【完整源码+数据集+部署教程】交通工具图像分割系统： yolov8-seg-C2f-RFCAConv
背景意义
研究背景与意义
随着城市化进程的加快，交通工具的种类和数量不断增加，交通管理和安全问题日益突出。传统的交通监控手段往往依赖于人工观察和简单的图像处理技术，难以满足现代交通管理对实时性和准确性的高要求。因此，基于计算机视觉的交通工具图像分割技术应运而生，成为解决这一问题的重要手段。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时检测能力和良好的精度，广泛应用于交通监控、智能驾驶等领域。YOLOv8作为该系列的最新版本，具备更强的特征提取能力和更高的处理速度，为交通工具的自动识别和分割提供了新的可能性。
本研究旨在基于改进的YOLOv8模型，构建一个高效的交通工具图像分割系统。该系统将能够准确识别和分割多种交通工具，包括自行车、公交车、轿车、摩托车等，共计14类不同的交通工具。这一系统的开发不仅能够提升交通监控的智能化水平，还将为城市交通管理提供数据支持，帮助决策者制定更为科学的交通政策。
在数据集方面，本研究采用了包含3300张图像的soban数据集，涵盖了多种交通工具的实例分割任务。该数据集的多样性和丰富性为模型的训练和测试提供了坚实的基础。通过对不同类别交通工具的图像进行标注和分割，研究者能够更好地理解各类交通工具在不同场景下的特征，从而提升模型的识别能力和准确性。此外，数据集中包含的多种交通工具类别，能够有效提升模型的泛化能力，使其在实际应用中表现出色。
研究的意义不仅体现在技术层面，更在于其对社会的广泛影响。随着智能交通系统的不断发展，交通工具图像分割技术将为自动驾驶、交通流量监测、事故分析等领域提供强有力的支持。通过准确识别和分割交通工具，相关部门能够实时监控交通状况，及时处理交通事故，提升道路安全性。同时，研究成果还将为交通管理系统的智能化升级提供技术保障，推动智慧城市的建设。
综上所述，基于改进YOLOv8的交通工具图像分割系统的研究，具有重要的理论价值和实际应用意义。通过深入探索该领域的前沿技术，研究者不仅能够推动计算机视觉技术的发展，还能为解决现实交通问题提供切实可行的方案。这一研究将为未来的交通管理和智能交通系统的构建奠定基础，具有广泛的社会效益和经济价值。
图片效果
数据集信息
数据集信息展示
在本研究中，我们使用了名为“soban”的数据集，以支持对YOLOv8-seg模型在交通工具图像分割任务中的改进和优化。该数据集专门设计用于涵盖多种交通工具及相关对象，具有丰富的多样性和复杂性，能够有效地为模型提供训练和验证所需的样本。soban数据集包含14个类别，涵盖了从常见的交通工具到特定的交通标志，旨在提高模型在实际应用中的表现。
soban数据集的类别包括：自行车（bicycle）、公交车（bus）、小汽车（car）、牛（cow）、狗（dog）、大象（elephant）、摩托车（motorcycle）、物体（object）、人（person）、停车标志（stop sign）、三轮车（three wheeler）、拖拉机（tractor）、卡车（truck）和厢式货车（van）。这些类别的选择不仅反映了交通环境中的多样性，也考虑到了不同物体在图像分割任务中的重要性。例如，自行车和摩托车作为轻型交通工具，常常在城市交通中出现，而公交车和卡车则代表了公共交通和货物运输的主要形式。通过对这些类别的细致划分，soban数据集能够为YOLOv8-seg模型提供更为全面的训练数据，进而提升其在实际场景中的识别和分割能力。
在数据集的构建过程中，soban不仅注重图像的质量和多样性，还特别关注图像的标注精度。每个类别的图像都经过严格的标注，以确保模型在训练过程中能够学习到准确的特征。这种高质量的标注对于图像分割任务尤为重要，因为模型需要在复杂的背景中准确识别并分割出目标物体。通过使用soban数据集，YOLOv8-seg模型能够更好地理解不同类别之间的特征差异，从而提高其分割精度。
此外，soban数据集还考虑到了不同环境和光照条件下的图像采集。数据集中包含了在不同天气、时间和地点拍摄的图像，确保模型在面对多变的实际应用场景时，能够保持较高的鲁棒性。这种多样化的训练数据不仅增强了模型的泛化能力，也为其在复杂场景中的应用奠定了基础。
在本研究中，我们将利用soban数据集对YOLOv8-seg模型进行训练和测试，期望通过不断优化模型参数和结构，提升其在交通工具图像分割任务中的表现。通过对数据集的深入分析和利用，我们相信soban将为模型的改进提供强有力的支持，使其在未来的实际应用中能够更好地服务于智能交通系统的发展。总之，soban数据集的多样性、准确性和全面性，使其成为本研究中不可或缺的重要组成部分，为YOLOv8-seg模型的改进提供了坚实的基础。
核心代码
以下是经过简化和详细注释的核心代码部分：
import torch
import torch.nn as nn
def select_candidates_in_gts(xy_centers, gt_bboxes, eps=1e-9):
“”"
选择在真实框(gt)中的正锚点中心。
参数:xy_centers (Tensor): 形状为(h*w, 2)的张量，表示锚点的中心坐标。gt_bboxes (Tensor): 形状为(b, n_boxes, 4)的张量，表示真实框的坐标。返回:(Tensor): 形状为(b, n_boxes, h*w)的张量，表示每个真实框中锚点的选择情况。
"""
n_anchors = xy_centers.shape[0] # 锚点数量
bs, n_boxes, _ = gt_bboxes.shape # 批次大小和真实框数量
lt, rb = gt_bboxes.view(-1, 1, 4).chunk(2, 2) # 将真实框分为左上角和右下角
bbox_deltas = torch.cat((xy_centers[None] - lt, rb - xy_centers[None]), dim=2).view(bs, n_boxes, n_anchors, -1)
return bbox_deltas.amin(3).gt_(eps) # 返回每个锚点是否在真实框内的布尔值
class TaskAlignedAssigner(nn.Module):
“”"
任务对齐分配器，用于目标检测。
属性:topk (int): 考虑的前k个候选框数量。num_classes (int): 目标类别数量。alpha (float): 分类组件的超参数。beta (float): 定位组件的超参数。eps (float): 防止除零的小值。
"""def __init__(self, topk=13, num_classes=80, alpha=1.0, beta=6.0, eps=1e-9):"""初始化任务对齐分配器对象，设置超参数。"""super().__init__()self.topk = topkself.num_classes = num_classesself.bg_idx = num_classes # 背景索引self.alpha = alphaself.beta = betaself.eps = eps@torch.no_grad()
