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今日聊聊YOLO结构。

我的文章有个特点，不选自己想写的，专挑咱们想看的。就算内容对我生疏，我也有自傲先把它吃透，再让你听懂。

你看，有朋友就提议写写YOLO。

也巧，上一年我还用过YOLO v5，今日再去官网一看，现已升到v8了。并且它在淡化YOLO版别，主打Ultralytics渠道。

我感觉这个渠道，能很好地处理图画范畴的大部分问题。

一、Ultralytics渠道

YOLO原本是一种公开的方针检测算法。它的优势是速度快，准确率还高。这很气人。一般情况下，两者是不能兼得的。

它之所以这么强，从它的姓名中就能找到答案。YOLO的全称是You Only Look Once（你仅需看一遍）。关于它原理解读的介绍非常多，归于街边知识，我就不多说了。横竖，你知道它很火就好了。基本上，从画面中找物体的技术方案，选YOLO就对了。

今年Ultralytics公司在YOLO之前版别基础上提出了v8版别。这个版别，更像是一个AI视觉处理渠道，它不光能够做检测，还能够做分类、切割、盯梢，乃至姿势估量。

可是它的调用和二次开发，也很便利。这太气人了，它不光好用，并且易用。

二、操作和原理攻略

Github地址：github.com/ultralytics

仍旧提示咱们去读ReadMe.md文件。我所说的，皆源于此。

基础环境要求：

Python >= 3.8
PyTorch >= 1.7

履行pip install ultralytics安装渠道支撑库，后边就能够操作了。

2.1 命令行操作

它有多易用呢？易用到你啥都不必动，安装完就能直接用。

找来一个图片，例如下面这图，咱们命名叫bus.jpg，放到主目录下。

然后你在终端运行如下命令：

yolo predict model=yolov8n.pt source=bus.jpg

这表明运用yolo的yolov8n.pt模型对bus.jpg这张图进行猜测。它会自动去下载yolov8n.pt模型文件。随后，控制台打印如下：

(yolo)C:\tfboy\yolo> yolo predict model=yolov8n.pt source=bus.jpg
……
image 1/1 C:\tfboy\yolo\bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, 1 stop sign, 94.7ms
Speed: 0.0ms preprocess, 94.7ms inference, 0.0ms postprocess per image at shape (1, 3, 640, 480)
Results saved to runs\detect\predict

最终一句说，成果保存到了runs\detect\predict目录。咱们翻开一看，发现了一张bus.jpg。

嗯，这便是方针检测的成果。看符号上，它辨认出了person人，bus公交车，还有左上角的stop sign停车路标。咱们发现person的辨认，左右两边都是半个人，它也辨认出来了。

最简略的用法便是这样，不必翻开IDE（程序员写代码的程序）就能处理图片。

你乃至都不必预备图片，直接运行命令也行。由于我从源码文件engin\model.py中的predict函数中看到这么一段：

if source is None:
    source = ROOT / 'assets' if is_git_dir() else 'https://www.6hu.cc/storage/2023/10/1696328445-b5bbe82d1bff19c.jpg'
    LOGGER.warning(f"WARNING  'source' is missing. Using 'source={source}'.")

如果资料为空，它会运用一个预置的本地目录。如果这个坏了，它还会从网上下载一个图片，并日志提示你“没有图，我顶了一下”。

这绝对是业界良知！

可是，咱们想要拿到详细的辨认数据，或许还想测验其他功用怎么办？

继续往下看。

2.2 用代码处理

代码调用也极端简略。

# 从渠道库导入YOLO类
from ultralytics import YOLO
# 从模型文件构建model
model = YOLO("xx.pt")
# 对某张图片进行猜测
results = model("bus.jpg")
# 打印辨认成果
print(results) 

