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标题: 传统少数民族物品检测系统源码分享 [打印本页]

作者: 东湖之滨 时间: 2024-10-8 15:01
标题: 传统少数民族物品检测系统源码分享
传统少数民族物品检测系统源码分享

[一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键练习_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]

1.研究背景与意义

项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence
项目泉源AACV Association for the Advancement of Computer Vision
研究背景与意义
在全球化迅速发展的今天，传统少数民族文化的掩护与传承面临着亘古未有的挑衅。尤其是在物品辨认与分类领域，传统手工艺品的多样性和复杂性使得相关研究变得尤为紧张。以不丹为例，该国拥有丰富的民族文化和独特的手工艺品，这些物品不仅是文化的象征，更是经济发展的紧张构成部分。然而，传统的物品辨认方法往往依赖于人工经验，效率低下且易受主观因素影响。因此，基于计算机视觉技术的物品检测系统的研究显得尤为迫切。
本研究旨在基于改进的YOLOv8模型，构建一个高效的传统少数民族物品检测系统，特别是针对不丹的物品举行辨认与分类。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其快速和准确的特性，广泛应用于及时物体检测任务。通过对YOLOv8模型的改进，我们希望能够提高对不丹传统物品的检测精度和速率，从而为文化遗产的掩护与传承提供技术支持。
在本研究中，我们利用的数据集包含5942张图像，涵盖20个类别的传统不丹物品。这些类别包括Baap、Bangchung、Bangkhab等，每一类物品都承载着独特的文化内在和汗青背景。通过对这些物品的自动化检测与分类，我们不仅能够提升物品辨认的效率，还能够为后续的文化研究提供数据支持。特别是在当前数字化转型的背景下，如何有用地将传统文化与当代科技结合，是我们必须面临的紧张课题。
别的，构建一个高效的物品检测系统还有助于推动不丹手工艺品的市场化和国际化。随着全球对传统手工艺品的关注度不断上升，如何利用先进的技术本领提升产品的可见性和市场竞争力，成为了不丹工匠和商家的紧张任务。通过实现对传统物品的快速辨认和分类，我们能够为消费者提供更为便捷的购物体验，同时也为不丹的手工艺品打开更广阔的市场。
综上所述，本研究不仅具有紧张的学术代价，也具备显著的社会意义。通过基于改进YOLOv8的传统少数民族物品检测系统，我们希望能够为传统文化的掩护与传承提供新的思路和方法。同时，推动传统手工艺品的市场化发展，为不丹的经济增长贡献力量。未来，我们期待这一研究能够为其他少数民族的物品检测提供借鉴，促进全球范围内的文化交流与明白。
2.图片演示

注意：由于此博客编辑较早，上面“2.图片演示”和“3.视频演示”展示的系统图片或者视频可能为老版本，新版本在老版本的底子上升级如下：（现实效果以升级的新版本为准）

（1）适配了YOLOV8的“目标检测”模型和“实例分割”模型，通过加载相应的权重（.pt）文件即可自顺应加载模型。
（2）支持“图片辨认”、“视频辨认”、“摄像头及时辨认”三种辨认模式。
（3）支持“图片辨认”、“视频辨认”、“摄像头及时辨认”三种辨认效果保存导出，解决手动导出（轻易卡顿出现爆内存）存在的问题，辨认完自动保存效果并导出到tempDir中。
（4）支持Web前端系统中的标题、背景图等自定义修改，后面提供修改教程。
另外本项目提供练习的数据集和练习教程,暂不提供权重文件（best.pt）,需要您按照教程举行练习后实现图片演示和Web前端界面演示的效果。
3.视频演示

3.1 视频演示
4.数据集信息展示

4.1 本项目数据集详细数据（类别数＆类别名）

nc: 20
names: [‘Baap’, ‘Bangchung’, ‘Bangkhab’, ‘Baykhu’, ‘Boelo’, ‘Changsho’, ‘CheyDrum’, ‘Dapa’, ‘Dha’, ‘DhaPhop’, ‘Dophop’, ‘Dramnyen’, ‘DungShub’, ‘Jandhom’, ‘LagchuDapa’, ‘Nga’, ‘Thopkay’, ‘Tseo’, ‘Zaru’, ‘Zepchu’]
4.2 本项目数据集信息先容

