLOWorld if model filename contains -world.path Path(model)if -world in path.stem and path.suffix in {.pt, .yaml, .yml}: # if YOLOWorld PyTorch modelnew_instance YOLOWorld(path, verboseverbose)self.__class__ type(new_instance)self.__dict__ new_instance.__dict__else:# Continue with default YOLO initializationsuper().__init__(modelmodel, tasktask, verboseverbose)propertydef task_map(self):Map head to model, trainer, validator, and predictor classes.return {classify: {model: ClassificationModel,trainer: yolo.classify.ClassificationTrainer,validator: yolo.classify.ClassificationValidator,predictor: yolo.classify.ClassificationPredictor,},detect: {model: DetectionModel,trainer: yolo.detect.DetectionTrainer,validator: yolo.detect.DetectionValidator,predictor: yolo.detect.DetectionPredictor,},segment: {model: SegmentationModel,trainer: yolo.segment.SegmentationTrainer,validator: yolo.segment.SegmentationValidator,predictor: yolo.segment.SegmentationPredictor,},pose: {model: PoseModel,trainer: yolo.pose.PoseTrainer,validator: yolo.pose.PoseValidator,predictor: yolo.pose.PosePredictor,},obb: {model: OBBModel,trainer: yolo.obb.OBBTrainer,validator: yolo.obb.OBBValidator,predictor: yolo.obb.OBBPredictor,},}class YOLOWorld(Model):YOLO-World object detection model.def __init__(self, modelyolov8s-world.pt, verboseFalse) - None:Initialize YOLOv8-World model with a pre-trained model file.Loads a YOLOv8-World model for object detection. If no custom class names are provided, it assigns defaultCOCO class names.Args:model (str | Path): Path to the pre-trained model file. Supports *.pt and *.yaml formats.verbose (bool): If True, prints additional information during initialization.super().__init__(modelmodel, taskdetect, verboseverbose)# Assign default COCO class names when there are no custom namesif not hasattr(self.model, names):self.model.names yaml_load(ROOT / cfg/datasets/coco8.yaml).get(names)propertydef task_map(self):Map head to model, validator, and predictor classes.return {detect: {model: WorldModel,validator: yolo.detect.DetectionValidator,predictor: yolo.detect.DetectionPredictor,trainer: yolo.world.WorldTrainer,}}def set_classes(self, classes):Set classes.Args:classes (List(str)): A list of categories i.e. [person].self.model.set_classes(classes)# Remove background if its givenbackground if background in classes:classes.remove(background)self.model.names classes# Reset method class names# self.predictor None # reset predictor otherwise old names remainif self.predictor:self.predictor.model.names classes第四步统计训练过程的一些指标相关指标都有 第五步运行支持图片、文件夹、摄像头和视频功能 第六步整个工程的内容
有训练代码和训练好的模型以及训练过程提供数据提供GUI界面代码 项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出➷➷➷
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