食品包装识别检测系统源码分享

[一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_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

项目来源AACV Association for the Advancement of Computer Vision

研究背景与意义

随着全球经济的快速发展和生活水平的提高，食品消费市场日益繁荣，食品包装的多样性和复杂性也随之增加。食品包装不仅是保护食品的物理屏障，更是传递品牌形象和消费者信息的重要载体。在这一背景下，食品包装的识别与分类显得尤为重要。传统的人工识别方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，难以满足现代化生产和销售的需求。因此，开发一种高效、准确的食品包装识别系统，成为了行业亟待解决的问题。

近年来，深度学习技术的迅猛发展为计算机视觉领域带来了革命性的变化，尤其是在目标检测方面。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其实时性和高准确率而广泛应用于各类物体检测任务。YOLOv8作为该系列的最新版本，结合了更为先进的网络结构和训练策略，具有更强的特征提取能力和更快的推理速度。然而，尽管YOLOv8在许多应用场景中表现出色，但在特定领域，如食品包装识别，仍然存在一些挑战。例如，食品包装的外观多样性、光照变化、背景复杂性等因素，可能导致模型的识别准确率下降。因此，基于改进YOLOv8的食品包装识别系统的研究，具有重要的理论和实际意义。

本研究所使用的数据集包含3961张图像，涵盖21个类别的食品包装，包括知名品牌如“可口可乐”、“七星汽水”等。这些数据不仅丰富了模型的训练样本，也为其在实际应用中的推广提供了坚实的基础。通过对这些数据的深入分析和处理，可以有效提升模型对不同类型食品包装的识别能力，进而实现更高的准确率和更快的识别速度。此外，针对特定类别的食品包装，研究者可以根据实际需求进行模型的微调和优化，以满足不同场景下的应用需求。

在食品安全日益受到重视的今天，食品包装的识别系统不仅能够帮助企业提高生产效率，降低人工成本，还能在一定程度上保障消费者的权益。通过自动化的识别系统，企业可以实时监控产品的包装情况，及时发现和纠正潜在的包装问题，确保产品质量。同时，该系统也可以为消费者提供更为直观的信息，帮助他们做出更为明智的购买决策。

综上所述，基于改进YOLOv8的食品包装识别系统的研究，不仅具有重要的学术价值，还有助于推动食品行业的智能化发展。通过提升食品包装的识别效率和准确性，能够为企业带来显著的经济效益，同时也为消费者提供更为安全、便捷的购物体验。因此，本研究的开展，具有深远的社会意义和广阔的应用前景。

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，新版本在老版本的基础上升级如下：（实际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）文件即可自适应加载模型。

（2）支持“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”三种识别模式。

（3）支持“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”三种识别结果保存导出，解决手动导出（容易卡顿出现爆内存）存在的问题，识别完自动保存结果并导出到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。

另外本项目提供训练的数据集和训练教程,暂不提供权重文件（best.pt）,需要您按照教程进行训练后实现图片演示和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: 21
names: [‘Buldakbokkeummyeon_Keunkeop’, ‘Carbo_Buldakbokkeummyeon_Keunkeop’, ‘Chilsung_Cider’, ‘Coca_Cola’, ‘Doshirak’, ‘Jinlamyeon_Maeunmat’, ‘Jjapageti_Keunsabalmyeon’, ‘Kimchi_Sabalmyeon’, ‘Let_s_Be’, ‘MoGu_MoGU’, ‘Narangd_Cider’, ‘Neoguri_Keunsabalmyeon’, ‘POCARI_SWEAT’, ‘POWER_ADE_MEGA_BOLTZ’, ‘POWER_ADE_MOUNTAIN_BLAST’, ‘POWER_ADE_PURPLE_STORM’, ‘Picnic_Apple’, ‘Picnic_White_Grape’, ‘Sinlamyeon_Keunsabalmyeon’, ‘Wangttukkeong’, ‘Yukgaejang_Sabalmyeon’]

4.2 本项目数据集信息介绍

数据集信息展示

在本研究中，我们使用了名为“fidge”的数据集，以训练和改进YOLOv8模型在食品包装识别系统中的表现。该数据集专门设计用于识别和分类多种食品包装，具有21个不同的类别，涵盖了广泛的食品和饮料产品。这些类别不仅反映了市场上常见的商品，还展示了不同品牌和类型的多样性，为模型的训练提供了丰富的样本。

具体而言，数据集中包含的类别包括：Buldakbokkeummyeon_Keunkeop、Carbo_Buldakbokkeummyeon_Keunkeop、Chilsung_Cider、Coca_Cola、Doshirak、Jinlamyeon_Maeunmat、Jjapageti_Keunsabalmyeon、Kimchi_Sabalmyeon、Let_s_Be、MoGu_MoGU、Narangd_Cider、Neoguri_Keunsabalmyeon、POCARI_SWEAT、POWER_ADE_MEGA_BOLTZ、POWER_ADE_MOUNTAIN_BLAST、POWER_ADE_PURPLE_STORM、Picnic_Apple、Picnic_White_Grape、Sinlamyeon_Keunsabalmyeon、Wangttukkeong以及Yukgaejang_Sabalmyeon。这些类别涵盖了从方便面、饮料到即食餐等多种食品类型，能够有效地反映出消费者日常生活中常见的选择。

