項(xiàng)目介紹

項(xiàng)目中所用到的算法模型和數(shù)據(jù)集等信息如下：

算法模型：
? ? yolov8

? ? yolov8主要包含以下幾種創(chuàng)新：
? ? ? ? 1. 添加注意力機(jī)制（SE、CBAM等）
? ? ? ? 2. 修改可變形卷積（DySnake-主干c3替換、DySnake-所有c3替換）

數(shù)據(jù)集：
? ? 網(wǎng)上下載的數(shù)據(jù)集，詳細(xì)介紹見數(shù)據(jù)集介紹部分。

以上是本套代碼的整體算法架構(gòu)和對目標(biāo)檢測模型的修改說明，這些模型修改可以為您的 畢設(shè)、作業(yè)等提供創(chuàng)新點(diǎn)和增強(qiáng)模型性能的功能 。

如果要是需要更換其他的檢測模型，請私信。

注：本項(xiàng)目提供所用到的所有資源，包含 環(huán)境安裝包、訓(xùn)練代碼、測試代碼、數(shù)據(jù)集、視頻文件、 界面UI文件等。

本人聲明：所有的系統(tǒng)，都是本人自己編寫代碼，我不是二次售賣的二手販子，我是有售后的，本人親自語音或者遠(yuǎn)程解決問題。最近發(fā)現(xiàn)有一些專門賣畢設(shè)的，購買我的系統(tǒng)后，進(jìn)行二次售賣，而且價(jià)格貴很多，大家注意辨別。我敢保證說，外面見到的有這種美觀界面的，都是從我這購買后，要么稍微改了一丟丟布局，要么，一點(diǎn)都沒改，就直接賣的，都是打著有售后的旗子，最后啥也不是，賣給你就沒有后續(xù)了。

不要問我是怎么知道的，有人從二手販子那買了后，沒有售后不管了，最后找到我這來了。。。。????????????

深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目相對來說部署環(huán)境，運(yùn)行比較麻煩，自己不懂，且沒有售后，寸步難行。希望大家不要被騙。

項(xiàng)目簡介

本文將詳細(xì)介紹如何使用深度學(xué)習(xí)中的YOLOv8算法實(shí)現(xiàn)對交通標(biāo)志的檢測，且利用PyQt5設(shè)計(jì)了簡約的系統(tǒng)UI界面。在界面中，您可以選擇自己的視頻文件、圖片文件進(jìn)行檢測。此外，您還可以更換自己訓(xùn)練的yolov8模型，進(jìn)行自己數(shù)據(jù)的檢測。

該系統(tǒng)界面優(yōu)美，檢測精度高，功能強(qiáng)大。它具備多目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測，同時(shí)可以自由選擇感興趣的檢測目標(biāo)。

本博文提供了完整的Python程序代碼和使用教程，適合新入門的朋友參考。您可以在文末的下載鏈接中獲取完整的代碼資源文件。以下是本博文的目錄：

效果展示：

功能：
1. 支持單張圖片識別
2. 支持遍歷文件夾識別
3. 支持識別視頻文件
4. 支持結(jié)果導(dǎo)出（xls、csv兩種格式）
5. 支持切換檢測到的目標(biāo)

??一、環(huán)境安裝

本項(xiàng)目提供所有需要的環(huán)境安裝包（python、pycharm、cuda、torch等），可以直接按照視頻講解進(jìn)行安裝。講解是以其他項(xiàng)目為例的，但是都是通用的，按照視頻步驟操作即可。 點(diǎn)擊上方效果展示的視頻，跳轉(zhuǎn)到B站就能看到環(huán)境安裝視頻。

上面這個(gè)方法，是比較便捷的安裝方式（省去了安裝細(xì)節(jié)），按照我的視頻步驟和提供的安裝包安裝即可，如果要是想要多學(xué)一點(diǎn)東西，可以按照下面的安裝方式走一遍，會(huì)更加熟悉。

環(huán)境安裝方法2:
追求快速安裝環(huán)境的，只看上面即可?。?！

下面列出了5個(gè)步驟，是完全從0開始安裝（可以理解為是一臺(tái)新電腦，沒有任何環(huán)境），如果某些步驟已經(jīng)安裝過的可以跳過。下面的安裝步驟帶有詳細(xì)的視頻講解和參考博客，一步一步來即可。另外視頻中講解的安裝方法是通用的，可用于任何項(xiàng)目。

1. python環(huán)境安裝：B站視頻講解
2. cuda、cudnn安裝：B站視頻講解
3. torch安裝： B站視頻講解
4. pycharm安裝： B站視頻講解
5. 第三方依賴包安裝： B站視頻講解

按照上面的步驟安裝完環(huán)境后，就可以直接運(yùn)行程序，看到效果了。

??二、數(shù)據(jù)集介紹

數(shù)據(jù)集總共包含以下類別，且已經(jīng)分好 train、val、test文件夾，也提供轉(zhuǎn)好的yolo格式的標(biāo)注文件，可以直接使用。
總共有9千多張數(shù)據(jù)集，161種類別，基本上包含了遇到的絕大部分交通標(biāo)志的類別了。

數(shù)據(jù)樣式如下：

??三、 目標(biāo)檢測介紹

yolov8相關(guān)介紹

YOLOv8 是一個(gè) SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基礎(chǔ)上，并引入了新的功能和改進(jìn)，以進(jìn)一步提升性能和靈活性。具體創(chuàng)新包括一個(gè)新的骨干網(wǎng)絡(luò)、一個(gè)新的 Ancher-Free 檢測頭和一個(gè)新的損失函數(shù)，可以在從 CPU 到 GPU 的各種硬件平臺(tái)上運(yùn)行。