数据集信息展示
在当今计算机视觉领域，物体检测技术的进步为传统少数民族物品的辨认与掩护提供了新的机遇。本研究采用的“Bhutanese Object Detection”数据集，专门针对不丹的传统物品举行分类与检测，旨在改进YOLOv8模型的性能，以更好地顺应少数民族文化遗产的数字化掩护需求。该数据集包含20个独特的类别，涵盖了不丹丰富的文化和手工艺品，具体类别包括：Baap、Bangchung、Bangkhab、Baykhu、Boelo、Changsho、CheyDrum、Dapa、Dha、DhaPhop、Dophop、Dramnyen、DungShub、Jandhom、LagchuDapa、Nga、Thopkay、Tseo、Zaru、Zepchu。
每个类别代表了不丹文化中不可或缺的元素，具有深厚的汗青和文化背景。例如，Baap是一种传统的手工艺品，通常用于节庆和宗教仪式，而Bangchung则是用来盛放食物的器具，体现了不丹人民的生存方式和饮食文化。Bangkhab和Baykhu则是不丹特有的乐器，反映了该地域丰富的音乐传统。通过对这些物品的检测与分类，研究不仅能够提高物体辨认的准确性，还能为不丹的文化遗产掩护提供紧张的数据支持。
数据集的构建过程注意多样性和代表性，确保每个类别的样本均能充实反映其在现实应用中的特征。这一过程包括从不同的角度、光照条件和背景下采集样本，以增强模型的鲁棒性。别的，数据集中的图像经过精心标注，确保每个物体的边界框准确无误，从而为YOLOv8模型的练习提供高质量的输入。
在练习过程中，YOLOv8模型将利用这些标注良好的图像举行学习，逐步提高对各类不丹传统物品的辨认能力。通过对数据集的深入分析与挖掘，研究者可以发现不同物品之间的相似性与差异性，从而为后续的模型优化提供依据。同时，模型的改进不仅限于检测精度的提升，还包括对少数民族物品在现实应用场景中的顺应性分析，确保其在多种环境下均能保持良好的性能。
综上所述，“Bhutanese Object Detection”数据集为研究不丹传统物品的检测与辨认提供了坚固的底子。通过对该数据集的深入利用，研究者不仅能够推动YOLOv8模型的技术进步，还能为掩护和传承不丹独特的文化遗产贡献力量。未来，随着数据集的不断扩展与更新，期待能够在更广泛的应用场景中实现更高效的物体检测，为少数民族文化的掩护与发睁开辟新的路径。

5.全套项目环境摆设视频教程（零底子手把手教学）

5.1 环境摆设教程链接（零底子手把手教学）
5.2 安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程链接（零底子手把手教学）
6.手把手YOLOV8练习视频教程（零底子小白有手就能学会）

6.1 手把手YOLOV8练习视频教程（零底子小白有手就能学会）
按照上面的练习视频教程链接加载项目提供的数据集，运行train.py即可开始练习

Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size
1/200 20.8G 0.01576 0.01955 0.007536 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:42<00:00, 1.04s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:14<00:00, 2.87it/s]
all 3395 17314 0.994 0.957 0.0957 0.0843
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size
2/200 20.8G 0.01578 0.01923 0.007006 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:44<00:00, 1.04s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:12<00:00, 2.95it/s]
all 3395 17314 0.996 0.956 0.0957 0.0845
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size
3/200 20.8G 0.01561 0.0191 0.006895 27 1280: 100%|██████████| 849/849 [10:56<00:00, 1.29it/s]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|███████ | 187/213 [00:52<00:00, 4.04it/s]
all 3395 17314 0.996 0.957 0.0957 0.0845

复制代码

7.70+种全套YOLOV8创新点代码加载调参视频教程（一键加载写好的改进模型的配置文件）

7.1 70+种全套YOLOV8创新点代码加载调参视频教程（一键加载写好的改进模型的配置文件）
8.70+种全套YOLOV8创新点原理讲解（非科班也可以轻松写刊发刊，V10版本正在科研待更新）

由于篇幅限定，每个创新点的具体原理讲解就不逐一睁开，具体见下列网址中的创新点对应子项目标技术原理博客网址【Blog】：

8.1 70+种全套YOLOV8创新点原理讲解链接
部分改进原理讲解(完备的改进原理见上图和技术博客链接)