数据集的设计考虑到了多样性和代表性，使得模型在实际应用中能够具备更强的识别能力。例如，方便面类的产品如Buldakbokkeummyeon和Jjapageti，具有不同的包装设计和色彩，这对模型的视觉识别能力提出了挑战。而饮料类的产品如Chilsung_Cider和Coca_Cola，则通过其独特的瓶身和标签设计，使得模型在识别时需要关注更多的细节特征。

此外，数据集中的每个类别都经过精心标注，确保在训练过程中，模型能够学习到每种食品包装的独特特征。这种精确的标注不仅提高了模型的训练效率，也增强了其在实际应用中的准确性。通过对“fidge”数据集的充分利用，我们期望能够显著提升YOLOv8在食品包装识别任务中的性能，使其在多种环境下都能保持高效的识别能力。

在未来的研究中，我们还计划对数据集进行扩展，增加更多的食品包装类别，以进一步提升模型的泛化能力和适应性。通过不断丰富数据集，我们希望能够应对市场上日益变化的食品包装设计，确保模型在实际应用中的持续有效性和可靠性。总之，“fidge”数据集为我们的研究提供了坚实的基础，使得我们能够在食品包装识别领域取得更大的进展。

5.全套项目环境部署视频教程（零基础手把手教学）

5.1 环境部署教程链接（零基础手把手教学）

5.2 安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程链接（零基础手把手教学）

6.手把手YOLOV8训练视频教程（零基础小白有手就能学会）

6.1 手把手YOLOV8训练视频教程（零基础小白有手就能学会）

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）

由于篇幅限制，每个创新点的具体原理讲解就不一一展开，具体见下列网址中的创新点对应子项目的技术原理博客网址【Blog】：

8.1 70+种全套YOLOV8创新点原理讲解链接

9.系统功能展示（检测对象为举例，实际内容以本项目数据集为准）

图9.1.系统支持检测结果表格显示

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(需要你通过步骤5中训练获得)

图9.4.系统支持摄像头实时识别

图9.5.系统支持图片识别

图9.6.系统支持视频识别

图9.7.系统支持识别结果文件自动保存

图9.8.系统支持Excel导出检测结果数据

10.原始YOLOV8算法原理

原始YOLOv8算法原理

YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，标志着目标检测技术的一次重要飞跃。与其前身YOLOv5相比，YOLOv8在检测精度和速度上都取得了显著的提升，充分展示了深度学习在计算机视觉领域的强大潜力。YOLOv8的设计理念是通过优化网络结构和算法流程，提升模型的实时性和准确性，以适应日益复杂的应用场景。

YOLOv8的网络结构可以分为四个主要部分：输入端、骨干网络、颈部网络和头部网络。输入端的设计旨在对输入图像进行有效的预处理，以便为后续的特征提取打下良好的基础。该部分包括马赛克数据增强、自适应锚框计算和自适应灰度填充等技术，旨在提升模型对不同场景和光照条件的适应能力。马赛克增强通过将多张图像拼接在一起，增加了训练数据的多样性，从而提升了模型的泛化能力。

骨干网络是YOLOv8的核心组成部分，采用了C2f结构替代了YOLOv5中的C3结构。C2f模块通过引入更多的分支和跨层连接，增强了模型的梯度流动性，使得特征学习更加高效。结合SPPF（Spatial Pyramid Pooling Fusion）模块，YOLOv8能够有效地处理不同尺度的特征图，从而提高了对多尺度目标的检测能力。SPPF模块通过不同尺寸的池化操作，融合了来自不同层次的特征信息，进一步丰富了网络的特征表示能力。

颈部网络采用了路径聚合网络（PAN）结构，这一设计旨在加强不同尺度特征的融合能力。PAN通过特征金字塔和路径聚合的结合，促进了语义信息和定位信息的有效转移，使得YOLOv8在处理不同大小目标时表现得更加出色。这样的设计不仅提升了特征融合的效果，还增强了模型对复杂场景的适应能力，尤其是在存在多个目标的情况下。

头部网络是YOLOv8的最后一部分，其设计上实现了分类和检测过程的解耦。传统的YOLO系列通常将分类和回归任务耦合在一起，而YOLOv8则采用了解耦头结构，将这两个任务分开处理。这样的设计使得模型在进行目标检测时，能够更加专注于各自的任务，减少了任务间的干扰，从而提升了检测精度。头部网络中，YOLOv8引入了Task-Aligned Assigner策略，以更有效地分配正负样本，并结合了二元交叉熵损失和分布焦点损失等多种损失函数，进一步优化了模型的训练过程。

值得一提的是，YOLOv8采用了无锚框（Anchor-Free）检测方法，这一创新性设计使得模型不再依赖于预定义的锚框，从而简化了目标检测的过程。传统的锚框方法在处理不同尺度和形状的目标时，往往需要进行繁琐的锚框选择和调整，而YOLOv8通过直接回归目标的位置和大小，能够更快速地聚焦于目标区域。这种方法不仅提高了检测速度，还增强了模型对各种目标的适应能力，使得YOLOv8在实时检测任务中表现得尤为出色。

在整体性能上，YOLOv8通过精简模型结构和优化网络参数，达到了轻量化的效果，使得其能够在嵌入式设备上高效运行。这一特性使得YOLOv8不仅适用于传统的计算机视觉任务，还能够广泛应用于智能监控、自动驾驶、无人机等领域，满足了实时检测的需求。

综上所述，YOLOv8通过对网络结构的深度优化和算法流程的创新，展现了其在目标检测领域的强大能力。其独特的设计理念和高效的实现方式，使得YOLOv8成为了当前目标检测技术中的佼佼者。无论是在精度、速度还是适应性方面，YOLOv8都为后续的研究和应用提供了新的思路和方向，推动了计算机视觉技术的不断进步。

