随着人工智能技术的飞速发展,深度学习模型在各个领域的应用越来越广泛。而在众多深度学习模型中,YOLO(You Only Look Once)以其实时性和高效性备受瞩目。今天,就让我们一起走进YOLO的世界,探索其在私有化部署中的实践与应用。
YOLO物体检测是一种基于深度学习的实时物体检测算法,由Joseph Redmon等人在2016年提出。它将物体检测任务视为回归问题,利用卷积神经网络直接从图像中预测物体的边界框和类别。与传统的物体检测方法相比,YOLO具有速度快、准确率高、实时性强等优点,因此在视频监控、自动驾驶、工业自动化等领域得到了广泛应用。
在私有化部署中,首先需要搭建合适的环境。这里我们以YOLOv3为例,介绍如何进行环境搭建和模型训练。
安装conda并创建新的环境:
conda create --name yolopython=3.10
conda activate yolopython
下载YOLO相关模型时,网速可能会较慢。为提高下载速度,我们可以使用多线程下载。同时,了解不同XML模型(如x、m、l)的区别也很重要。例如,x模型最大,l次之,m则更为综合。
使用label-studio标注需要微调的物体,并导出项目结构。首先新增一个配置文件,然后在classes
中填写想要打标的物体类型。接下来,将导出的数据集放到指定目录,并按照导出的格式放置。
训练代码如下:
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练的模型
model = YOLO("E:\py_proj_v2\ultralytics\runs\yolo11m.pt")
# 定义训练参数
train_params = {
'data': "E:\py_proj_v2\ultralytics\ultralytics\cfg\models\11\auto-parts-det.yaml",
'epochs': 100,
'imgsz': 600,
'batch': 8,
'save': True,
'save_period': -1,
'cache': False,
'device': None,
'workers': 8,
'name': None,
'exist_ok': False,
'optimizer': 'auto',
'verbose': True,
'seed': 0,
'deterministic': True,
'single_cls': False,
'rect': False,
'cos_lr': False,
'close_mosaic': 10,
'resume': False,
'amp': True,
'fraction': 1.0,
'profile': False,
'freeze': None,
'lr0': 0.01,
'lrf': 0.01,
'momentum': 0.937,
'weight_decay': 0.0005,
'warmup_epochs': 3.0,
'warmup_momentum': 0.8,
'warmup_bias_lr': 0.1,
'box': 7.5,
'cls': 0.5,
'dfl': 1.5,
'pose': 12.0,
'kobj': 1.0,
'label_smoothing': 0.0,
'nbs': 64,
'overlap_mask': True,
'mask_ratio': 4,
'dropout': 0.0,
'val': True,
'plots': True,
'project': "runs/train",
}
# 训练模型
results = model.train(**train_params)
在推理阶段,使用训练好的模型进行实时物体检测。首先加载预训练的模型:
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("E:\py_proj_v2\ultralytics\runs\best.pt")
然后对指定的图像文件夹进行推理,并设置各种参数:
start_time = time.time()
results = model.predict(source=["E:\\predict\\130.jpg", "E:\\predict\\131.jpg"],
conf=0.45,
iou=0.6,
imgsz=640,
half=False,
device=None,
max_det=300,
vid_stride=1,
stream_buffer=False,
visualize=False,
augment=False,
agnostic_nms=False,
classes=None,
retina_masks=False,
embed=None,
show=False,
save=True,
save_frames=False,
save_txt=True,
save_conf=False,
save_crop=False,
show_labels=True,
show_conf=True,
show_boxes=True,
line_width=None)
execution_time = time.time() - start_time
print(f"程序执行时间:{execution_time:.4f} 秒")
通过以上步骤,我们可以实现YOLO物体的私有化部署和实时检测。在实际应用中,还可以根据具体需求对模型进行进一步优化和调整,以提高检测性能和准确性。
YOLO物体检测作为深度学习领域的重要算法之一,在私有化部署中展现出了强大的实用性和泛化能力。通过本文的介绍和实践演练,相信大家对YOLO有了更深入的了解和认识。希望本文能为大家在YOLO物体检测的私有化部署道路上提供有益的参考和帮助。
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