### YOLOv8简介
Backbone

借鉴了其他算法的这些计划思想
借鉴了VGG的思想，利用了较多的3×3卷积，在每一次池化操作后，将通道数翻倍；
借鉴了network in network的思想，利用全局平均池化（global average pooling）做猜测，并把1×1的卷积核置于3×3的卷积核之间，用来压缩特征；（我没找到这一步体现在哪里）
利用了批归一化层稳定模型练习，加速收敛，而且起到正则化作用。

以上三点为Darknet19借鉴其他模型的点。Darknet53当然是在继承了Darknet19的这些优点的基础上再新增了下面这些优点的。因此列在了这里

复制代码

借鉴了ResNet的思想，在网络中大量利用了残差连接，因此网络结构可以计划的很深，而且缓解了练习中梯度消失的问题，使得模型更轻易收敛。
利用步长为2的卷积层代替池化层实现降采样。（这一点在经典的Darknet-53上是很明显的，output的长和宽从256降到128，再低落到64，一起低落到8，应该是通过步长为2的卷积层实现的；在YOLOv8的卷积层中也有体现，比如图中我标出的这些位置）
特征融合

模型架构图如下
Darknet-53的特点可以这样概括：（Conv卷积模块+Residual Block残差块）串行叠加4次
Conv卷积层+Residual Block残差网络就被称为一个stage

上面红色指出的那个，原始的Darknet-53里面有一层卷积，在YOLOv8里面，把一层卷积移除了
为什么移除呢？

原始Darknet-53模型中间加的这个卷积层做了什么？滤波器（卷积核）的个数从上一个卷积层的512个，先增加到1024个卷积核，然后下一层卷积的卷积核的个数又降低到512个
移除掉这一层以后，少了1024个卷积核，就可以少做1024次卷积运算，同时也少了1024个3×3的卷积核的参数，也就是少了9×1024个参数需要拟合。这样可以大大减少了模型的参数，（相当于做了轻量化吧）
移除掉这个卷积层，可能是因为作者发现移除掉这个卷积层以后，模型的score有所提升，所以才移除掉的。为什么移除掉以后，分数有所提高呢？可能是因为多了这些参数就容易，参数过多导致模型在训练集删过拟合，但是在测试集上表现很差，最终模型的分数比较低。你移除掉这个卷积层以后，参数减少了，过拟合现象不那么严重了，泛化能力增强了。当然这个是，拿着你做实验的结论，反过来再找补，再去强行解释这种现象的合理性。

复制代码

过拟合

通过MMdetection官方绘制册这个图我们可以看到，进来的这张图片经过一个“Feature Pyramid Network(简称FPN)”，然后最后的P3、P4、P5传递给下一层的Neck和Head去做辨认任务。 PAN（Path Aggregation Network）

“FPN是自顶向下，将高层的强语义特征传递下来。PAN就是在FPN的后面添加一个自底向上的金字塔，对FPN增补，将低层的强定位特征传递上去，
FPN是自顶（小尺寸，卷积次数多得到的效果，语义信息丰富）向下（大尺寸，卷积次数少得到的效果），将高层的强语义特征传递下来，对整个金字塔举行增强，不过只增强了语义信息，对定位信息没有传递。PAN就是针对这一点，在FPN的后面添加一个自底（卷积次数少，大尺寸）向上（卷积次数多，小尺寸，语义信息丰富）的金字塔，对FPN增补，将低层的强定位特征传递上去，又被称之为“双塔战术”。
FPN层自顶向下转达强语义特征，而特征金字塔则自底向上转达强定位特征，两两联手，从不同的主干层对不同的检测层举行参数聚合,这样的操作确实很皮。
自底向上增强

而 PAN（Path Aggregation Network）是对 FPN 的一种改进，它的计划理念是在 FPN 后面添加一个自底向上的金字塔。PAN 引入了路径聚合的方式，通过将浅层特征图（低分辨率但语义信息较弱）和深层特征图（高分辨率但语义信息丰富）举行聚合，并沿着特定的路径传递特征信息，将低层的强定位特征传递上去。这样的操作能够进一步增强多标准特征的表达能力，使得 PAN 在目标检测任务中表现更加良好。
可重参化EfficientRepBiPAN优化Neck

Repvgg-style

Repvgg-style的卷积层包含
卷积+ReLU结构，该结构能够有用地利用硬件资源。
在练习时，Repvgg-style的卷积层包含
卷积、
卷积、identity。（下图左图）

