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摘要:開發(fā)口罩識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于提升公共衛(wèi)生安全和疫情防控具有重要意義。本篇博客詳細(xì)介紹了如何利用深度學(xué)習(xí)構(gòu)建一個(gè)口罩識(shí)別系統(tǒng),并提供了完整的實(shí)現(xiàn)代碼。該系統(tǒng)基于強(qiáng)大的YOLOv8算法,并結(jié)合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的對(duì)比,給出了不同模型之間的性能指標(biāo)如mAP、F1 Score等結(jié)果分析。文章深入講解了YOLOv8算法的底層原理,提供了相應(yīng)的Python代碼、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,并封裝成一個(gè)基于PySide6的美觀UI界面。
系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)地檢測和分類圖像中是否佩戴口罩,支持選擇圖片、圖片文件夾、視頻文件以及開啟攝像頭檢測,包含熱力圖分析、標(biāo)記框類別、類別統(tǒng)計(jì)、可調(diào)Conf、IOU參數(shù)、可視化結(jié)果顯示等功能。另外,設(shè)計(jì)了基于SQLite數(shù)據(jù)庫的用戶注冊(cè)登錄管理界面、可點(diǎn)擊按鈕切換不同模型、可方便修改的UI界面。本文旨在為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新手提供一份實(shí)用指導(dǎo)和參考,完整的代碼和數(shù)據(jù)集已在文章結(jié)尾提供鏈接,便于讀者下載和使用。本文結(jié)構(gòu)如下:
文章目錄
- 前言
- 1. 數(shù)據(jù)集介紹
- 2. 系統(tǒng)界面效果
- 3. YOLOv8算法原理
- 4. 代碼簡介
- 4.1 模型預(yù)測
- 4.2 模型訓(xùn)練
- 4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8對(duì)比
- 4.4 代碼實(shí)現(xiàn)
- 5. 口罩識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
- 5.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路
- 5.2 登錄與賬戶管理
- 下載鏈接
- 6. 總結(jié)與展望
- 結(jié)束語
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基于深度學(xué)習(xí)的口罩識(shí)別系統(tǒng)演示與介紹(YOLOv8/v7/v6/v5模型+PySide6界面+訓(xùn)練數(shù)據(jù)集)
前言
????????近年來,隨著全球范圍內(nèi)公共衛(wèi)生事件的爆發(fā),口罩檢測技術(shù)得到了迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用。這項(xiàng)技術(shù)主要集中在通過圖像識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)方法來自動(dòng)識(shí)別人群中是否佩戴口罩,以及口罩佩戴的正確性。當(dāng)前的研究重點(diǎn)包括了提高檢測準(zhǔn)確性、降低誤報(bào)率、以及增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)不同環(huán)境條件(如不同光線和背景)的適應(yīng)性。
????????早期的口罩檢測主要依賴于傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù),如邊緣檢測、顏色分析等。在過去幾年中,隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,口罩檢測技術(shù)也取得了顯著進(jìn)步。目前,最常見的技術(shù)是基于深度學(xué)習(xí)的面部識(shí)別系統(tǒng),這些系統(tǒng)通過訓(xùn)練大量的帶口罩和不帶口罩的面部圖像,來提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的發(fā)展,口罩檢測的準(zhǔn)確度和效率得到了顯著提升1。
????????隨著YOLO(You Only Look Once)系列目標(biāo)檢測算法的出現(xiàn)和發(fā)展,已經(jīng)提出了更高效、更精準(zhǔn)的目標(biāo)檢測工具。從最早的YOLO2,到Y(jié)OLO90003,再到Y(jié)OLOv44,YOLOv5等,這一系列的發(fā)展都在推動(dòng)著目標(biāo)檢測技術(shù)的進(jìn)步。在去年美團(tuán)發(fā)布了YOLOv65,然后緊接著YOLOv76,到現(xiàn)在的YOLOv87,這個(gè)最新版本在許多方面都進(jìn)行了優(yōu)化與改進(jìn),如使用了更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),更精細(xì)的預(yù)測機(jī)制,以及加入了對(duì)小目標(biāo)的更好處理。
????????注意力機(jī)制,尤其是自注意力(Self-Attention),在眾多深度學(xué)習(xí)模型中扮演著重要角色。它能夠使模型聚焦于輸入數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵部分,對(duì)于理解圖像中的復(fù)雜模式特別有效。在口罩識(shí)別等視覺任務(wù)中,注意力機(jī)制有助于模型更好地區(qū)分遮擋和非遮擋的面部區(qū)域,從而提升識(shí)別性能。
????????MMDetection是一個(gè)開源的目標(biāo)檢測工具箱,提供了豐富的目標(biāo)檢測和實(shí)例分割算法,包括但不限于Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO等。MMDetection以其模塊化和可擴(kuò)展性強(qiáng)的特點(diǎn),支持快速實(shí)驗(yàn)和研究不同算法的組合,對(duì)于開發(fā)和測試新的口罩識(shí)別模型極為有用。