开头咱们说过，YOLOv8功用强大，除了方针检测，还支撑切割、追寻啥的。我也说过，它很易用。

现在就体现出来了。它履行一切功用的代码都是同一套，想换功用替换xx.pt模型文件就行。它的剖析成果，也都存在同一个results结构中。

2.2.1 模型文件的调用

它有哪些模型文件呢？

每一类模型，还搞出一个宗族。这就好比是同一款衣服的不同尺码。尺码不同，受众也不同。咱们拿检测来做个比照。

咱们看到从8n到8x，尽管准确值提高了，可是时间也提高了6倍。

由于它的算法，让它在竞争者中显得又快又准。可是回到同一个算法内，其实仍是有取舍的。

咱们替换模型文件就能够体会不同的功用。下面是我用代码测验了yolov8n-pose.pt和yolov8n-cls.pt这俩模型的作用。

姿势模型能检测人体的姿势动作。切割模型能够将辨认到的物体从布景中切分出来。

2.2.2 回来成果的解读

咱们运用它，必定是想让它帮咱们处理图画。像上面那样，它给原图画出一个框，没法融入到咱们产品中。这像极了有钱人来你家大把炫富，然后说并不计划给你或许借你。

Ultralytics绝对不会这么做。它有好多种办法将成果给你！

首先，它那个results = model("bus.jpg")的results就包含着处理成果的数据。

其次，这是一个临时内存数据，它怕你不打印就丢了。因此又供给了一个持久化的保存办法。

看下面这段代码：

from ultralytics import YOLO
from PIL import Image
model = YOLO('yolov8n-seg.pt')
image = Image.open("bus.jpg")
results = model.predict(source=image, save=True, save_txt=True) 

这是另一种调用办法，咱们符号为code-666。

与之前的区别是构建完model之后，调用了predict办法，参数里边有save_txt=True这项。这表明把数据成果保存到txt文本中。

其实咱们也看到入参也有变化。先经过Image.open("bus.jpg")把图片包装一下，然后经过source=image传入。除此之外，数据源也支撑文件夹或许摄像头。

# 辨认来自文件夹的图画
results = model.predict(source="test/pics", ……) 
# 辨认来自摄像头的图画
results = model.predict(source="0", ……)

不管哪种输入办法，这个results都很要害。想了解它的结构，你有3种途径：

• 上网搜，找解析文章或许官方文档。
• 直接print一下，看看它输出什么。
• 检查源码，了解其特点构成。

作为老程序员一般会直接看源码。经过按着ctrl键点击办法名，我定位到它是engine/results.py下的Results类。

瞬间，恍然大悟的感觉。我拣重要的，给咱们解说下：

• boxes: 检测出来物体的矩形框，便是方针检测的框。
• masks: 检测出来的遮罩层，调用图画切割时，这项有数据。
• keypoints: 检测出来的要害点，人体姿势估量时，身体的点便是这项。
• names: 分类数据的称号，比方{0: 人，1: 狗}这类索引。

想看详细的数值，能够自己调用results[0].boxes或许results[0].masks打印一下。

2.2.3 简略的抠图示例

下面咱们做一个抠图的示例。咱们将bus.jpg采用yolov8n-seg.pt模型做一个物体切割。它会把图画中检测到的物体切割出来，并将成果保存到results中(code-666便是这项操作)。

然后，咱们打印一下成果：

import numpy as np
pixel_xy = results[0].masks.xy[1]
points = np.array(pixel_xy, np.int32)
print(points)

• results是一个支撑批量图片的成果集，由于咱们只有一张图画，所以取results[0]。
• masks.xy是一张图里一切物体掩膜的轮廓坐标，咱们只取一个，取索引为1的物体。

points的打印值是：

array([[113, 398],
       [111, 399],
       [106, 399],
...
       [150, 399],
       [148, 398]])

都是xy坐标点。咱们能够把它画出来。

import cv2
input_image = cv2.imread('bus.jpg')
cv2.drawContours(input_image, [points], -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imwrite('output.jpg', input_image)