在推理时，通过重参数化（re-parameterization），上述的多分支结构可以转换为单分支的
卷积。（下图右图）
基于上述思想，作者计划了对GPU硬件友好的EfficientRep Backbone和Rep-PAN Neck，将它们用于YOLOv6中。
EfficientRep Backbone的结构图：

Rep-PAN Neck结构图：

Multi-path

只利用repvgg-style不能达到很好的精度-速率平衡，对于大模型，作者探索了多路径的网络结构。
参考该博客提出了Bep unit，其结构如下图所示：

CSP（Cross Stage Partial）-style计算量小，且有丰富的梯度融合信息，广泛应用于YOLO系列中，比如YOLOv5、PPYOLOE。
作者将Bep unit与CSP-style结合，计划了一种新的网络结构BepC3，如下图所示：

基于BepC3模块，作者计划了新的CSPBep Backbone和CSPRepPAN Neck，以达到很好的精度-速率平衡。
其他YOLO系列在利用CSP-stype结构时，partial ratio设置为1/2。为了达到更好的性能，在YOLOv6m中partial ratio的值为2/3，在YOLOv6l中partial ratio的值为1/2。
对于YOLOv6m，单纯利用Rep-style结构和利用BepC3结构的对比如下图所示：
BIFPN

BiFPN 全称 Bidirectional Feature Pyramid Network 加权双向（自顶向下 + 自低向上）特征金字塔网络。
相比较于PANet，BiFPN在计划上的改变：
总结下图：
图d 蓝色部分为自顶向下的通路，传递的是高层特征的语义信息；红色部分是自底向上的通路，传递的是低层特征的位置信息；紫色部分是上述第二点提到的同一层在输入节点和输入节点间新加的一条边。

我们删除那些只有一条输入边的节点。这么做的思路很简朴：如果一个节点只有一条输入边而没有特征融合，那么它对旨在融合不同特征的特征网络的贡献就会很小。删除它对我们的网络影响不大，同时简化了双向网络；如上图d 的 P7右边第一个节点
如果原始输入节点和输出节点处于同一层，我们会在原始输入节点和输出节点之间添加一条额外的边。思路：以在不增长太多本钱的环境下融合更多的特性；
与只有一个自顶向下和一个自底向上路径的PANet不同，我们处理惩罚每个双向路径(自顶向下和自底而上)路径作为一个特征网络层，并重复同一层多次，以实现更高层次的特征融合。如下图EfficientNet 的网络结构所示，我们对BiFPN是重复利用多次的。而这个利用次数也不是我们认为设定的，而是作为参数一起加入网络的计划当中，利用NAS技术算出来的。
Weighted Feature Fusion 带权特征融合：学习不同输入特征的紧张性，对不同输入特征有区分的融合。
计划思路：传统的特征融合往往只是简朴的 feature map 叠加/相加 (sum them up)，比如利用concat或者shortcut连接，而不对同时加进来的 feature map 举行区分。然而，不同的输入 feature map 具有不同的分辨率，它们对融合输入 feature map 的贡献也是不同的，因此简朴的对他们举行相加或叠加处理惩罚并不是最佳的操作。所以这里我们提出了一种简朴而高效的加权特融合的机制。
常见的带权特征融合有三种方法，分别是：

这种方法比较简朴，直接加一个可学习的权重。但是由于这个权重不受限定，所有可能引起练习的不稳定，所有并不保举。
Softmax-based fusion: O = ∑ i e w i ∗ I i ϵ + ∑ j e w j O = \sum_{i} \frac{e^{w_i} * I_i}{ \epsilon+\sum_{j}e^{w_j}}O=∑

利用这种方法可以将范围放缩到 [ 0 , 1 ] [0, 1][0,1] 之间，练习稳定，但是练习很慢，所有也不保举。
Fast normalized fusion: O = ∑ i w i ∗ I i ϵ + ∑ j w j O = \sum_{i} \frac{w_i * I_i}{ \epsilon+\sum_{j}w_j}O=∑
9.系统功能展示（检测对象为举例，现实内容以本项目数据集为准）

图9.1.系统支持检测效果表格显示
图9.2.系统支持置信度和IOU阈值手动调节
图9.3.系统支持自定义加载权重文件best.pt(需要你通过步调5中练习获得)
图9.4.系统支持摄像头及时辨认
图9.5.系统支持图片辨认
图9.6.系统支持视频辨认
图9.7.系统支持辨认效果文件自动保存
图9.8.系统支持Excel导出检测效果数据