????????在COVID-19疫情期間,許多公共場所部署了口罩檢測系統(tǒng)以確保人們遵守佩戴口罩的規(guī)定。此外,這項(xiàng)技術(shù)也被應(yīng)用于機(jī)場安檢、公共交通系統(tǒng)以及一些需要身份驗(yàn)證的場合口罩檢測技術(shù)在當(dāng)前的公共衛(wèi)生危機(jī)中發(fā)揮了重要作用。口罩檢測作為一個(gè)新興的研究領(lǐng)域,隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和社會(huì)需求的變化,其發(fā)展?jié)摿薮?。然?#xff0c;為了充分發(fā)揮其價(jià)值,需要克服當(dāng)前的技術(shù)挑戰(zhàn),并且在尊重個(gè)人隱私和倫理原則的基礎(chǔ)上進(jìn)行發(fā)展。未來的研究將更加注重系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、適應(yīng)性和用戶體驗(yàn),以更好地服務(wù)于公共健康和安全。
????????盡管口罩檢測技術(shù)取得了一定的進(jìn)展,但是仍面臨一些挑戰(zhàn)。例如,不同類型和顏色的口罩可能會(huì)影響檢測的準(zhǔn)確性。此外,環(huán)境因素如光照條件和背景噪聲也可能對(duì)系統(tǒng)的性能產(chǎn)生影響,還需要確保這項(xiàng)技術(shù)的使用不侵犯個(gè)人隱私權(quán)。
????????本博客所做的工作是基于YOLOv8算法構(gòu)建一個(gè)口罩檢測系統(tǒng),展示系統(tǒng)的界面效果,詳細(xì)闡述其算法原理,提供代碼實(shí)現(xiàn),以及分享該系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過程。希望本博客的分享能給予讀者一定的啟示,推動(dòng)更多的相關(guān)研究。本文的主要貢獻(xiàn)如下:
- 采用最先進(jìn)的YOLOv8算法進(jìn)行口罩識(shí)別: 我們深入探討了YOLOv8算法在口罩識(shí)別任務(wù)中的應(yīng)用,展示了其在效率和精準(zhǔn)度方面相比于YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本的顯著優(yōu)勢。通過對(duì)這些算法的細(xì)致對(duì)比,本文不僅展示了YOLOv8的先進(jìn)性,也為研究者和從業(yè)者提供了價(jià)值的參考,鼓勵(lì)他們?cè)谖磥淼难芯恐锌紤]采用更高效的算法。
- 利用PySide6實(shí)現(xiàn)用戶界面友好的口罩識(shí)別系統(tǒng): 本文詳細(xì)介紹了如何使用Python的PySide6庫開發(fā)一個(gè)既美觀又易于操作的口罩識(shí)別系統(tǒng)界面。這一貢獻(xiàn)不僅提高了口罩識(shí)別系統(tǒng)的可用性,也促進(jìn)了高效算法如YOLOv8在實(shí)際應(yīng)用中的普及和應(yīng)用。
- 設(shè)計(jì)了登錄管理功能以提升系統(tǒng)安全性: 系統(tǒng)集成了登錄管理功能,增強(qiáng)了使用過程中的安全保障,并為后續(xù)開發(fā)個(gè)性化服務(wù)打下了基礎(chǔ)。這一創(chuàng)新點(diǎn)兼顧了用戶體驗(yàn)和系統(tǒng)安全,體現(xiàn)了本研究在系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面的綜合考慮。
- 對(duì)YOLOv8模型進(jìn)行了深入研究: 除了應(yīng)用實(shí)現(xiàn),本文還對(duì)YOLOv8模型的性能進(jìn)行了全面的評(píng)估和分析,包括精確度、召回率以及在不同條件下的表現(xiàn)等,為了解和優(yōu)化YOLOv8算法提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
- 提供完整的數(shù)據(jù)集和代碼資源包: 為了促進(jìn)學(xué)術(shù)共享和技術(shù)傳播,本文提供了一套完整的數(shù)據(jù)集和代碼資源包,使讀者能夠輕松復(fù)現(xiàn)研究結(jié)果,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步的研究和開發(fā)。
1. 數(shù)據(jù)集介紹
????????在這個(gè)博客章節(jié)中,我們將詳細(xì)介紹為口罩識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建的專用數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集的質(zhì)量直接影響著機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練效果和最終性能,因此,我們精心準(zhǔn)備和預(yù)處理了這個(gè)包含2000張圖像的數(shù)據(jù)集,旨在為研究人員和開發(fā)者提供一個(gè)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),以開發(fā)和評(píng)估他們的口罩識(shí)別模型。本數(shù)據(jù)集的構(gòu)成相當(dāng)平衡,其中包含1200張訓(xùn)練圖像、400張驗(yàn)證圖像以及400張測試圖像。這種劃分確保了模型可以在充足的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練,同時(shí)也有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證和獨(dú)立測試,以避免過擬合并評(píng)估模型的泛化能力。所有圖像均經(jīng)過嚴(yán)格的預(yù)處理,包括自動(dòng)方向校正和EXIF方向信息的剝離,確保所有圖像在輸入模型前方向一致。此外,為了適應(yīng)目標(biāo)檢測算法的要求,所有圖像都被標(biāo)準(zhǔn)化為640x640像素的尺寸,通過拉伸的方式進(jìn)行調(diào)整。自適應(yīng)均衡化技術(shù)也被用來增強(qiáng)圖像的對(duì)比度,這有助于模型在不同光照條件下更準(zhǔn)確地識(shí)別口罩。
????????數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性對(duì)于訓(xùn)練高效的目標(biāo)檢測模型至關(guān)重要。在我們的數(shù)據(jù)集中,每張圖像都被精確標(biāo)注,定義了戴口罩和未戴口罩兩個(gè)類別。從類別分布上看,戴口罩的樣本數(shù)量略多于未戴口罩,反映了當(dāng)前公共衛(wèi)生情況下對(duì)戴口罩情形的重視。標(biāo)注框的分布分析顯示,大多數(shù)標(biāo)注框的中心點(diǎn)集中在圖像中心區(qū)域,這可能與實(shí)際場景中人臉位置相對(duì)攝像頭的中心位置有關(guān)。標(biāo)注框的尺寸多集中在一定的范圍內(nèi),表明大部分人臉標(biāo)注框的大小比例相對(duì)一致,有利于模型識(shí)別和預(yù)測。
