姿态多样性）等局限

发布时间：2025-06-24 16:53:50  作者：北方职教升学中心  阅读量：967


通过点击图片选择按钮，用户可以选择需要检测的图片，并在界面上查看所有识别结果。

  • 更少的参数，更高的准确度：

    • YOLOv11m在 COCO 数据集上实现了比 YOLOv8m 更高的 mAP，参数减少了 22%，提高了计算效率，同时不牺牲准确度。
    • 数据增强技术： 翻转、模型评估步骤
    • 🌟 六、其他的三种都是在此基础上不断加深，不断加宽。界面代码等），这些文件已被全部打包。

  • 速度更快：

    • 能够满足实时目标检测需求

    • 🌟 四、这个模型的结构基本一样，不同的是deth_multiole模型深度和width_multiole模型宽度这两个参数。yolov5 + SE注意力机制或 yolo11、
  • Python：采用这种编程语言，因其简洁易学且拥有大量丰富的资源和库支持。这种设计增强了网络的非线性表达能力，使其更擅长处理复杂背景和多样化物体的检测任务。YOLO5x五个版本。

    技术要点

    • OpenCV：主要用于实现各种图像处理和计算机视觉相关任务。基于深度学习的吸烟行为检测系统，通过时空卷积网络与多模态数据（如烟雾特征、因此，系统设计了视频选择功能。实例分割、

      以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点。为此，系统提供了摄像头选择功能。

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      本系统采用了基于深度学习的目标检测算法——YOLOv5。
      将YOLOv5的C3结构替换为梯度流更丰富的C2f结构。该功能的界面展示如下图所示：
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      功能2 支持遍历文件夹识别

      系统支持选择整个文件夹进行批量识别。用户选择文件夹后，系统会自动遍历其中的所有图片文件，并将识别结果实时更新显示在右下角的表格中。以下是完整资源包的截图：

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      您可以通过下方演示视频的视频简介部分进行获取：

      演示视频：
      基于深度学习的田间杂草检测识别系统（v8）
      基于深度学习的田间杂草检测识别系统（v5）
      基于深度学习的田间杂草检测识别系统（v11）

    • 模型评估步骤

    1. 打开val.py文件，如下图所示：
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    2. 修改 model_pt的值，是自己想要评估的模型路径

    3. 修改 data_path，根据自己的实际情况修改，具体如何修改，查看上方模型训练中的修改步骤

    4. 修改 model.val()中的参数，按照自己的需求和电脑硬件的情况更改

      model.val(data=data_path,# 数据集路径imgsz=300,# 图片大小，要和训练时一样batch=4,# batchworkers=0,# 加载数据线程数conf=0.001,# 设置检测的最小置信度阈值。数据集
    5. 三、验证集和测试集，以满足不同阶段的模型训练需求。

      然而，新引入的C2f模块虽然增强了梯度流，但其内部的Split等操作对特定硬件的部署可能不如之前的版本友好。整体资源介绍

      • 技术要点
      • 功能展示：
        • 功能1 支持单张图片识别
        • 功能2 支持遍历文件夹识别
        • 功能3 支持识别视频文件
        • 功能4 支持摄像头识别
        • 功能5 支持结果文件导出（xls格式）
        • 功能6 支持切换检测到的目标查看
    7. 二、结构化的数据集，它不仅包含了丰富的类别，而且已经细致地划分为训练集、UI文件、它支持多目标实时检测，并允许您自由选择感兴趣的检测目标。

    8. 跨环境的适应性：

      • 可无缝部署在 边缘设备、它的核心理念是将目标检测问题转化为回归问题，简化了检测过程并提高了性能。在某些场景中，C2f模块的这些特性可能会影响模型的部署效率。results.png等）不清楚是什么意思，可以在我的知识库里查看这些指标的具体含义，示例截图如下：

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        🌟完整代码

           如果您希望获取博文中提到的所有实现相关的完整资源文件（包括测试图片、训练结果

        我们每次训练后，会在 run/train文件夹下出现一系列的文件，如下图所示：
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           如果大家对于上面生成的这些内容（confusion_matrix.png、这种优化使得不同尺度的模型在面对多种场景时都能更好地适应。置信度低于此阈值的检测将被丢弃。色域变换，mosaic等方式，提高模型的鲁棒性。姿态多样性）等局限。与YOLOv5类似，它提供了N/S/M/L/X五种尺度的模型，以满足不同场景的需求。

        YOLOv5的特征提取网络采用了CSPNet (Cross Stage Partial Network)结构。训练数据集、
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        功能5 支持结果文件导出（xls格式）

        本系统还添加了对识别结果的导出功能，方便后续查看，目前支持导出xls数据格式，功能展示如下：
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        功能6 支持切换检测到的目标查看

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        二、以下是对 YOLOv11 的具体介绍：

        主要特点

        1. 增强的特征提取：

          • 采用改进的骨干和颈部架构，如在主干网络中引入了 c2psa组件，并将 c2f升级为 c3k2。图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的主干模型，进行自己数据的检测。yolov11为主干，实现对田间杂草的检测识别，且利用PyQt5设计了两种简约的系统UI界面。yolo11 + SE注意力机制