不過 ultralytics 并沒有直接將開源庫命名為 YOLOv8，而是直接使用 ultralytics 這個(gè)詞，原因是 ultralytics 將這個(gè)庫定位為算法框架，而非某一個(gè)特定算法，一個(gè)主要特點(diǎn)是可擴(kuò)展性。其希望這個(gè)庫不僅僅能夠用于 YOLO 系列模型，而是能夠支持非 YOLO 模型以及分類分割姿態(tài)估計(jì)等各類任務(wù)。
總而言之，ultralytics 開源庫的兩個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)是：

• 融合眾多當(dāng)前 SOTA 技術(shù)于一體

• 未來將支持其他 YOLO 系列以及 YOLO 之外的更多算法

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下：

四、 yolov8訓(xùn)練步驟

此代碼的訓(xùn)練步驟極其簡單，不需要修改代碼，直接通過cmd就可以命令運(yùn)行，命令都已寫好，直接復(fù)制即可，命令如下圖：

下面這條命令復(fù)制下來，直接就可以運(yùn)行，看到訓(xùn)練效果（需要將traffic_sign.yaml替換為自己的數(shù)據(jù)集的yaml文件）。

python ./train.py --epochs 300 --yaml ultralytics/cfg/models/v8/yolov8s.yaml --cfg ultralytics/cfg/default.yaml --data ultralytics/cfg/datasets/traffic_sign.yaml --weights weights/yolov8s.pt --workers 4 --batch 16

執(zhí)行完上述命令后，即可完成訓(xùn)練，訓(xùn)練過程如下：

下面是對命令中各個(gè)參數(shù)的詳細(xì)解釋說明：

• python: 這是Python解釋器的命令行執(zhí)行器，用于執(zhí)行后續(xù)的Python腳本。

• ./train.py: 這是要執(zhí)行的Python腳本文件的路徑和名稱，它是用于訓(xùn)練目標(biāo)檢測模型的腳本。

• --epochs 500: 這是訓(xùn)練的總輪數(shù)（epochs），指定為500，表示訓(xùn)練將運(yùn)行500個(gè)輪次。

• --cfg models/yolov5s-CBAM-2.yaml: 這是YOLOv5模型的配置文件的路徑和名稱，它指定了模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置。

• --hyp data/hyps/hyp.scratch-low.yaml: 這是超參數(shù)文件的路徑和名稱，它包含了訓(xùn)練過程中的各種超參數(shù)設(shè)置，如學(xué)習(xí)率、權(quán)重衰減等。

• --data data/coco_NEU-DET.yaml: 這是數(shù)據(jù)集的配置文件的路徑和名稱，它指定了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的相關(guān)信息，如類別標(biāo)簽、圖像路徑等。

• --weight weights/yolov5s.pt: 這是預(yù)訓(xùn)練權(quán)重文件的路徑和名稱，用于加載已經(jīng)訓(xùn)練好的模型權(quán)重以便繼續(xù)訓(xùn)練或進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)。

• --workers 4: 這是用于數(shù)據(jù)加載的工作進(jìn)程數(shù)，指定為4，表示使用4個(gè)工作進(jìn)程來加速數(shù)據(jù)加載。

• --batch 16: 這是每個(gè)批次的樣本數(shù)，指定為16，表示每個(gè)訓(xùn)練批次將包含16個(gè)樣本。

通過運(yùn)行上面這個(gè)命令，您將使用YOLOv5模型對目標(biāo)檢測任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練500個(gè)輪次，使用指定的配置文件、超參數(shù)文件、數(shù)據(jù)集配置文件和預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。同時(shí)，使用4個(gè)工作進(jìn)程來加速數(shù)據(jù)加載，并且每個(gè)訓(xùn)練批次包含16個(gè)樣本。

五、 yolov8評估步驟

評估步驟同訓(xùn)練步驟一樣，執(zhí)行1行語句即可，注意--weights需要變?yōu)樽约合胍獪y試的模型路徑， VOC_fruit.yaml替換為自己的數(shù)據(jù)集的yaml文件。

python ./val.py --data  ultralytics/cfg/datasets/traffic_sign.yaml --weight ../weights/YOLOv8s/weights/best.pt

評估結(jié)果如下：

六、 訓(xùn)練結(jié)果

我們每次訓(xùn)練后，會(huì)在 run/train 文件夾下出現(xiàn)一系列的文件，如下圖所示：

??下載鏈接

? ?該代碼采用Pycharm+Python3.8開發(fā)，經(jīng)過測試能成功運(yùn)行，運(yùn)行界面的主程序?yàn)?code>main.py，提供用到的所有程序。為確保程序順利運(yùn)行，請按照requirements.txt配置Python依賴包的版本。Python版本：3.8，為避免出現(xiàn)運(yùn)行報(bào)錯(cuò)，請勿使用其他版本，詳見requirements.txt文件；

? ? 若您想獲得博文中涉及的實(shí)現(xiàn)完整全部程序文件（包括訓(xùn)練代碼、測試代碼、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)、視頻，py、 UI文件等，如下圖），這里已打包上傳至博主的面包多平臺(tái)，可通過下方項(xiàng)目講解鏈接中的視頻簡介部分下載，完整文件截圖如下：

項(xiàng)目演示講解鏈接：B站文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-837594.html

到了這里，關(guān)于基于深度學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志檢測識別系統(tǒng)（含UI界面、yolov8、Python代碼、數(shù)據(jù)集）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！