????????盡管數(shù)據(jù)集在一致性和準(zhǔn)確性上表現(xiàn)良好,但我們也注意到標(biāo)注框在圖像中的位置和尺寸存在一定程度的集中趨勢。為了提升模型的泛化能力,我們建議在未來的工作中可以通過更多樣化的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來擴(kuò)展數(shù)據(jù)集的多樣性。例如,加入更多不同位置和尺寸比例的人臉圖像,以及進(jìn)行隨機(jī)裁剪、旋轉(zhuǎn)和色彩調(diào)整等操作。博主使用的類別代碼如下:
Chinese_name = {'mask': "佩戴口罩",'no-mask': "未戴口罩", }
????????總之,我們提供的這個(gè)數(shù)據(jù)集旨在為口罩識(shí)別任務(wù)提供一個(gè)堅(jiān)實(shí)的訓(xùn)練和測試基礎(chǔ)。通過細(xì)致的預(yù)處理和嚴(yán)格的標(biāo)注流程,我們確保了數(shù)據(jù)集的高質(zhì)量和實(shí)用性。同時(shí),我們也期望通過本文分享的數(shù)據(jù)集分析,能夠啟發(fā)更多的研究人員和開發(fā)者在此基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新和改進(jìn)。未來,我們也計(jì)劃不斷完善和擴(kuò)充這個(gè)數(shù)據(jù)集,以支持口罩識(shí)別技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。
2. 系統(tǒng)界面效果
????????系統(tǒng)以PySide6作為GUI庫,提供了一套直觀且友好的用戶界面。下面,我將詳細(xì)介紹各個(gè)主要界面的功能和設(shè)計(jì)。
(1)系統(tǒng)提供了基于SQLite的注冊(cè)登錄管理功能。用戶在首次使用時(shí)需要通過注冊(cè)界面進(jìn)行注冊(cè),輸入用戶名和密碼后,系統(tǒng)會(huì)將這些信息存儲(chǔ)在SQLite數(shù)據(jù)庫中。注冊(cè)成功后,用戶可以通過登錄界面輸入用戶名和密碼進(jìn)行登錄。這個(gè)設(shè)計(jì)可以確保系統(tǒng)的安全性,也為后續(xù)添加更多個(gè)性化功能提供了可能性。
(2)在主界面上,系統(tǒng)提供了支持圖片、視頻、實(shí)時(shí)攝像頭和批量文件輸入的功能。用戶可以通過點(diǎn)擊相應(yīng)的按鈕,選擇要進(jìn)行口罩檢測的圖片或視頻,或者啟動(dòng)攝像頭進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測。在進(jìn)行檢測時(shí),系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)顯示檢測結(jié)果,并將檢測記錄存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中。
(3)此外,系統(tǒng)還提供了一鍵更換YOLOv8模型的功能。用戶可以通過點(diǎn)擊界面上的"更換模型"按鈕,選擇不同的YOLOv8模型進(jìn)行檢測。與此同時(shí),系統(tǒng)附帶的數(shù)據(jù)集也可以用于重新訓(xùn)練模型,以滿足用戶在不同場景下的檢測需求。
(4)為了提供更個(gè)性化的使用體驗(yàn),這里系統(tǒng)支持界面修改,用戶可以自定義圖標(biāo)、文字等界面元素。例如,用戶可以根據(jù)自己的喜好,選擇不同風(fēng)格的圖標(biāo),也可以修改界面的文字描述。
3. YOLOv8算法原理
????????YOLOv8(You Only Look Once version 8)是一種最新的、用于目標(biāo)檢測、圖像分類和實(shí)例分割任務(wù)的先進(jìn)YOLO模型。YOLOv8與前代產(chǎn)品相比,專注于提高準(zhǔn)確性和效率。
????????YOLOv8算法提供了一個(gè)全新的SOTA模型,可用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的目標(biāo)檢測、圖像分類、實(shí)例分割和目標(biāo)跟蹤等任務(wù)。YOLOv8的主要結(jié)構(gòu)包括主干特征提取網(wǎng)絡(luò)(Backbone)、特征強(qiáng)化提取網(wǎng)絡(luò)(Neck)以及檢測頭(Head)三個(gè)部分。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如下圖所示。
????????骨干網(wǎng)絡(luò)和Neck部分跨階段局部網(wǎng)絡(luò)(Cross Stage Partial Network,CSP)模塊的預(yù)處理從三次卷積換成了兩次卷積,借鑒YOLOv7 ELAN模塊多堆疊的設(shè)計(jì)思想,將YOLOv5的C3結(jié)構(gòu)換成了梯度流更豐富的C2f結(jié)構(gòu),并對(duì)不同尺度模型調(diào)整了不同的通道數(shù),使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更多的特征,并且具有更強(qiáng)的魯棒性。CSP模塊的預(yù)處理從三次卷積換成了兩次卷積,并且借鑒了YOLOv7的多堆疊結(jié)構(gòu)。具體的實(shí)現(xiàn)方式是第一次卷積的通道數(shù)擴(kuò)充為原來的兩倍,然后將卷積結(jié)果在通道上對(duì)半分割,這樣可以減少一次卷積的次數(shù),加快網(wǎng)絡(luò)的速度。8
????????檢測頭部分,YOLOv8采用無錨分體式檢測頭,與基于錨框的方法相比,有助于提高準(zhǔn)確性和更高效的檢測過程。Head部分較YOLOv5而言有兩大改進(jìn)。首先,換成了目前主流的解耦頭結(jié)構(gòu),將分類和檢測頭分離,用于緩解分類和定位任務(wù)之間存在的沖突;其次,參考YOLOX,從Anchor-Based換成了AnchorFree,面對(duì)長寬不規(guī)則的目標(biāo)比較有優(yōu)勢。8
????????損失函數(shù)計(jì)算部分,YOLOv8的Loss計(jì)算包括兩個(gè)部分:分類分支和回歸分支。分類分支依然采用BCELoss,回歸分支需要和分布式聚焦損失函數(shù)(DistributionFocalLoss,DFL)中提出的積分形式表示法綁定,因此使用了DFL,同時(shí)還使用了(Complete Intersection over Union, CIoU)Loss。8
4. 代碼簡介
????????在本節(jié)中,我們將詳細(xì)介紹如何使用YOLOv8進(jìn)行口罩識(shí)別的代碼實(shí)現(xiàn)。代碼主要分為兩部分:模型預(yù)測和模型訓(xùn)練。