10.原始YOLOV8算法原理

原始YOLOv8算法原理
YOLOv8算法是Ultralytics公司在2023年推出的目标检测领域的一项紧张创新，代表了YOLO系列算法的又一次重大进化。与之前的版本相比，YOLOv8不仅在性能上举行了显著提升，还在灵活性和易用性方面做出了优化，使其成为各种计算机视觉任务的抱负选择。YOLOv8的计划理念围绕着快速、准确和易于利用睁开，尤其实用于目标检测、图像分割和图像分类等多种应用场景。
在YOLOv8的网络结构中，输入层的计划尤为紧张。默认环境下，YOLOv8担当640x640像素的图像作为输入。然而，现实应用中，输入图像的长宽比往往各不相同。为了解决这一问题，YOLOv8采用了自顺应图片缩放技术。在测试或推理阶段，长边被按比例缩小到指定尺寸，短边则通过填充的方式举行调解。这种方法有用减少了填充地区，从而低落了信息冗余，提升了目标检测的效率。别的，在模型练习阶段，YOLOv8引入了Mosaic图像增强技术。该技术通过随机选择四张图像并举行缩放与拼接，天生新的练习样本，促使模型学习不同位置和附近像素的特征，从而提高了猜测精度和模型的团体性能。
YOLOv8的主干网络（Backbone）部分举行了紧张的改进，特别是借鉴了YOLOv7中的ELAN模块计划思想。YOLOv8将YOLOv5中的C3模块替换为C2F模块。C3模块依赖于CSPNet的分流思想，而C2F模块则通过并行更多的梯度流分支，增强了信息的传递和处理惩罚能力。这种结构的变化不仅包管了模型的轻量化，还显著提高了检测精度和耽误表现。
在特征融合层（Neck）中，YOLOv8进一步优化了结构。与YOLOv5相比，YOLOv8去除了多余的上采样操作，直接将主干网络不同阶段输出的特征举行上采样处理惩罚。这种简化的计划使得特征融合更加高效，减少了计算复杂度，同时保持了特征信息的完备性。
YOLOv8在检测头（Head）部分的变化尤为显著。它从耦合头（Coupled-Head）变化为解耦头（Decoupled-Head），实现了检测和分类任务的分离。YOLOv5的检测头结构中，检测和分类共享同一个卷积层，而YOLOv8则采用两个独立的卷积模块，分别用于类别猜测和边界框位置及IoU（交并比）猜测。这种解耦计划不仅提高了模型的灵活性，还优化了损失函数的计划。YOLOv8中取消了Obj分支，分类分支仍采用二值交叉熵损失（BCELoss），而边界框回归分支则利用分布核心损失（DFL）和CIoULoss，以快速聚焦于标签附近的数值，提升了模型的学习效率。
值得注意的是，YOLOv8摒弃了传统的基于锚框（Anchor-Based）的方法，转而采用无锚框（Anchor-Free）检测方式。这一创新使得目标检测的过程不再依赖于预设的锚框，避免了在练习前需要对数据集举行聚类的复杂性。通过将目标检测转化为关键点检测，YOLOv8显著提高了模型的泛化能力和简洁性，顺应性更强，能够处理惩罚多种不同的目标和场景。
在轻量化方面，YOLOv8n模型通过利用更轻量的C2F模块替换C3模块，优化了卷积层的深度和结构，减少了参数量和计算量。同时，特征融合网络中引入了BiFPN（双向特征金字塔网络），进一步提升了对不同标准特征信息的提取速率和效率。YOLOv8s模型则在YOLOv8的底子上，采用了更强大的特征金字塔网络结构，结合快速空间金字塔池化（SPPF），有用减少了模型的参数量和计算量。
综上所述，YOLOv8算法通过一系列创新的计划和结构优化，不仅提升了目标检测的准确性和速率，还增强了模型的灵活性和顺应性。这些改进使得YOLOv8在计算机视觉领域中，尤其是在目标检测任务中，成为一个极具竞争力的解决方案。随着YOLOv8的不断发展和应用，未来在更多现实场景中的表现值得期待。

11.项目核心源码讲解（再也不用担心看不懂代码逻辑）

11.1 code\ultralytics\trackers_init_.py

以下是对给定代码的逐行分析和解释，保留了核心部分并举行了详细的中文解释：
[code]# Ultralytics YOLO

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