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\nn\modules\utils.py

以下是对给定代码的核心部分进行分析和详细注释的结果：

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
"""模块 utils."""

import copy
import math
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.nn.init import uniform_

__all__ = "multi_scale_deformable_attn_pytorch", "inverse_sigmoid"

def inverse_sigmoid(x, eps=1e-5):
    """计算张量的反 sigmoid 函数。

    参数:
        x (torch.Tensor): 输入张量，值应在 [0, 1] 范围内。
        eps (float): 防止除零的最小值。

    返回:
        torch.Tensor: 反 sigmoid 计算结果。
    """
    # 限制 x 的值在 0 到 1 之间
    x = x.clamp(min=0, max=1)
    # 防止计算时出现零
    x1 = x.clamp(min=eps)
    x2 = (1 - x).clamp(min=eps)
    # 计算反 sigmoid
    return torch.log(x1 / x2)

def multi_scale_deformable_attn_pytorch(
    value: torch.Tensor,
    value_spatial_shapes: torch.Tensor,
    sampling_locations: torch.Tensor,
    attention_weights: torch.Tensor,
) -> torch.Tensor:
    """
    多尺度可变形注意力机制。

    参数:
        value (torch.Tensor): 输入特征，形状为 (bs, C, num_heads, embed_dims)。
        value_spatial_shapes (torch.Tensor): 特征图的空间形状。
        sampling_locations (torch.Tensor): 采样位置，形状为 (bs, num_queries, num_heads, num_levels, num_points, 2)。
        attention_weights (torch.Tensor): 注意力权重，形状为 (bs, num_heads, num_queries, num_levels, num_points)。

    返回:
        torch.Tensor: 输出特征，形状为 (bs, num_queries, num_heads * embed_dims)。
    """
    # 获取输入的维度信息
    bs, _, num_heads, embed_dims = value.shape
    _, num_queries, _, num_levels, num_points, _ = sampling_locations.shape

    # 将输入特征根据空间形状分割成多个特征图
    value_list = value.split([H_ * W_ for H_, W_ in value_spatial_shapes], dim=1)
    # 将采样位置映射到 [-1, 1] 范围
    sampling_grids = 2 * sampling_locations - 1
    sampling_value_list = []

    # 遍历每个尺度的特征图
    for level, (H_, W_) in enumerate(value_spatial_shapes):
        # 处理当前尺度的特征图
        value_l_ = value_list[level].flatten(2).transpose(1, 2).reshape(bs * num_heads, embed_dims, H_, W_)
        # 获取当前尺度的采样网格
        sampling_grid_l_ = sampling_grids[:, :, :, level].transpose(1, 2).flatten(0, 1)
        # 使用双线性插值从特征图中采样
        sampling_value_l_ = F.grid_sample(
            value_l_, sampling_grid_l_, mode="bilinear", padding_mode="zeros", align_corners=False
        )
        sampling_value_list.append(sampling_value_l_)

    # 处理注意力权重的形状
    attention_weights = attention_weights.transpose(1, 2).reshape(
        bs * num_heads, 1, num_queries, num_levels * num_points
    )
    
    # 计算最终输出
    output = (
        (torch.stack(sampling_value_list, dim=-2).flatten(-2) * attention_weights)
        .sum(-1)
        .view(bs, num_heads * embed_dims, num_queries)
    )
    
    return output.transpose(1, 2).contiguous()

代码分析与注释

1. 反 sigmoid 函数 (inverse_sigmoid):

   • 该函数用于计算输入张量的反 sigmoid 值，确保输入值在 [0, 1] 范围内，并通过 eps 参数避免除零错误。

2. 多尺度可变形注意力机制 (multi_scale_deformable_attn_pytorch):

   • 该函数实现了多尺度的可变形注意力机制，适用于特征图的采样和加权。
   • 输入包括特征值、特征图的空间形状、采样位置和注意力权重。
   • 通过双线性插值从不同尺度的特征图中采样，并根据注意力权重加权这些采样值，最终输出合并后的特征。

总结

以上代码实现了反 sigmoid 函数和多尺度可变形注意力机制的核心功能，适用于深度学习模型中的特征处理和注意力机制。通过详细的注释，便于理解每个函数的输入、输出及其功能。

这个文件是Ultralytics YOLO项目中的一个工具模块，主要用于定义一些深度学习模型中常用的函数和操作。代码中包含了多个功能函数，下面对这些函数逐一进行说明。

首先，文件导入了一些必要的库，包括copy、math、numpy和torch等，这些库提供了深度学习所需的基本功能和数学运算支持。

接下来，定义了一个名为_get_clones的函数。这个函数接收一个模块和一个整数n作为参数，返回一个包含n个深度复制模块的列表。这在构建模型时非常有用，尤其是在需要多个相同层的情况下。

然后是bias_init_with_prob函数，它用于根据给定的先验概率初始化卷积或全连接层的偏置值。这个函数的实现通过计算给定概率的对数几率来返回偏置的初始值。

linear_init函数用于初始化线性模块的权重和偏置。它根据模块的权重形状计算一个边界值，并使用均匀分布初始化权重和偏置。这有助于在训练开始时提供一个合理的参数初始化。

inverse_sigmoid函数计算输入张量的反sigmoid函数。它首先将输入限制在0到1之间，然后计算反sigmoid值，避免了数值不稳定的问题。

最后，multi_scale_deformable_attn_pytorch函数实现了多尺度可变形注意力机制。这个函数的输入包括值张量、空间形状、采样位置和注意力权重。它首先对输入的值进行分割，并计算采样网格。接着，函数通过F.grid_sample方法在不同的尺度上对值进行采样，得到不同层次的特征。最后，函数将采样得到的特征与注意力权重结合，输出最终的注意力结果。