4.1 模型預(yù)測
????????在模型預(yù)測部分,首先導(dǎo)入了OpenCV庫和YOLO模型。OpenCV庫是一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫,包含了眾多的視覺處理函數(shù),使用它來讀取和處理圖像。YOLO模型則是要用到的目標(biāo)檢測模型。
import cv2
from ultralytics import YOLO
????????接著,加載自行訓(xùn)練好的YOLO模型。這個(gè)模型是在大量的圖像上預(yù)訓(xùn)練得到的,可以直接用于目標(biāo)檢測任務(wù)。
model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt", path_type="current"))
????????然后,使用OpenCV讀取了一個(gè)圖像文件,這個(gè)圖像文件作為要進(jìn)行目標(biāo)檢測的圖像輸入。
img_path = abs_path("test_media/val_178.jpg")
image = cv_imread(img_path)
????????在讀取了圖像文件之后,將圖像大小調(diào)整為850x500,并對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,就可以使用模型進(jìn)行預(yù)測了。
image = cv2.resize(image, (850, 500))
pre_img = model.preprocess(image)
pred, superimposed_img = model.predict(pre_img)
4.2 模型訓(xùn)練
????????在模型訓(xùn)練部分,首先導(dǎo)入YOLO模型,并加載了預(yù)訓(xùn)練的YOLOv8模型。
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('./weights/yolov8s.pt', task='detect')
????????賦值data_name,獲取數(shù)據(jù)集的yaml的絕對(duì)路徑。
data_name = "MaskDataset"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current') # 數(shù)據(jù)集的yaml的絕對(duì)路徑
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')
????????接著開始訓(xùn)練模型。其中指定了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的配置文件路徑,使用CPU進(jìn)行訓(xùn)練,使用2個(gè)工作進(jìn)程加載數(shù)據(jù),輸入圖像的大小為640x640,訓(xùn)練100個(gè)epoch,每個(gè)批次的大小為8。
results = model.train( data=data_path, device='cpu', workers=2, imgsz=640, epochs=100, batch=8, name='train_v8_' + data_name
)
????????在深度學(xué)習(xí)中,我們通常通過損失函數(shù)下降的曲線來觀察模型訓(xùn)練的情況。在訓(xùn)練結(jié)束后,我們也可以在logs目錄下找到生成對(duì)若干訓(xùn)練過程統(tǒng)計(jì)圖。下圖為博主訓(xùn)練口罩目標(biāo)檢測過程中訓(xùn)練情況截圖,以及損失函數(shù)曲線圖,展示了模型在訓(xùn)練和驗(yàn)證過程中的性能指標(biāo)變化。
????????首先,訓(xùn)練集上的損失函數(shù)圖表中,我們可以看到隨著訓(xùn)練的進(jìn)行,框損失(train/box_loss)、分類損失(train/cls_loss)和目標(biāo)損失(train/obj_loss)都呈現(xiàn)出了下降的趨勢,并且在經(jīng)過一定數(shù)量的訓(xùn)練周期后,損失值開始趨于穩(wěn)定。這表明模型在識(shí)別目標(biāo)的位置、分類及存在性上都取得了學(xué)習(xí)效果,并且隨著訓(xùn)練的進(jìn)行,其性能穩(wěn)步提升。然而,在驗(yàn)證集上,損失函數(shù)值相比訓(xùn)練集要高,且波動(dòng)更大。這可能是由于模型在驗(yàn)證數(shù)據(jù)上的泛化能力不如在訓(xùn)練集上那樣強(qiáng),或是驗(yàn)證集中包含了更多訓(xùn)練集未覆蓋的難以識(shí)別的樣本。驗(yàn)證集上的框損失(val/box_loss)、分類損失(val/cls_loss)和目標(biāo)損失(val/obj_loss)雖然在訓(xùn)練過程中逐漸下降,但損失值的波動(dòng)表明模型對(duì)于未見數(shù)據(jù)的適應(yīng)性還有待提高。
????????從模型的精度(precision)和召回率(recall)圖中可以觀察到,模型在訓(xùn)練過程中逐漸達(dá)到較高的精度和召回率,這意味著模型能夠較好地識(shí)別出數(shù)據(jù)集中的正樣本,并且在它識(shí)別出來的樣本中,有較高比例是正確的。但是,我們也注意到精度和召回率的曲線在訓(xùn)練過程中出現(xiàn)了一些波動(dòng),這可能是由于模型在某些訓(xùn)練批次中遇到了難以分類的樣本,或是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在一些噪聲。最后,評(píng)估模型性能的另一個(gè)重要指標(biāo)是平均精度均值(mAP),其中mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分別代表了模型在IOU閾值為0.5時(shí)和0.5到0.95這個(gè)范圍內(nèi)的平均精度。mAP@0.5的曲線顯示出模型在IOU閾值為0.5時(shí)有著較好的性能,而mAP@0.5:0.95的波動(dòng)則暗示在更為嚴(yán)格的IOU閾值下,模型的表現(xiàn)存在一定程度的波動(dòng)。這可能表明模型在更精確地定位目標(biāo)上仍有改進(jìn)的空間。
????????精確度-召回率(Precision-Recall,簡稱PR)曲線是評(píng)估分類模型性能的重要工具,尤其是在數(shù)據(jù)集類別分布不平衡的情況下。PR曲線上的每一點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)閾值,該閾值決定了模型預(yù)測正樣本的條件,從而影響到精確度和召回率的值。通常情況下,精確度高意味著較少的假陽性,召回率高意味著較少的假陰性。
