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實(shí)踐航拍小目標(biāo)檢測(cè)，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】參數(shù)模型開(kāi)發(fā)構(gòu)建無(wú)人機(jī)航拍場(chǎng)景下的小目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別分析系統(tǒng)

2年前作者：Together_CZ分類(lèi)：Toy博客閱讀(32)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了實(shí)踐航拍小目標(biāo)檢測(cè)，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】參數(shù)模型開(kāi)發(fā)構(gòu)建無(wú)人機(jī)航拍場(chǎng)景下的小目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別分析系統(tǒng)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

關(guān)于無(wú)人機(jī)相關(guān)的場(chǎng)景在我們之前的博文也有一些比較早期的實(shí)踐，感興趣的話可以自行移步閱讀即可：

《deepLabV3Plus實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)航拍目標(biāo)分割識(shí)別系統(tǒng)》

《基于目標(biāo)檢測(cè)的無(wú)人機(jī)航拍場(chǎng)景下小目標(biāo)檢測(cè)實(shí)踐》

《助力環(huán)保河道水質(zhì)監(jiān)測(cè)，基于yolov5全系列模型【n/s/m/l/x】開(kāi)發(fā)構(gòu)建不同參數(shù)量級(jí)的無(wú)人機(jī)航拍河道污染漂浮物船只目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)，集成GradCAM對(duì)模型檢測(cè)識(shí)別能力進(jìn)行分析》

《基于YOLO開(kāi)發(fā)構(gòu)建紅外場(chǎng)景下無(wú)人機(jī)航拍車(chē)輛實(shí)例分割檢測(cè)識(shí)別分析系統(tǒng)》

《基于輕量級(jí)YOLO模型開(kāi)發(fā)構(gòu)建大疆無(wú)人機(jī)檢測(cè)系統(tǒng)》

《基于輕量級(jí)YOLOv5n/s/m三款模型開(kāi)發(fā)構(gòu)建基于無(wú)人機(jī)視角的高空紅外目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別分析系統(tǒng)，對(duì)比測(cè)試分析性能》

《基于目標(biāo)檢測(cè)實(shí)現(xiàn)遙感場(chǎng)景下的車(chē)輛檢測(cè)計(jì)數(shù)》

《共建共創(chuàng)共享》

《助力森林火情煙霧檢測(cè)預(yù)警，基于YOLOv5全系列模型[n/s/m/l/x]開(kāi)發(fā)構(gòu)建無(wú)人機(jī)航拍場(chǎng)景下的森林火情檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)》

《UAV 無(wú)人機(jī)檢測(cè)實(shí)踐分析》

《助力森林火情預(yù)警檢測(cè)，基于YOLOv7-tiny、YOLOv7和YOLOv7x開(kāi)發(fā)構(gòu)建無(wú)人機(jī)航拍場(chǎng)景下的森林火情檢測(cè)是別預(yù)警系統(tǒng)》

?《無(wú)人機(jī)助力電力設(shè)備螺母缺銷(xiāo)智能檢測(cè)識(shí)別，python基于YOLOv5開(kāi)發(fā)構(gòu)建電力設(shè)備螺母缺銷(xiāo)小目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)》

《無(wú)人機(jī)助力電力設(shè)備螺母缺銷(xiāo)智能檢測(cè)識(shí)別，python基于YOLOv7開(kāi)發(fā)構(gòu)建電力設(shè)備螺母缺銷(xiāo)小目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)》

前面因?yàn)闀r(shí)間、資源等因素的限制我們沒(méi)有辦法對(duì)YOLOv8全系列不同參數(shù)的模型進(jìn)行全面的對(duì)比分析，僅僅開(kāi)發(fā)了最為輕量級(jí)的n系列的模型，感興趣的話可以自行移步閱讀即可：?

《實(shí)踐航拍小目標(biāo)檢測(cè)，基于輕量級(jí)YOLOv8n開(kāi)發(fā)構(gòu)建無(wú)人機(jī)航拍場(chǎng)景下的小目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別分析系統(tǒng)》

本文的內(nèi)容則是圍繞開(kāi)發(fā)YOLOv8全系列五款不同參數(shù)量級(jí)的模型來(lái)進(jìn)行整體的對(duì)比分析。

首先看下實(shí)例效果：

yolov8 n,YOLO,無(wú)人機(jī)

簡(jiǎn)單看下實(shí)例數(shù)據(jù)集：

yolov8 n,YOLO,無(wú)人機(jī)