整体来看，这个文件提供了一些深度学习模型中常用的工具函数，尤其是在实现复杂的注意力机制时，这些函数可以帮助简化代码并提高可读性。

11.2 70+种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程（非必要）\ultralytics\nn\backbone\SwinTransformer.py

以下是经过简化和注释的核心代码部分，主要包括Swin Transformer的结构和功能模块。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np

class Mlp(nn.Module):
    """ 多层感知机 (MLP) 模块 """

    def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.):
        super().__init__()
        out_features = out_features or in_features  # 输出特征数
        hidden_features = hidden_features or in_features  # 隐藏层特征数
        self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features)  # 第一层线性变换
        self.act = act_layer()  # 激活函数
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features)  # 第二层线性变换
        self.drop = nn.Dropout(drop)  # Dropout层

    def forward(self, x):
        """ 前向传播 """
        x = self.fc1(x)  # 线性变换
        x = self.act(x)  # 激活
        x = self.drop(x)  # Dropout
        x = self.fc2(x)  # 线性变换
        x = self.drop(x)  # Dropout
        return x


class WindowAttention(nn.Module):
    """ 窗口注意力机制模块 """

    def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_bias=True, attn_drop=0., proj_drop=0.):
        super().__init__()
        self.dim = dim  # 输入通道数
        self.window_size = window_size  # 窗口大小
        self.num_heads = num_heads  # 注意力头数
        head_dim = dim // num_heads  # 每个头的维度
        self.scale = head_dim ** -0.5  # 缩放因子

        # 定义相对位置偏置参数
        self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(
            torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads))

        # 计算相对位置索引
        coords_h = torch.arange(self.window_size[0])
        coords_w = torch.arange(self.window_size[1])
        coords = torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w]))  # 生成坐标网格
        coords_flatten = torch.flatten(coords, 1)  # 展平坐标
        relative_coords = coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :]  # 计算相对坐标
        relative_coords = relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous()  # 调整维度
        relative_coords[:, :, 0] += self.window_size[0] - 1  # 位置偏移
        relative_coords[:, :, 1] += self.window_size[1] - 1
        relative_coords[:, :, 0] *= 2 * self.window_size[1] - 1
        self.relative_position_index = relative_coords.sum(-1)  # 计算相对位置索引

        self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias)  # 线性变换生成Q、K、V
        self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop)  # 注意力权重的Dropout
        self.proj = nn.Linear(dim, dim)  # 输出线性变换
        self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop)  # 输出的Dropout
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)  # Softmax层

    def forward(self, x, mask=None):
        """ 前向传播 """
        B_, N, C = x.shape  # B_: 批量大小, N: 窗口内的token数, C: 通道数
        qkv = self.qkv(x).reshape(B_, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4)
        q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]  # 分离Q、K、V

        q = q * self.scale  # 缩放Q
        attn = (q @ k.transpose(-2, -1))  # 计算注意力得分

        # 添加相对位置偏置
        relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view(
            self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1)
        relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous()  # 调整维度
        attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0)  # 加入偏置

        attn = self.softmax(attn)  # Softmax归一化
        attn = self.attn_drop(attn)  # Dropout

        x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C)  # 计算输出
        x = self.proj(x)  # 输出线性变换
        x = self.proj_drop(x)  # Dropout
        return x


class SwinTransformer(nn.Module):
    """ Swin Transformer 主体 """

    def __init__(self, embed_dim=96, depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24], window_size=7):
        super().__init__()
        self.embed_dim = embed_dim  # 嵌入维度
        self.layers = nn.ModuleList()  # 存储各层

        # 构建各层
        for i_layer in range(len(depths)):
            layer = BasicLayer(
                dim=int(embed_dim * 2 ** i_layer),
                depth=depths[i_layer],
                num_heads=num_heads[i_layer],
                window_size=window_size)
            self.layers.append(layer)

    def forward(self, x):
        """ 前向传播 """
        for layer in self.layers:
            x = layer(x)  # 逐层传递
        return x

# Swin Transformer的实例化
def SwinTransformer_Tiny():
    model = SwinTransformer(depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24])
    return model

代码注释说明

1. Mlp类：实现了一个多层感知机，包含两层线性变换和激活函数，支持Dropout。
2. WindowAttention类：实现了窗口注意力机制，支持相对位置偏置的计算和应用。
3. SwinTransformer类：构建了Swin Transformer的主体结构，包含多个基本层（BasicLayer），每个层由窗口注意力和MLP组成。
4. SwinTransformer_Tiny函数：用于创建一个小型的Swin Transformer模型实例。

该代码展示了Swin Transformer的基本构造和注意力机制的实现。

这个程序文件实现了Swin Transformer模型的各个组件，主要用于计算机视觉任务中的特征提取。Swin Transformer是一种层次化的视觉Transformer架构，采用了窗口注意力机制，通过分块处理图像来提高计算效率和效果。

首先，文件中定义了一个多层感知机（Mlp）类，包含两个线性层和一个激活函数（默认为GELU），并在每个线性层后添加了Dropout以防止过拟合。接着，定义了两个函数：window_partition和window_reverse，分别用于将输入特征分割成窗口和将窗口合并回原始特征图。