原来这是穿羊皮袄的帅哥。既然现已知道了他的方位，那么把圈里的像素提取出来，让他到济南的街头走一走，感受一下车让人，感受一下超然楼。

相同，你提取谁都能够，或许给全体换一个布景也行。由于物体咱们都拿到了。

在开源技术的加持下，这对程序员来说很简略。可是许多软件还收费。由于它们收的是电脑的运用费。

不要高兴太早，这个模型是受限的。

YOLO是一种算法，它就好比是一种思想，本身啥也干不了。

上面的那些落地的模型文件仅仅是一个示例，是YOLOv8针对COCO数据集（一个很好的计算机视觉数据集）练习生成的。

这个数据会集有许多类物体：

你能够经过results[0].names直接打印出来。

也便是说，它只认识上面罗列的80种物体。你拿一个它没见过的，比方请找出图中的老济南把子肉，它必定辨认不出来。需求你去练习数据集之外方针。

接下来就讲讲练习的事情。

2.3 练习数据

练习数据的操作依然很友爱。只需求预备好练习集，然后启动练习就能够了。

这次我计划练习方针检测，来检测游戏角色的血量条。便是下面这样：

这有什么用呢？起码能够让我知道哪里出现活物了。

咱们预备一些图片资料。条件好就多预备，条件差就少预备，起码得200张吧。

预备好资料后，下面就开端符号。

2.3.1 符号数据

咱们运用labelImg进行符号。

首先pip3 install labelImg安装它。然后，在终端输入labelImg就能启动它。如果有问题，能够下载源码启动。

你能够把它当成一个正常的软件来用。

一张图一张图地符号。符号完了之后，会产生一些文件。

classes.txt是总分类，一个分类占一行。另外，每张图片还会配一个同名的txt文件。里边记录了有几个框，都是什么类型，在哪个方位。

以0 0.386605 0.149837 0.091455 0.063518举例：

第1个数字0表明物体的类别标签。
第2个数字0.386605表明鸿沟框左上角的X坐标相对于图画宽度的份额。
第3个数字0.149837表明鸿沟框左上角的Y坐标相对于图画高度的份额。
第4个数字0.091455表明鸿沟框的宽度相对于图画宽度的份额。
第5个数字0.063518表明鸿沟框的高度相对于图画高度的份额。

它们用份额表明方位，这样能够实现1010像素和10001000像素相同处理。

符号完成之后，咱们需求把很多的.png和.txt依照固定的格局整理好。

datasets
  |--game
    |--images
      |--train
        |--xx1.png
      |--val
        |--xx2.png
    |--labels
      |--train
        |--xx1.txt
      |--val
        |--xx2.txt

下一步便是练习。

2.3.2 练习数据

yolo供给许多种符号和练习办法。我挑选的是比较传统的一种。

数据预备好了，咱们需求给数据做个索引，告诉结构在哪儿、有啥。新建一个game.yaml，内容如下：

# 练习集、验证集方位
train: game/images/train/
val: game/images/val/
# 几个分类
nc: 1
# 分类称号
names: ['blood']

然后就能练习了。能够采用命令行形式：

(yolo)C:……\yolo> yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=game.yaml epochs=300

也能够采用代码形式:

from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')
results = model.train(data="game.yaml", epochs=300)

都很简略。全都是在yolov8n.pt基础上进行练习，只要你符号的好，成果必定也是很快很准确。

练习结束以后，会在runs\detect\train下生成练习成果，有许多东西。

args.yaml是练习的参数。你填的那点参数根本不行，其他都是默认的，这儿边有记录。如果你想改，能够练习时就指定。

咱们最期待的仍是weights里边的俩文件，一个best.pt是作用最好的权重，另一个是last.pt是最终一个权重。最终一个纷歧定是最好的，可是练习一通，最终一个不藏着，用户会觉得吃亏了。所以保留俩。

results.png是练习历史记录。

我取一点给咱们看，其实从50轮开端就平稳了。我练习了300轮有些多余。从这个图中也能够看出，最终一个纷歧定是准确率最高的。

下面试试作用吧。

2.3.3 推理猜测

为了便利调用，咱们把best.pt复制到项目根目录下。用法跟上面相同，只不过模型换成best.pt。

去辨认一个文件夹下的图片：

from ultralytics import YOLO
model = YOLO("best.pt")
results = model.predict(source="game/images/val", save=True)

成果如下：

图片有点小，咱们来搞一个视频看看，这次用命令行：

(yolo)C:……\yolo> yolo task=detect mode=predict model=best.pt source="game.mp4"

它会一帧一帧地处理：

最终，输出到runs\detect\predict2，咱们翻开它看看作用：

其实，实时摄像头或许视频流也能做到，只不过便是换个source来源的问题。

至于这个辨认能做什么？必定是有想象空间的，比方不遮挡弹幕、焦点盯梢等。

三、更广阔的使用

YOLOv8支撑其他渠道格局的导出。也便是说它的产品，能够跨渠道、跨终端。

torchscript和tf.js能够在浏览器上跑。tflite能够在Android和Ios上运行。它乃至也能在飞桨渠道运行。

代码就3行：

from ultralytics import YOLO
model = YOLO('best.pt')
model.export(format='tfjs')

看完赶忙测验，起飞吧，少年！

四、参考

官网ultralytics.com

文档docs.ultralytics.com

GitHubgithub.com/ultralytics…

labelImggithub.com/HumanSignal…

我是@TF男孩，一个思路开阔的程序员。