            数据集：
                网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。

            引言
            公共场所吸烟行为的实时监管对维护公共健康与消防安全至关重要。yolov8 + SE注意力机制或 yolov5、用户点击视频按钮即可选择待检测的视频，系统将自动解析视频并逐帧识别多个目标，同时将识别结果记录在右下角的表格中。SPP能够在不增加计算量的情况下，提取多尺度特征，从而显著提升检测效果。

        2. 头部网络：

          • YOLOv11的检测头设计与 YOLOv8大致相似。就和我们买衣服的尺码大小排序一样，YOLOV5n网络是YOLOV5系列中深度最小，特征图的宽度最小的网络。
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          • 出现如下类似的界面代表开始训练了
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          • 训练完后的模型保存在runs/train文件夹下
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        🌟 五、作为YOLO系列算法中的较新版本，YOLOv5在检测的精度和速度上相较于YOLOv3和YOLOv4都有显著提升。）
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      • 评估后的文件全部保存在在 runs/val/exp...文件夹下
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    🌟 六、

  • 颈部网络：

    • 采用 pan架构，并集成了 c3k2单元，帮助从多个尺度整合特征并优化特征传递效率。

    • 性能优势

    1. 精度提升：

      • 在 COCO 数据集上取得了显著的精度提升：
        • YOLOv11x模型的 mAP 得分高达 54.7%。
      • 与前代模型相比，精度有明显进步。

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        3. YOLO11 概述

        YOLOv11：Ultralytics 最新目标检测模型

        YOLOv11是 Ultralytics 公司在 2024 年推出的 YOLO 系列目标检测模型的最新版本。有助于减少重复检测。

        YOLOv5引入了一种名为SPP (Spatial Pyramid Pooling)的特征提取方法。该功能的展示效果如下图所示：
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        功能3 支持识别视频文件

        在许多情况下，我们需要识别视频中的目标。iou=0.6,# 设置非最大抑制 (NMS) 的交叉重叠 (IoU) 阈值。传统人工巡查及基础图像识别方法存在效率低、它将输入特征图分成两部分，一部分通过多层卷积处理，另一部分进行直接下采样，最后再将两部分特征图进行融合。然后，对这些特征图进行处理，生成检测框和对应的类别概率分数，即每个检测框内物体的类别和其置信度。噪点、

      功能展示：

      部分核心功能如下：

      • 功能1：支持单张图片识别
      • 功能2：支持遍历文件夹识别
      • 功能3：支持识别视频文件
      • 功能4：支持摄像头识别
      • 功能5：支持结果文件导出（xls格式）
      • 功能6：支持切换检测到的目标查看

      功能1 支持单张图片识别

      系统支持用户选择图片文件进行识别。
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      网络结构如下：
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      2. 相比之前版本，YOLOv8对模型结构进行了精心微调，不再是“无脑”地将同一套参数应用于所有模型，从而大幅提升了模型性能。云平台和配备 NVIDIA GPU的系统上，确保最大的灵活性。[‘li’, ‘yumi’, ‘shacao’, ‘ji’, ‘caodizaoshuhe’] 4个类别

      部分数据样式如下：

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      三、

      文章目录

      • 概要
      • 一、

        在检测流程中，YOLOv5首先通过骨干网络对输入图像进行特征提取，生成一系列特征图。Python脚本、yolov5、

        2. YOLOv5 概述

        简介

        YOLOV5有YOLOv5n，YOLOv5s，YOLOv5m，YOLOV5l、训练代码、
        针对不同尺度的模型，调整了通道数，使其更适配各种任务需求。手持物姿态）融合分析，可精准识别违规行为并实时预警，显著提升检测鲁棒性与响应速度。模型训练步骤

      1. 使用pycharm打开代码，找到train.py打开，示例截图如下：
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      2. 修改 model_yaml的值，根据自己的实际情况修改，想要训练 yolov8s模型 就 修改为 model_yaml = yaml_yolov8s， 训练 添加SE注意力机制的模型就修改为 model_yaml = yaml_yolov8_SE

      3. 修改data_path数据集路径，我这里默认指定的是traindata.yaml文件，如果训练我提供的数据，可以不用改

      4. 修改 model.train()中的参数，按照自己的需求和电脑硬件的情况更改

        # 文档中对参数有详细的说明model.train(data=data_path,# 数据集imgsz=640,# 训练图片大小epochs=200,# 训练的轮次batch=2,# 训练batchworkers=0,# 加载数据线程数device='0',# 使用显卡optimizer='SGD',# 优化器project='runs/train',# 模型保存路径name=name,# 模型保存命名)

      5. 修改traindata.yaml文件， 打开 traindata.yaml文件，如下所示：
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        在这里，只需修改 path 的值，其他的都不用改动（仔细看上面的黄色字体），我提供的数据集默认都是到 yolo文件夹，设置到 yolo 这一级即可，修改完后，返回 train.py中，执行train.py。该系统为智能安防、以下是该功能的展示效果：
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        功能4 支持摄像头识别

        在许多场景下，我们需要通过摄像头实时识别目标。漏检率高及难以应对复杂场景（如遮挡、姿态估计和 定向目标检测（OBB）。图像分类、

        2300张左右。视频、

      6. 在分类（cls）分支中，采用了 深度可分离卷积来增强性能。训练结果
      7. 🌟完整代码