接下来，WindowAttention类实现了基于窗口的多头自注意力机制。它支持相对位置偏置，并且可以处理移位窗口。该类的构造函数中定义了相对位置偏置表，并计算了每个token之间的相对位置索引。前向传播方法中，输入特征经过线性变换生成查询、键、值，计算注意力权重，并应用相对位置偏置。

SwinTransformerBlock类是Swin Transformer的基本构建块，包含了窗口注意力和前馈网络。它支持循环移位操作以实现SW-MSA（Shifted Window Multi-Head Self-Attention），并在前向传播中处理输入特征的规范化、窗口分割、注意力计算和特征合并。

PatchMerging类用于将特征图中的patch进行合并，以减小特征图的尺寸并增加通道数。BasicLayer类表示Swin Transformer中的一个基本层，包含多个Swin Transformer块，并在必要时进行下采样。

PatchEmbed类负责将输入图像分割成patch并进行嵌入，使用卷积层进行线性投影。SwinTransformer类则是整个模型的主体，负责构建各个层次，处理输入图像，并输出特征。

最后，update_weight函数用于更新模型权重，SwinTransformer_Tiny函数则创建一个小型的Swin Transformer模型，并在提供权重文件时加载权重。

整体来看，这个文件实现了Swin Transformer的核心组件，适用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务。

11.3 ui.py

import sys
import subprocess

def run_script(script_path):
    """
    使用当前 Python 环境运行指定的脚本。

    Args:
        script_path (str): 要运行的脚本路径

    Returns:
        None
    """
    # 获取当前 Python 解释器的路径
    python_path = sys.executable

    # 构建运行命令
    command = f'"{python_path}" -m streamlit run "{script_path}"'

    # 执行命令
    result = subprocess.run(command, shell=True)
    if result.returncode != 0:
        print("脚本运行出错。")


# 实例化并运行应用
if __name__ == "__main__":
    # 指定您的脚本路径
    script_path = "web.py"  # 这里可以直接指定脚本路径

    # 运行脚本
    run_script(script_path)

代码核心部分及注释

1. 导入必要的模块：

   • sys: 用于访问与 Python 解释器相关的变量和函数。
   • subprocess: 用于创建新进程、连接到它们的输入/输出/错误管道，并获得返回码。

2. 定义 run_script 函数：

   • 该函数接收一个参数 script_path，表示要运行的 Python 脚本的路径。
   • 使用 sys.executable 获取当前 Python 解释器的路径，以确保使用相同的环境运行脚本。
   • 构建一个命令字符串，使用 streamlit 模块运行指定的脚本。
   • 使用 subprocess.run 执行构建的命令，并检查返回码以确定脚本是否成功运行。

3. 主程序入口：

   • 在 if __name__ == "__main__": 块中，指定要运行的脚本路径（这里为 "web.py"）。
   • 调用 run_script 函数来执行指定的脚本。

这个程序文件名为 ui.py，主要功能是使用当前的 Python 环境来运行一个指定的脚本。代码首先导入了必要的模块，包括 sys、os 和 subprocess，以及一个自定义的 abs_path 函数，这个函数可能用于获取文件的绝对路径。

在 run_script 函数中，首先获取当前 Python 解释器的路径，这样可以确保在正确的环境中运行脚本。接着，构建一个命令字符串，该命令使用 streamlit 模块来运行指定的脚本。streamlit 是一个用于构建数据应用的库，通常用于快速创建和共享机器学习和数据科学应用。

然后，使用 subprocess.run 方法执行这个命令。这个方法会在新的子进程中运行命令，并等待其完成。如果命令执行返回的状态码不为零，表示脚本运行过程中出现了错误，程序会打印出相应的错误信息。

在文件的最后部分，使用 if __name__ == "__main__": 语句来确保只有在直接运行该文件时才会执行下面的代码。在这里，指定了要运行的脚本路径为 web.py，并调用 run_script 函数来执行这个脚本。

总体来说，这个程序的目的是提供一个简单的接口，通过命令行运行一个名为 web.py 的脚本，并确保在当前 Python 环境中执行。

11.4 code\ultralytics\models\yolo\classify\predict.py

以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：

import cv2
import torch
from PIL import Image
from ultralytics.engine.predictor import BasePredictor
from ultralytics.engine.results import Results
from ultralytics.utils import ops

class ClassificationPredictor(BasePredictor):
    """
    ClassificationPredictor类，继承自BasePredictor类，用于基于分类模型进行预测。
    """

    def __init__(self, cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None, _callbacks=None):
        """初始化ClassificationPredictor，将任务设置为'分类'。"""
        super().__init__(cfg, overrides, _callbacks)  # 调用父类构造函数
        self.args.task = "classify"  # 设置任务类型为分类
        self._legacy_transform_name = "ultralytics.yolo.data.augment.ToTensor"  # 旧版转换名称

    def preprocess(self, img):
        """将输入图像转换为模型兼容的数据类型。"""
        if not isinstance(img, torch.Tensor):  # 如果输入不是torch张量
            is_legacy_transform = any(
                self._legacy_transform_name in str(transform) for transform in self.transforms.transforms
            )  # 检查是否使用旧版转换
            if is_legacy_transform:  # 处理旧版转换
                img = torch.stack([self.transforms(im) for im in img], dim=0)  # 应用转换并堆叠
            else:
                img = torch.stack(
                    [self.transforms(Image.fromarray(cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB))) for im in img], dim=0
                )  # 转换为RGB格式并应用转换
        img = (img if isinstance(img, torch.Tensor) else torch.from_numpy(img)).to(self.model.device)  # 转换为张量并移动到模型设备
        return img.half() if self.model.fp16 else img.float()  # 将uint8转换为fp16或fp32