如果對(duì)YOLOv8開(kāi)發(fā)構(gòu)建自己的目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目有疑問(wèn)的可以看下面的文章，如下所示：

《基于YOLOv8開(kāi)發(fā)構(gòu)建目標(biāo)檢測(cè)模型超詳細(xì)教程【以焊縫質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)場(chǎng)景為例》

非常詳細(xì)的開(kāi)發(fā)實(shí)踐教程。本文這里就不再展開(kāi)了，因?yàn)閺腨OLOv8開(kāi)始變成了一個(gè)安裝包的形式，整體跟v5和v7的使用差異還是比較大的。

非常詳細(xì)的開(kāi)發(fā)實(shí)踐教程。本文這里就不再展開(kāi)了，因?yàn)閺腨OLOv8開(kāi)始變成了一個(gè)安裝包的形式，整體跟v5和v7的使用差異還是比較大的。

YOLOv8核心特性和改動(dòng)如下：
1、提供了一個(gè)全新的SOTA模型（state-of-the-art model），包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)和基于YOLACT的實(shí)例分割模型。和 YOLOv5 一樣，基于縮放系數(shù)也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于滿足不同場(chǎng)景需求
2、骨干網(wǎng)絡(luò)和 Neck 部分可能參考了 YOLOv7 ELAN 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)，屬于對(duì)模型結(jié)構(gòu)精心微調(diào)，不再是一套參數(shù)應(yīng)用所有模型，大幅提升了模型性能。
3、Head 部分相比 YOLOv5 改動(dòng)較大，換成了目前主流的解耦頭結(jié)構(gòu)，將分類(lèi)和檢測(cè)頭分離，同時(shí)也從Anchor-Based 換成了 Anchor-Free
4、Loss 計(jì)算方面采用了TaskAlignedAssigner正樣本分配策略，并引入了Distribution Focal Loss
5、訓(xùn)練的數(shù)據(jù)增強(qiáng)部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 關(guān)閉 Mosiac 增強(qiáng)的操作，可以有效地提升精度

YOLOv8官方項(xiàng)目地址在這里，如下所示：

yolov8 n,YOLO,無(wú)人機(jī)

yolov8 n,YOLO,無(wú)人機(jī)

目前已經(jīng)收獲超過(guò)1.7w的star量了。官方提供的預(yù)訓(xùn)練模型如下所示：

yolov8 n,YOLO,無(wú)人機(jī)

是基于Open Image V7數(shù)據(jù)集構(gòu)建的，可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行選擇使用即可。

YOLOv8的定位不僅僅是目標(biāo)檢測(cè)，而是性能強(qiáng)大全面的工具庫(kù)，故而在任務(wù)類(lèi)型上同時(shí)支持：姿態(tài)估計(jì)、檢測(cè)、分類(lèi)、分割、跟蹤多種類(lèi)型，可以根據(jù)自己的需要進(jìn)行選擇使用，這里就不再詳細(xì)展開(kāi)了。

簡(jiǎn)單的實(shí)例實(shí)現(xiàn)如下所示：

from ultralytics import YOLO
 
# yolov8n
model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')  # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)
 
 
# yolov8s
model = YOLO('yolov8s.yaml').load('yolov8s.pt')  # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)
 
 
# yolov8m
model = YOLO('yolov8m.yaml').load('yolov8m.pt')  # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)
 
 
# yolov8l
model = YOLO('yolov8l.yaml').load('yolov8l.pt')  # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)
 
 
# yolov8x
model = YOLO('yolov8x.yaml').load('yolov8x.pt')  # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)

這里給出yolov8的模型文件如下：

# Ultralytics YOLO ??, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 10  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPs
  s: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPs
  m: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
  x: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs

# YOLOv8.0n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9

# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 12

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 15 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]]  # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 18 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 9], 1, Concat, [1]]  # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 21 (P5/32-large)

  - [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

實(shí)驗(yàn)階段保持著完全相同的參數(shù)設(shè)置，開(kāi)發(fā)完成五款不同參數(shù)量級(jí)的模型來(lái)進(jìn)行綜合全面的對(duì)比分析，等待訓(xùn)練完成后我們來(lái)詳細(xì)看下結(jié)果。