???????? 從曲線圖中可以看出,“no-mask”類別的PR曲線(橙色)高于“mask”類別(藍(lán)色),且“no-mask”類別的mAP@0.5值達(dá)到了0.948,而“mask”類別的mAP@0.5值為0.824。這表明模型在檢測未戴口罩的樣本時(shí)更加精確和可靠。高精確度表示在模型預(yù)測為“no-mask”類別的樣本中,有較高比例確實(shí)是未戴口罩的。同時(shí),高召回率表明模型能夠識(shí)別出大部分實(shí)際未戴口罩的樣本。相比之下,戴口罩類別的精確度和召回率較低,可能是因?yàn)榇骺谡值臉颖驹谝曈X特征上更加多樣化,或者因?yàn)榭谡终趽趿瞬糠置娌刻卣?#xff0c;增加了識(shí)別的難度。
???????? 所有類別合并后的mAP@0.5值為0.886,說明整體模型在IOU閾值為0.5時(shí)具有較高的平均檢測準(zhǔn)確性。這個(gè)值結(jié)合了所有類別的檢測性能,可以視為模型整體性能的指標(biāo)。值得注意的是,PR曲線圖中“mask”類別的曲線在召回率接近1時(shí)精確度急劇下降,這意味著為了盡可能不遺漏戴口罩的樣本(即提高召回率),模型不得不降低判斷標(biāo)準(zhǔn),導(dǎo)致一些實(shí)際未戴口罩的樣本被錯(cuò)誤地分類為戴口罩,從而減少了精確度。
???????? 總體而言,模型在“no-mask”類別上的表現(xiàn)比“mask”類別更優(yōu),可能是由于未戴口罩的臉部特征更容易被模型捕捉。未來的工作可以著重于提高戴口罩類別的精確度和召回率,例如通過增加戴口罩樣本的多樣性、優(yōu)化模型對(duì)遮擋特征的學(xué)習(xí)能力或調(diào)整分類閾值。此外,模型整體表現(xiàn)良好,但應(yīng)繼續(xù)探索提升“mask”類別檢測性能的方法,以實(shí)現(xiàn)更均衡的分類效果。通過這些分析,我們可以更深入地理解模型在各個(gè)類別上的表現(xiàn),并指導(dǎo)后續(xù)的模型優(yōu)化和改進(jìn)策略。
4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8對(duì)比
(1)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì):
????????本實(shí)驗(yàn)旨在評(píng)估和比較YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8幾種模型在口罩目標(biāo)檢測任務(wù)上的性能。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),博主分別使用使用相同的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和測試了這四個(gè)模型,從而可以進(jìn)行直接的性能比較。該數(shù)據(jù)集包含口罩的圖像。本文將比較分析四種模型,旨在揭示每種模型的優(yōu)缺點(diǎn),探討它們?cè)诠I(yè)環(huán)境中實(shí)際應(yīng)用的場景選擇。
模型 | 圖像大小 (像素) | mAPval 50-95 | CPU ONNX 速度 (毫秒) | A100 TensorRT 速度 (毫秒) | 參數(shù)數(shù)量 (百萬) | FLOPs (十億) |
---|---|---|---|---|---|---|
YOLOv5nu | 640 | 34.3 | 73.6 | 1.06 | 2.6 | 7.7 |
YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 |
YOLOv6N | 640 | 37.5 | - | - | 4.7 | 11.4 |
YOLOv7-tiny | 640 | 37.4 | - | - | 6.01 | 13.1 |
(2)度量指標(biāo):
- F1-Score:F1-Score是精確率(Precision)和召回率(Recall)的調(diào)和平均值。精確率是指模型正確識(shí)別的正例與所有識(shí)別為正例的案例之比,而召回率是指模型正確識(shí)別的正例與所有實(shí)際正例之比。F1-Score對(duì)于不平衡的數(shù)據(jù)集或者需要同時(shí)考慮精確率和召回率的任務(wù)特別重要。
- mAP(Mean Average Precision):mAP是衡量模型在多個(gè)類別上平均檢測準(zhǔn)確度的指標(biāo)。它計(jì)算了模型在所有類別上的平均精度,是目標(biāo)檢測領(lǐng)域中常用的性能度量。
名稱 | YOLOv5nu | YOLOv6n | YOLOv7-tiny | YOLOv8n |
---|---|---|---|---|
mAP | 0.879 | 0.740 | 0.723 | 0.886 |
F1-Score | 0.85 | 0.77 | 0.78 | 0.86 |
(3)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析:
??????? 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,持續(xù)的算法迭代和更新是提升模型性能的關(guān)鍵途徑。我們通過在相同的數(shù)據(jù)集上實(shí)施一系列實(shí)驗(yàn),旨在比較和評(píng)估不同版本的YOLO模型——包括YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny以及YOLOv8n——在口罩識(shí)別任務(wù)上的性能。實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)和目的是為了明確各版本模型在準(zhǔn)確性和檢測效率上的差異,以便為實(shí)際應(yīng)用提供更具指導(dǎo)性的見解。
??????? 我們可以看到Y(jié)OLOv5nu和YOLOv8n的表現(xiàn)相較于YOLOv6n和YOLOv7-tiny有顯著的提升。YOLOv5nu的mAP為0.879,而F1-Score為0.85,這表明YOLOv5nu在平衡假陽性和假陰性方面做得相對(duì)較好。它在識(shí)別準(zhǔn)確性和結(jié)果的精確性-召回率平衡上都有著優(yōu)秀的表現(xiàn)。YOLOv6n的性能在四個(gè)版本中是最低的,mAP為0.740,F1-Score為0.77。mAP較低可能表明它在各種閾值下的平均精確度較低,而較低的F1-Score表明精確度與召回率之間存在較大的平衡問題。