    def postprocess(self, preds, img, orig_imgs):
        """对预测结果进行后处理，返回Results对象。"""
        if not isinstance(orig_imgs, list):  # 如果原始图像不是列表
            orig_imgs = ops.convert_torch2numpy_batch(orig_imgs)  # 转换为numpy数组

        results = []  # 初始化结果列表
        for i, pred in enumerate(preds):  # 遍历每个预测结果
            orig_img = orig_imgs[i]  # 获取原始图像
            img_path = self.batch[0][i]  # 获取图像路径
            results.append(Results(orig_img, path=img_path, names=self.model.names, probs=pred))  # 创建Results对象并添加到结果列表
        return results  # 返回结果列表

代码核心部分说明：

1. 导入库：导入必要的库，包括OpenCV、PyTorch、PIL以及Ultralytics的相关模块。
2. ClassificationPredictor类：这是一个用于分类任务的预测器类，继承自BasePredictor。
3. 初始化方法：设置任务类型为分类，并处理旧版转换名称。
4. 预处理方法：将输入图像转换为模型可以接受的格式，包括处理不同类型的输入（如张量或numpy数组），并将其移动到适当的设备上。
5. 后处理方法：将模型的预测结果转换为Results对象，便于后续处理和展示。

这个程序文件是Ultralytics YOLO（You Only Look Once）模型的一部分，主要用于图像分类的预测。文件中定义了一个名为ClassificationPredictor的类，它继承自BasePredictor类，专门用于基于分类模型进行预测。

在文件的开头，导入了一些必要的库，包括cv2（用于图像处理）、torch（用于深度学习）和PIL（用于图像操作）。接着，导入了Ultralytics库中的一些模块和类，如BasePredictor、Results和DEFAULT_CFG等。

ClassificationPredictor类的构造函数__init__初始化了预测器，并将任务类型设置为“classify”。它还定义了一个名为_legacy_transform_name的属性，用于处理旧版的图像转换。

类中有两个主要的方法：preprocess和postprocess。preprocess方法负责将输入图像转换为模型所需的数据类型。如果输入的图像不是torch.Tensor类型，方法会检查是否使用了旧版的转换，并根据情况进行处理。最终，图像会被转换为适合模型的格式，并移动到模型所在的设备上（如GPU）。如果模型使用的是半精度浮点数（fp16），则会将图像转换为fp16格式。

postprocess方法用于对模型的预测结果进行后处理，返回Results对象。它首先检查输入的原始图像是否为列表，如果不是，则将其转换为NumPy数组。然后，方法遍历每个预测结果，并将其与原始图像和图像路径关联，最终将所有结果存储在一个列表中并返回。

整个类的设计使得用户可以方便地使用YOLO模型进行图像分类，并能够处理不同格式的输入图像，返回清晰的预测结果。通过示例代码，用户可以看到如何实例化ClassificationPredictor并调用其predict_cli方法进行预测。

11.5 70+种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程（非必要）\ultralytics\models\fastsam\val.py

以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：

# 导入必要的模块
from ultralytics.models.yolo.segment import SegmentationValidator
from ultralytics.utils.metrics import SegmentMetrics

class FastSAMValidator(SegmentationValidator):
    """
    自定义验证类，用于在Ultralytics YOLO框架中进行快速SAM（Segment Anything Model）分割验证。

    该类扩展了SegmentationValidator类，专门定制了快速SAM的验证过程。将任务设置为'分割'，
    并使用SegmentMetrics进行评估。此外，禁用了绘图功能，以避免在验证过程中出现错误。
    """

    def __init__(self, dataloader=None, save_dir=None, pbar=None, args=None, _callbacks=None):
        """
        初始化FastSAMValidator类，将任务设置为'分割'，并将度量标准设置为SegmentMetrics。

        参数：
            dataloader (torch.utils.data.DataLoader): 用于验证的数据加载器。
            save_dir (Path, optional): 保存结果的目录。
            pbar (tqdm.tqdm): 用于显示进度的进度条。
            args (SimpleNamespace): 验证器的配置。
            _callbacks (dict): 存储各种回调函数的字典。

        注意：
            在此类中禁用了ConfusionMatrix和其他相关度量的绘图，以避免错误。
        """
        # 调用父类的初始化方法
        super().__init__(dataloader, save_dir, pbar, args, _callbacks)
        
        # 设置任务类型为'分割'
        self.args.task = 'segment'
        
        # 禁用绘图功能，以避免在验证过程中出现错误
        self.args.plots = False
        
        # 初始化度量标准为SegmentMetrics，指定保存结果的目录
        self.metrics = SegmentMetrics(save_dir=self.save_dir, on_plot=self.on_plot)

代码说明：

1. 导入模块：引入了SegmentationValidator和SegmentMetrics，这两个模块是进行分割验证和计算分割指标的基础。

2. FastSAMValidator类：该类继承自SegmentationValidator，专门用于快速SAM的分割验证。它重写了初始化方法，以便设置特定的任务和度量标准。

3. 初始化方法：

   • 接收多个参数，包括数据加载器、保存目录、进度条、配置参数和回调函数。
   • 调用父类的初始化方法以确保基类的功能被正确设置。
   • 将任务类型设置为’分割’，以便于后续的验证过程。
   • 禁用绘图功能，以避免在验证过程中出现与绘图相关的错误。
   • 初始化分割度量标准，指定结果保存的目录，以便在验证后能够记录和分析结果。