【Precision曲線】
精確率曲線（Precision-Recall Curve）是一種用于評(píng)估二分類(lèi)模型在不同閾值下的精確率性能的可視化工具。它通過(guò)繪制不同閾值下的精確率和召回率之間的關(guān)系圖來(lái)幫助我們了解模型在不同閾值下的表現(xiàn)。
精確率（Precision）是指被正確預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)占所有預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)的比例。召回率（Recall）是指被正確預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)占所有實(shí)際為正例的樣本數(shù)的比例。
繪制精確率曲線的步驟如下：
使用不同的閾值將預(yù)測(cè)概率轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制類(lèi)別標(biāo)簽。通常，當(dāng)預(yù)測(cè)概率大于閾值時(shí)，樣本被分類(lèi)為正例，否則分類(lèi)為負(fù)例。
對(duì)于每個(gè)閾值，計(jì)算相應(yīng)的精確率和召回率。
將每個(gè)閾值下的精確率和召回率繪制在同一個(gè)圖表上，形成精確率曲線。
根據(jù)精確率曲線的形狀和變化趨勢(shì)，可以選擇適當(dāng)?shù)拈撝狄赃_(dá)到所需的性能要求。
通過(guò)觀察精確率曲線，我們可以根據(jù)需求確定最佳的閾值，以平衡精確率和召回率。較高的精確率意味著較少的誤報(bào)，而較高的召回率則表示較少的漏報(bào)。根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和成本權(quán)衡，可以在曲線上選擇合適的操作點(diǎn)或閾值。
精確率曲線通常與召回率曲線（Recall Curve）一起使用，以提供更全面的分類(lèi)器性能分析，并幫助評(píng)估和比較不同模型的性能。

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【Recall曲線】
召回率曲線（Recall Curve）是一種用于評(píng)估二分類(lèi)模型在不同閾值下的召回率性能的可視化工具。它通過(guò)繪制不同閾值下的召回率和對(duì)應(yīng)的精確率之間的關(guān)系圖來(lái)幫助我們了解模型在不同閾值下的表現(xiàn)。
召回率（Recall）是指被正確預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)占所有實(shí)際為正例的樣本數(shù)的比例。召回率也被稱(chēng)為靈敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。
繪制召回率曲線的步驟如下：
使用不同的閾值將預(yù)測(cè)概率轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制類(lèi)別標(biāo)簽。通常，當(dāng)預(yù)測(cè)概率大于閾值時(shí)，樣本被分類(lèi)為正例，否則分類(lèi)為負(fù)例。
對(duì)于每個(gè)閾值，計(jì)算相應(yīng)的召回率和對(duì)應(yīng)的精確率。
將每個(gè)閾值下的召回率和精確率繪制在同一個(gè)圖表上，形成召回率曲線。
根據(jù)召回率曲線的形狀和變化趨勢(shì)，可以選擇適當(dāng)?shù)拈撝狄赃_(dá)到所需的性能要求。
通過(guò)觀察召回率曲線，我們可以根據(jù)需求確定最佳的閾值，以平衡召回率和精確率。較高的召回率表示較少的漏報(bào)，而較高的精確率意味著較少的誤報(bào)。根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和成本權(quán)衡，可以在曲線上選擇合適的操作點(diǎn)或閾值。

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【loss】

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【F1值曲線】
F1值曲線是一種用于評(píng)估二分類(lèi)模型在不同閾值下的性能的可視化工具。它通過(guò)繪制不同閾值下的精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1分?jǐn)?shù)的關(guān)系圖來(lái)幫助我們理解模型的整體性能。
F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均值，它綜合考慮了兩者的性能指標(biāo)。F1值曲線可以幫助我們確定在不同精確率和召回率之間找到一個(gè)平衡點(diǎn)，以選擇最佳的閾值。
繪制F1值曲線的步驟如下：
使用不同的閾值將預(yù)測(cè)概率轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制類(lèi)別標(biāo)簽。通常，當(dāng)預(yù)測(cè)概率大于閾值時(shí)，樣本被分類(lèi)為正例，否則分類(lèi)為負(fù)例。
對(duì)于每個(gè)閾值，計(jì)算相應(yīng)的精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。
將每個(gè)閾值下的精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)繪制在同一個(gè)圖表上，形成F1值曲線。
根據(jù)F1值曲線的形狀和變化趨勢(shì)，可以選擇適當(dāng)?shù)拈撝狄赃_(dá)到所需的性能要求。
F1值曲線通常與接收者操作特征曲線（ROC曲線）一起使用，以幫助評(píng)估和比較不同模型的性能。它們提供了更全面的分類(lèi)器性能分析，可以根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)選擇合適的模型和閾值設(shè)置。