??????? YOLOv7-tiny,作為一個(gè)輕量級(jí)版本,其性能略高于YOLOv6n,mAP和F1-Score分別為0.723和0.78。盡管作為一個(gè)“tiny”版本,它在資源受限的環(huán)境下可能是一個(gè)較好的選擇,但在性能方面仍有所欠缺。YOLOv8n展現(xiàn)了最優(yōu)秀的性能,mAP達(dá)到了0.886,F1-Score為0.86,這說明YOLOv8n不僅在整體的平均檢測準(zhǔn)確性上表現(xiàn)出色,而且在精確度與召回率之間達(dá)到了很好的平衡。這可能歸功于YOLOv8版本在算法結(jié)構(gòu)上的優(yōu)化,例如更有效的特征提取網(wǎng)絡(luò)、更好的訓(xùn)練策略以及更先進(jìn)的損失函數(shù)等。
??????? 從這些數(shù)據(jù)可以看出,隨著YOLO版本的迭代,性能有了顯著的提升,特別是從YOLOv6到Y(jié)OLOv8的提升最為明顯。這種性能的提升可能是由于算法內(nèi)部結(jié)構(gòu)的改進(jìn),包括更好的卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、注意力機(jī)制的引入以及更加高效的損失計(jì)算方法。對(duì)于實(shí)際應(yīng)用來說,YOLOv8n的高性能使其成為在精確度和速度之間需要權(quán)衡時(shí)的理想選擇。然而,對(duì)于計(jì)算資源受限的環(huán)境,YOLOv7-tiny依然有其應(yīng)用的價(jià)值。這些分析結(jié)果為我們提供了在不同場景下選擇適合的YOLO版本的重要信息。
4.4 代碼實(shí)現(xiàn)
????????在這一節(jié)中,我們將詳細(xì)介紹如何使用YOLOv8實(shí)現(xiàn)攝像頭畫面中口罩識(shí)別的代碼實(shí)現(xiàn)。這個(gè)實(shí)現(xiàn)主要包括創(chuàng)建主窗口、處理每一幀圖像、加載模型、開始處理媒體流等步驟。
????????在實(shí)時(shí)口罩識(shí)別系統(tǒng)中,結(jié)合YOLOv8模型和一系列開源庫,如OpenCV、QtFusion和PySide6等,來實(shí)現(xiàn)主窗口的展示、攝像頭幀的處理以及口罩的檢測和標(biāo)注等功能。
(1)引入必要的庫
????????首先,需要引入一些必要的庫,包括圖像處理庫OpenCV、圖形界面庫QtFusion和PySide6,以及物體檢測模型庫YOLOv8Model等。
import sys
import time import cv2
from QtFusion.BaseFrame import FBaseWindow
from QtFusion.Handler import MediaHandler
from QtFusion.ImageUtils import drawRectBox
from QtFusion.ImageUtils import get_cls_color
from PySide6 import QtWidgets, QtCore
from YOLOv8Model import YOLOv8Detector
(2)設(shè)置主窗口
????????在設(shè)置主窗口的過程中,定義了一個(gè)名為MainWindow的類,該類繼承自QtFusion庫中的FBaseWindow類。在MainWindow類中,設(shè)置了窗口的大小,并創(chuàng)建了一個(gè)用于顯示圖像的標(biāo)簽。此外,我們還設(shè)置了一個(gè)按鍵事件,使得用戶可以通過按Q鍵來關(guān)閉窗口。
class MainWindow(FBaseWindow): def __init__(self): super().__init__() self.resize(850, 500) self.label = QtWidgets.QLabel(self) self.label.setGeometry(0, 0, 850, 500) def keyPressEvent(self, event): if event.key() == QtCore.Qt.Key_Q: self.close()
(3)圖像幀處理與口罩識(shí)別
????????在進(jìn)行圖像幀處理和機(jī)器器件檢測的過程中,定義了一個(gè)名為frame_process的函數(shù)。首先,將圖像的大小調(diào)整為850x500,然后使用YOLOv8模型進(jìn)行預(yù)處理。使用該模型對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)測,將預(yù)測結(jié)果后處理,并將檢測到的口罩用對(duì)應(yīng)類別顏色的矩形框在圖像中標(biāo)注出來。
def frame_process(image): # 定義frame_process函數(shù),用于處理每一幀圖像image = cv2.resize(image, (850, 500)) # 調(diào)整圖像的大小pre_img = model.preprocess(image) # 對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理t1 = time.time() # 獲取當(dāng)前時(shí)間pred, superimposed_img = model.predict(pre_img) # 使用模型進(jìn)行預(yù)測t2 = time.time() # 獲取當(dāng)前時(shí)間use_time = t2 - t1 # 計(jì)算預(yù)測所用的時(shí)間print("推理時(shí)間: %.2f" % use_time) # 打印預(yù)測所用的時(shí)間det = pred[0] # 獲取預(yù)測結(jié)果# 如果有檢測信息則進(jìn)入if det is not None and len(det):det_info = model.postprocess(pred) # 對(duì)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行后處理for info in det_info: # 遍歷檢測信息name, bbox, conf, cls_id = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info['class_id'] # 獲取類名、邊界框、置信度和類別IDlabel = '%s %.0f%%' % (name, conf * 100) # 創(chuàng)建標(biāo)簽,包含類名和置信度# 畫出檢測到的目標(biāo)物image = drawRectBox(image, bbox, alpha=0.2, addText=label, color=colors[cls_id]) # 在圖像上繪制矩形框,并添加標(biāo)簽和顏色window.dispImage(window.label, image) # 在窗口的label控件上顯示圖像
(4)初始化檢測模型和設(shè)備