该程序文件定义了一个名为 FastSAMValidator 的类，继承自 SegmentationValidator，用于在 Ultralytics YOLO 框架中进行快速 SAM（Segment Anything Model）分割的自定义验证。这个类主要用于设置分割任务，并使用 SegmentMetrics 进行评估，同时为了避免在验证过程中出现错误，禁用了绘图功能。

在类的构造函数 __init__ 中，初始化了多个参数，包括数据加载器 dataloader、结果保存目录 save_dir、进度条 pbar、其他配置参数 args 以及回调函数 _callbacks。构造函数首先调用了父类的初始化方法，然后将任务类型设置为 ‘segment’，并禁用了绘图功能，以避免在验证过程中可能出现的错误。

此外，metrics 属性被设置为 SegmentMetrics 的实例，用于评估分割结果并保存到指定的目录中。通过这种方式，FastSAMValidator 类能够专注于快速 SAM 的验证过程，确保在分割任务中能够有效地进行性能评估。

11.6 train.py

以下是经过简化和注释的核心代码部分：

import random
import numpy as np
import torch.nn as nn
from ultralytics.data import build_dataloader, build_yolo_dataset
from ultralytics.engine.trainer import BaseTrainer
from ultralytics.models import yolo
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
from ultralytics.utils import LOGGER, RANK
from ultralytics.utils.torch_utils import de_parallel, torch_distributed_zero_first

class DetectionTrainer(BaseTrainer):
    """
    扩展自 BaseTrainer 类，用于基于检测模型的训练。
    """

    def build_dataset(self, img_path, mode="train", batch=None):
        """
        构建 YOLO 数据集。

        参数:
            img_path (str): 包含图像的文件夹路径。
            mode (str): 模式为 `train` 或 `val`，用户可以为每种模式自定义不同的增强。
            batch (int, optional): 批次大小，仅用于 `rect` 模式。默认为 None。
        """
        gs = max(int(de_parallel(self.model).stride.max() if self.model else 0), 32)  # 获取模型的最大步幅
        return build_yolo_dataset(self.args, img_path, batch, self.data, mode=mode, rect=mode == "val", stride=gs)

    def get_dataloader(self, dataset_path, batch_size=16, rank=0, mode="train"):
        """构造并返回数据加载器。"""
        assert mode in ["train", "val"]  # 确保模式有效
        with torch_distributed_zero_first(rank):  # 在分布式训练中，仅初始化一次数据集
            dataset = self.build_dataset(dataset_path, mode, batch_size)
        shuffle = mode == "train"  # 训练模式下打乱数据
        workers = self.args.workers if mode == "train" else self.args.workers * 2  # 设置工作线程数
        return build_dataloader(dataset, batch_size, workers, shuffle, rank)  # 返回数据加载器

    def preprocess_batch(self, batch):
        """对图像批次进行预处理，包括缩放和转换为浮点数。"""
        batch["img"] = batch["img"].to(self.device, non_blocking=True).float() / 255  # 转换为浮点数并归一化
        if self.args.multi_scale:  # 如果启用多尺度
            imgs = batch["img"]
            sz = (
                random.randrange(self.args.imgsz * 0.5, self.args.imgsz * 1.5 + self.stride)
                // self.stride
                * self.stride
            )  # 随机选择图像大小
            sf = sz / max(imgs.shape[2:])  # 计算缩放因子
            if sf != 1:
                ns = [
                    math.ceil(x * sf / self.stride) * self.stride for x in imgs.shape[2:]
                ]  # 计算新的形状
                imgs = nn.functional.interpolate(imgs, size=ns, mode="bilinear", align_corners=False)  # 进行插值缩放
            batch["img"] = imgs
        return batch

    def set_model_attributes(self):
        """设置模型的属性，包括类别数量和名称。"""
        self.model.nc = self.data["nc"]  # 将类别数量附加到模型
        self.model.names = self.data["names"]  # 将类别名称附加到模型
        self.model.args = self.args  # 将超参数附加到模型

    def get_model(self, cfg=None, weights=None, verbose=True):
        """返回 YOLO 检测模型。"""
        model = DetectionModel(cfg, nc=self.data["nc"], verbose=verbose and RANK == -1)  # 创建检测模型
        if weights:
            model.load(weights)  # 加载权重
        return model

    def plot_training_samples(self, batch, ni):
        """绘制带有注释的训练样本。"""
        plot_images(
            images=batch["img"],
            batch_idx=batch["batch_idx"],
            cls=batch["cls"].squeeze(-1),
            bboxes=batch["bboxes"],
            paths=batch["im_file"],
            fname=self.save_dir / f"train_batch{ni}.jpg",
            on_plot=self.on_plot,
        )

代码说明：

1. DetectionTrainer 类：继承自 BaseTrainer，用于训练 YOLO 检测模型。
2. build_dataset 方法：构建数据集，接收图像路径、模式和批次大小，返回 YOLO 数据集。
3. get_dataloader 方法：构造数据加载器，确保在分布式训练中只初始化一次数据集。
4. preprocess_batch 方法：对输入的图像批次进行预处理，包括归一化和缩放。
5. set_model_attributes 方法：设置模型的类别数量和名称。
6. get_model 方法：返回一个 YOLO 检测模型，可以选择加载预训练权重。
7. plot_training_samples 方法：绘制训练样本及其注释，用于可视化训练过程。