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【mAP0.5】
mAP0.5，也被稱(chēng)為mAP@0.5或AP50，指的是當(dāng)Intersection over Union（IoU）閾值為0.5時(shí)的平均精度（mean Average Precision）。IoU是一個(gè)用于衡量預(yù)測(cè)邊界框與真實(shí)邊界框之間重疊程度的指標(biāo)，其值范圍在0到1之間。當(dāng)IoU值為0.5時(shí)，意味著預(yù)測(cè)框與真實(shí)框至少有50%的重疊部分。
在計(jì)算mAP0.5時(shí)，首先會(huì)為每個(gè)類(lèi)別計(jì)算所有圖片的AP（Average Precision），然后將所有類(lèi)別的AP值求平均，得到mAP0.5。AP是Precision-Recall Curve曲線下面的面積，這個(gè)面積越大，說(shuō)明AP的值越大，類(lèi)別的檢測(cè)精度就越高。
mAP0.5主要關(guān)注模型在IoU閾值為0.5時(shí)的性能，當(dāng)mAP0.5的值很高時(shí)，說(shuō)明算法能夠準(zhǔn)確檢測(cè)到物體的位置，并且將其與真實(shí)標(biāo)注框的IoU值超過(guò)了閾值0.5。

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【mAP0.5:0.95】
mAP0.5:0.95，也被稱(chēng)為mAP@[0.5:0.95]或AP@[0.5:0.95]，表示在IoU閾值從0.5到0.95變化時(shí)，取各個(gè)閾值對(duì)應(yīng)的mAP的平均值。具體來(lái)說(shuō)，它會(huì)在IoU閾值從0.5開(kāi)始，以0.05為步長(zhǎng)，逐步增加到0.95，并在每個(gè)閾值下計(jì)算mAP，然后將這些mAP值求平均。
這個(gè)指標(biāo)考慮了多個(gè)IoU閾值下的平均精度，從而更全面、更準(zhǔn)確地評(píng)估模型性能。當(dāng)mAP0.5:0.95的值很高時(shí)，說(shuō)明算法在不同閾值下的檢測(cè)結(jié)果均非常準(zhǔn)確，覆蓋面廣，可以適應(yīng)不同的場(chǎng)景和應(yīng)用需求。
對(duì)于一些需求比較高的場(chǎng)合，比如安全監(jiān)控等領(lǐng)域，需要保證高的準(zhǔn)確率和召回率，這時(shí)mAP0.5:0.95可能更適合作為模型的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
綜上所述，mAP0.5和mAP0.5:0.95都是用于評(píng)估目標(biāo)檢測(cè)模型性能的重要指標(biāo)，但它們的關(guān)注點(diǎn)有所不同。mAP0.5主要關(guān)注模型在IoU閾值為0.5時(shí)的性能，而mAP0.5:0.95則考慮了多個(gè)IoU閾值下的平均精度，從而更全面、更準(zhǔn)確地評(píng)估模型性能。

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綜合實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果來(lái)看：五款不同參數(shù)量級(jí)的模型效果層次分明，不難看出n系列的模型效果最差，被其他幾款模型拉開(kāi)了明顯的差距，s系列的模型性能次之，優(yōu)于n系列的模型但是與其他3款模型依舊有明顯的差距，m系列模型效果居中不過(guò)依舊落后于l和x系列的模型，l系列的模型稍落后于x系列的模型，x系列的模型效果最優(yōu)，結(jié)合參數(shù)量考慮最終線上考慮使用l系列的模型來(lái)作為最終的推理模型。

接下來(lái)看下l系列的模型詳情：
【離線推理實(shí)例】

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【Batch實(shí)例】

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【訓(xùn)練可視化】

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【PR曲線】

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感興趣的話也都可以試試看！

如果自己不具備開(kāi)發(fā)訓(xùn)練的資源條件或者是沒(méi)有時(shí)間自己去訓(xùn)練的話這里我提供出來(lái)對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練結(jié)果可供自行按需索取。

單個(gè)模型的訓(xùn)練結(jié)果默認(rèn)YOLOv8s

全系列五個(gè)模型的訓(xùn)練結(jié)果總集文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-842114.html

到了這里，關(guān)于實(shí)踐航拍小目標(biāo)檢測(cè)，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】參數(shù)模型開(kāi)發(fā)構(gòu)建無(wú)人機(jī)航拍場(chǎng)景下的小目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別分析系統(tǒng)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?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)！

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