????????在主函數(shù)部分,我們首先實(shí)例化YOLOv8Detector類,并加載預(yù)先訓(xùn)練好的模型權(quán)重。根據(jù)模型預(yù)設(shè)的類別標(biāo)簽獲取了每個(gè)類別對(duì)應(yīng)的顏色,這些顏色將在后續(xù)的檢測結(jié)果可視化中使用。創(chuàng)建一個(gè)MainWindow對(duì)象,以便在屏幕上顯示圖像。再創(chuàng)建了一個(gè)MediaHandler對(duì)象,用于從攝像頭設(shè)備中讀取視頻流并處理每一幀圖像。
cls_name = ["佩戴口罩", "未戴口罩"]
model = YOLOv8Detector()
model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt", path_type="current"))
colors = get_cls_color(model.names) app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
window = MainWindow() videoHandler = MediaHandler(fps=30)
videoHandler.frameReady.connect(frame_process)
videoHandler.setDevice(device=0)
videoHandler.startMedia() window.show()
sys.exit(app.exec())
????????在此,"weights/best-yolov8n.pt"是經(jīng)過大量口罩圖像訓(xùn)練得到的模型權(quán)重文件,而model.names則包含了模型可以識(shí)別的所有口罩類別的名稱。這就是實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)口罩檢測系統(tǒng)的完整代碼,整個(gè)過程包括了數(shù)據(jù)預(yù)處理、YOLOv8模型預(yù)測、結(jié)果后處理和可視化等步驟,結(jié)構(gòu)清晰,邏輯簡潔。通過這樣的方式,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)攝像頭捕獲的畫面進(jìn)行實(shí)時(shí)口罩識(shí)別和標(biāo)注。
5. 口罩識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
????????在實(shí)現(xiàn)一款實(shí)時(shí)口罩識(shí)別系統(tǒng)時(shí),我們的目標(biāo)是打造一個(gè)直觀、易于使用且功能強(qiáng)大的用戶界面,同時(shí)確保系統(tǒng)的高效和穩(wěn)定性。我們的設(shè)計(jì)理念是將復(fù)雜的功能模塊化,易于維護(hù)和擴(kuò)展,并且保證用戶與系統(tǒng)的交互盡可能簡潔明了。
5.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路
????????MainWindow類的主要目標(biāo)是提供一個(gè)用戶友好的交互式口罩識(shí)別系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo),采取了將界面、媒體處理和模型集成在一起的設(shè)計(jì)思路。通過對(duì)象組合的方式,將不同的處理器和模型組織在一起,讓每個(gè)功能模塊都能獨(dú)立進(jìn)行,同時(shí),還利用信號(hào)和槽機(jī)制來進(jìn)行模塊間的交互和數(shù)據(jù)傳遞。
架構(gòu)設(shè)計(jì)
????????我們的系統(tǒng)設(shè)計(jì)遵循了經(jīng)典的MVC(Model-View-Controller)架構(gòu)模式,將應(yīng)用程序劃分為三個(gè)核心組件:模型(Model)、視圖(View)和控制器(Controller),分別對(duì)應(yīng)我們的處理層、界面層和控制層。
- 處理層(Processing Layer):處理層是系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理中心,核心由YOLOv8Detector類承擔(dān),該類封裝了YOLOv8模型和相關(guān)的數(shù)據(jù)處理方法。它負(fù)責(zé)接收輸入數(shù)據(jù),運(yùn)用預(yù)訓(xùn)練的模型進(jìn)行圖像處理和口罩檢測,并將結(jié)果輸出給控制層。此層專注于算法的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化,確保檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性和處理速度。
- 界面層(UI Layer):界面層則是用戶與系統(tǒng)交互的前端,由Ui_MainWindow類實(shí)現(xiàn),它提供了圖形用戶界面(GUI)。用戶可以通過這個(gè)界面上傳圖片或視頻進(jìn)行口罩檢測,界面會(huì)展示檢測的實(shí)時(shí)結(jié)果。我們?cè)谠O(shè)計(jì)界面時(shí)注重用戶體驗(yàn),界面布局直觀、操作簡單,以支持非技術(shù)用戶的日常使用。
- 控制層(Control Layer):控制層作為橋梁,連接處理層和界面層,由MainWindow類中的方法和槽函數(shù)組成。它響應(yīng)界面層的用戶操作,調(diào)用處理層的檢測方法,并將結(jié)果反饋到界面上。此外,控制層還負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)各組件之間的通信,使用Qt的信號(hào)和槽機(jī)制來實(shí)現(xiàn)模塊間的松耦合交互,提高了代碼的可讀性和系統(tǒng)的可靠性。
????????為了進(jìn)一步提升系統(tǒng)的實(shí)用性和可擴(kuò)展性,我們還考慮到了后續(xù)可能的功能迭代和技術(shù)升級(jí)。系統(tǒng)設(shè)計(jì)中預(yù)留了接口和抽象層,方便未來引入新的檢測模型或升級(jí)現(xiàn)有算法,以及添加新的用戶功能,如實(shí)時(shí)視頻流處理、云端數(shù)據(jù)同步等。綜上所述,我們的交互式口罩識(shí)別系統(tǒng)系統(tǒng)在設(shè)計(jì)上追求用戶友好性、模塊獨(dú)立性和系統(tǒng)可擴(kuò)展性。通過精心的架構(gòu)設(shè)計(jì),將先進(jìn)的YOLOv8目標(biāo)檢測技術(shù)與高效的用戶界面相結(jié)合,我們?yōu)橛脩籼峁┝艘粋€(gè)強(qiáng)大而直觀的口罩檢測工具。
系統(tǒng)流程
????????以下是口罩識(shí)別系統(tǒng)的工作流程:
- 用戶打開應(yīng)用程序,創(chuàng)建MainWindow類的實(shí)例,并初始化界面和相關(guān)參數(shù)。