这个程序文件 train.py 是一个用于训练 YOLO（You Only Look Once）目标检测模型的脚本，继承自 BaseTrainer 类。它主要包含了数据集构建、数据加载、模型设置、训练过程中的损失计算、进度显示以及结果可视化等功能。

在程序的开头，导入了一些必要的库和模块，包括数学运算、随机数生成、深度学习框架 PyTorch 相关的模块，以及 Ultralytics 提供的 YOLO 相关的工具和函数。

DetectionTrainer 类是该文件的核心，负责处理目标检测模型的训练。首先，它定义了 build_dataset 方法，用于构建 YOLO 数据集。该方法接受图像路径、模式（训练或验证）和批量大小作为参数，利用 build_yolo_dataset 函数生成数据集。

接下来，get_dataloader 方法用于构建数据加载器。它根据模式选择是否打乱数据，并设置工作线程的数量。通过调用 build_dataloader 函数，返回一个可以在训练过程中迭代的数据加载器。

preprocess_batch 方法负责对输入的图像批次进行预处理，包括将图像缩放到合适的大小并转换为浮点数格式。该方法还支持多尺度训练，通过随机选择图像大小来增强模型的鲁棒性。

set_model_attributes 方法用于设置模型的属性，包括类别数量和类别名称等，以确保模型与数据集的一致性。

get_model 方法返回一个 YOLO 检测模型实例，并可选择加载预训练权重。get_validator 方法则返回一个用于模型验证的 DetectionValidator 实例，帮助评估模型在验证集上的表现。

label_loss_items 方法用于生成一个包含训练损失项的字典，方便在训练过程中记录和分析损失情况。progress_string 方法返回一个格式化的字符串，显示训练进度，包括当前的 epoch、GPU 内存使用情况、损失值、实例数量和图像大小等信息。

plot_training_samples 方法用于可视化训练样本及其标注，通过调用 plot_images 函数将图像和标注信息绘制到文件中。plot_metrics 和 plot_training_labels 方法则分别用于绘制训练过程中的指标和标注信息，帮助用户直观地了解模型的训练效果。

总的来说，这个文件实现了 YOLO 模型训练的各个方面，从数据处理到模型训练，再到结果可视化，提供了一个完整的训练框架。

12.系统整体结构（节选）

整体功能和构架概括

该项目是一个基于YOLO（You Only Look Once）框架的计算机视觉工具集，主要用于目标检测、图像分类和分割等任务。项目包含多个模块和文件，每个文件负责特定的功能，如模型定义、训练、验证、预测和工具函数等。整体架构旨在提供一个灵活且高效的环境，以便于用户进行模型训练、评估和应用。

以下是项目中各个文件的功能整理表：

文件路径	功能描述
code\ultralytics\nn\modules\utils.py	定义深度学习模型中常用的工具函数，如权重初始化、偏置计算、反sigmoid等。
70+种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程（非必要）\ultralytics\nn\backbone\SwinTransformer.py	实现Swin Transformer模型的各个组件，包括多头自注意力机制、特征提取和模型结构定义。
ui.py	提供一个接口，通过命令行运行指定的脚本（如web.py），用于快速启动应用程序。
code\ultralytics\models\yolo\classify\predict.py	实现图像分类的预测功能，处理输入图像并返回分类结果。
70+种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程（非必要）\ultralytics\models\fastsam\val.py	定义FastSAM验证器类，用于快速SAM分割任务的验证和评估。
train.py	负责YOLO模型的训练过程，包括数据加载、模型设置、损失计算和结果可视化等功能。
70+种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程（非必要）\ultralytics\models\fastsam\predict.py	实现FastSAM模型的预测功能，处理输入并返回分割结果。
code\ultralytics\trackers\__init__.py	初始化跟踪器模块，可能包含跟踪相关的类和函数。
70+种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程（非必要）\ultralytics\trackers\bot_sort.py	实现Bot Sort跟踪算法，用于目标跟踪任务。
code\ultralytics\models\rtdetr\model.py	定义RT-DETR（Real-Time DEtection TRansformer）模型的结构和功能，用于目标检测。
code\ultralytics\cfg\__init__.py	初始化配置模块，可能包含项目的配置参数和设置。
70+种YOLOv8算法改进源码大全和调试加载训练教程（非必要）\ultralytics\models\utils\loss.py	定义损失函数和计算方法，用于训练过程中评估模型性能。
code\ultralytics\models\yolo\detect\train.py	实现YOLO模型的训练过程，处理数据集、模型构建和训练逻辑。

这个表格总结了项目中各个文件的主要功能，帮助用户快速了解项目的结构和各个模块的作用。

注意：由于此博客编辑较早，上面“11.项目核心源码讲解（再也不用担心看不懂代码逻辑）”中部分代码可能会优化升级，仅供参考学习，完整“训练源码”、“Web前端界面”和“70+种创新点源码”以“13.完整训练+Web前端界面+70+种创新点源码、数据集获取（由于版权原因，本博客仅提供【原始博客的链接】，原始博客提供下载链接）”的内容为准。

13.完整训练+Web前端界面+70+种创新点源码、数据集获取（由于版权原因，本博客仅提供【原始博客的链接】，原始博客提供下载链接）

参考原始博客1: https://gitee.com/qunshansj/fidge496

参考原始博客2: https://github.com/VisionMillionDataStudio/fidge496