- 用戶通過界面操作選擇攝像頭、視頻或圖像作為輸入源。
- 根據(jù)用戶選擇的輸入源,調(diào)用相應(yīng)的處理器和方法進(jìn)行媒體處理和檢測。
- 當(dāng)媒體輸入啟動(dòng)成功后,進(jìn)入循環(huán)處理幀的流程:
- 對(duì)每一幀圖像進(jìn)行預(yù)處理。
- 使用YOLOv8模型對(duì)圖像進(jìn)行口罩識(shí)別,得到檢測結(jié)果。
- 根據(jù)檢測結(jié)果更新界面的顯示,包括繪制檢測框、更新表格數(shù)據(jù)和條形圖等。
- 用戶可通過按鈕進(jìn)行保存檢測結(jié)果、顯示作者信息和版本信息等操作。
- 用戶可通過控制按鈕來控制攝像頭、視頻和圖像的啟動(dòng)和停止。
- 用戶可通過表格和下拉菜單選擇特定的檢測結(jié)果進(jìn)行查看和分析。
5.2 登錄與賬戶管理
????????在我們的交互式口罩識(shí)別系統(tǒng)中,為了提供更加安全和個(gè)性化的用戶體驗(yàn),我們精心設(shè)計(jì)了一套完整的用戶賬戶管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于PySide6框架構(gòu)建用戶界面,使用SQLite作為后端數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)用戶數(shù)據(jù),確保了操作的流暢性和數(shù)據(jù)的安全性。
????????首先,系統(tǒng)提供了一個(gè)直觀的登錄界面,用戶可以在這里進(jìn)行賬戶的注冊(cè)和登錄。我們意識(shí)到每個(gè)用戶的需求和喜好都是獨(dú)特的,因此在賬戶創(chuàng)建過程中,除了基本的身份驗(yàn)證信息外,用戶還能設(shè)置個(gè)性化頭像,使每個(gè)賬戶都具有獨(dú)特的個(gè)人標(biāo)識(shí)。一旦注冊(cè)完成,用戶便可以使用自己的賬戶在不同設(shè)備上登錄系統(tǒng),無縫地同步個(gè)人設(shè)置和歷史記錄。
????????除了基礎(chǔ)的注冊(cè)和登錄功能外,我們還為用戶提供了密碼修改和賬戶注銷的選項(xiàng),以滿足用戶對(duì)隱私和安全性的關(guān)切。用戶可以隨時(shí)更新自己的密碼,確保賬戶安全,同時(shí)也可以在必要時(shí)注銷賬戶,保護(hù)個(gè)人信息不被他人訪問。
????????在用戶成功登錄系統(tǒng)后,將進(jìn)入主界面開始口罩識(shí)別任務(wù)。該系統(tǒng)支持多種數(shù)據(jù)輸入方式,包括圖片、視頻、實(shí)時(shí)攝像頭捕獲和批量文件處理。用戶可以在個(gè)人空間中管理和查看自己的檢測記錄,包括檢測框、類別及置信度等信息的實(shí)時(shí)顯示。這些信息不僅可以在主界面實(shí)時(shí)查看,還可以被保存下來,供用戶日后查閱和分析。
????????此外,我們?cè)O(shè)計(jì)的賬戶管理系統(tǒng)還考慮到了易用性。例如,如果用戶忘記了密碼,我們提供了密碼找回的功能;如果用戶希望在多個(gè)設(shè)備間同步設(shè)置和歷史記錄,我們也提供了相應(yīng)的支持。通過以上的用戶賬戶管理設(shè)計(jì),口罩識(shí)別系統(tǒng)能夠滿足用戶在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測場景下的各種需求,無論是個(gè)人用戶還是企業(yè)用戶,都可以依賴這一系統(tǒng)高效、安全地完成口罩識(shí)別任務(wù),同時(shí)享受個(gè)性化的用戶體驗(yàn)。
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????若您想獲得博文中涉及的實(shí)現(xiàn)完整全部資源文件(包括測試圖片、視頻,py, UI文件,訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練代碼、界面代碼等),這里已打包上傳至博主的面包多平臺(tái),見可參考博客與視頻,已將所有涉及的文件同時(shí)打包到里面,點(diǎn)擊即可運(yùn)行,完整文件截圖如下:
完整資源中包含數(shù)據(jù)集及訓(xùn)練代碼,環(huán)境配置與界面中文字、圖片、logo等的修改方法請(qǐng)見視頻,項(xiàng)目完整文件下載請(qǐng)見演示與介紹視頻的簡介處給出:???
演示與介紹視頻:https://www.bilibili.com/video/BV1Zi421Z78u/
????在文件夾下的資源顯示如下,下面的鏈接中也給出了Python的離線依賴包,讀者可在正確安裝Anaconda和Pycharm軟件后,復(fù)制離線依賴包至項(xiàng)目目錄下進(jìn)行安裝,另外有詳細(xì)安裝教程:(1)Pycharm軟件安裝教程;(2)Anaconda軟件安裝教程;(3)Python環(huán)境配置教程;
離線依賴安裝教程:https://www.bilibili.com/video/BV1hv421C7g8/
離線依賴庫下載鏈接:https://pan.baidu.com/s/1y6vqa9CtRmC72SQYPh1ZCg?pwd=33z5 (提取碼:33z5)
6. 總結(jié)與展望
????????在本博客中,我們?cè)敿?xì)介紹了一個(gè)基于YOLOv8模型的實(shí)時(shí)口罩識(shí)別系統(tǒng)。系統(tǒng)以模塊化的方式設(shè)計(jì),充分采用了合理的架構(gòu)設(shè)計(jì),帶來良好的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性。其用戶界面友好,能夠提供實(shí)時(shí)的口罩檢測和識(shí)別結(jié)果展示,同時(shí)支持用戶賬戶管理,以便于保存和管理檢測結(jié)果和設(shè)置。
????????該系統(tǒng)支持?jǐn)z像頭、視頻、圖像和批量文件等多種輸入源,能夠滿足用戶在不同場景下的需求。
????????在后面可以添加更多預(yù)訓(xùn)練模型,增加檢測和識(shí)別的種類;優(yōu)化用戶界面,增強(qiáng)個(gè)性化設(shè)置;并積極聆聽用戶反饋,以期不斷改進(jìn)系統(tǒng),以更好地滿足用戶的需求。
結(jié)束語
????????由于博主能力有限,博文中提及的方法即使經(jīng)過試驗(yàn),也難免會(huì)有疏漏之處。希望您能熱心指出其中的錯(cuò)誤,以便下次修改時(shí)能以一個(gè)更完美更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臉幼?#xff0c;呈現(xiàn)在大家面前。同時(shí)如果有更好的實(shí)現(xiàn)方法也請(qǐng)您不吝賜教。
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