def forward(self, pd_scores, pd_bboxes, anc_points, gt_labels, gt_bboxes, mask_gt):"""计算任务对齐分配。参数:pd_scores (Tensor): 形状为(bs, num_total_anchors, num_classes)的张量，表示预测的分数。pd_bboxes (Tensor): 形状为(bs, num_total_anchors, 4)的张量，表示预测的边界框。anc_points (Tensor): 形状为(num_total_anchors, 2)的张量，表示锚点坐标。gt_labels (Tensor): 形状为(bs, n_max_boxes, 1)的张量，表示真实框的标签。gt_bboxes (Tensor): 形状为(bs, n_max_boxes, 4)的张量，表示真实框的坐标。mask_gt (Tensor): 形状为(bs, n_max_boxes, 1)的张量，表示真实框的掩码。返回:target_labels (Tensor): 形状为(bs, num_total_anchors)的张量，表示目标标签。target_bboxes (Tensor): 形状为(bs, num_total_anchors, 4)的张量，表示目标边界框。target_scores (Tensor): 形状为(bs, num_total_anchors, num_classes)的张量，表示目标分数。fg_mask (Tensor): 形状为(bs, num_total_anchors)的布尔张量，表示前景锚点。target_gt_idx (Tensor): 形状为(bs, num_total_anchors)的张量，表示目标真实框索引。"""self.bs = pd_scores.size(0) # 批次大小self.n_max_boxes = gt_bboxes.size(1) # 最大真实框数量if self.n_max_boxes == 0: # 如果没有真实框device = gt_bboxes.devicereturn (torch.full_like(pd_scores[..., 0], self.bg_idx).to(device), torch.zeros_like(pd_bboxes).to(device),torch.zeros_like(pd_scores).to(device), torch.zeros_like(pd_scores[..., 0]).to(device),torch.zeros_like(pd_scores[..., 0]).to(device))# 获取正锚点掩码和对齐度量mask_pos, align_metric, overlaps = self.get_pos_mask(pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, anc_points, mask_gt)# 选择重叠度最高的真实框target_gt_idx, fg_mask, mask_pos = select_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, self.n_max_boxes)# 获取目标标签、边界框和分数target_labels, target_bboxes, target_scores = self.get_targets(gt_labels, gt_bboxes, target_gt_idx, fg_mask)# 归一化对齐度量align_metric *= mask_pospos_align_metrics = align_metric.amax(dim=-1, keepdim=True) # 计算正样本的最大对齐度量pos_overlaps = (overlaps * mask_pos).amax(dim=-1, keepdim=True) # 计算正样本的最大重叠度norm_align_metric = (align_metric * pos_overlaps / (pos_align_metrics + self.eps)).amax(-2).unsqueeze(-1)target_scores = target_scores * norm_align_metric # 更新目标分数return target_labels, target_bboxes, target_scores, fg_mask.bool(), target_gt_idxdef get_pos_mask(self, pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, anc_points, mask_gt):"""获取正锚点掩码。"""mask_in_gts = select_candidates_in_gts(anc_points, gt_bboxes) # 获取在真实框内的锚点掩码align_metric, overlaps = self.get_box_metrics(pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, mask_in_gts * mask_gt) # 计算对齐度量和重叠度mask_topk = self.select_topk_candidates(align_metric, topk_mask=mask_gt.expand(-1, -1, self.topk).bool()) # 选择前k个候选mask_pos = mask_topk * mask_in_gts * mask_gt # 合并掩码return mask_pos, align_metric, overlapsdef get_box_metrics(self, pd_scores, pd_bboxes, gt_labels, gt_bboxes, mask_gt):"""计算给定预测和真实边界框的对齐度量。"""na = pd_bboxes.shape[-2] # 锚点数量mask_gt = mask_gt.bool() # 转换为布尔类型overlaps = torch.zeros([self.bs, self.n_max_boxes, na], dtype=pd_bboxes.dtype, device=pd_bboxes.device) # 初始化重叠度张量bbox_scores = torch.zeros([self.bs, self.n_max_boxes, na], dtype=pd_scores.dtype, device=pd_scores.device) # 初始化边界框分数张量ind = torch.zeros([2, self.bs, self.n_max_boxes], dtype=torch.long) # 创建索引张量ind[0] = torch.arange(end=self.bs).view(-1, 1).expand(-1, self.n_max_boxes) # 批次索引ind[1] = gt_labels.squeeze(-1) # 真实框标签索引bbox_scores[mask_gt] = pd_scores[ind[0], :, ind[1]][mask_gt] # 获取每个锚点的分数# 计算重叠度pd_boxes = pd_bboxes.unsqueeze(1).expand(-1, self.n_max_boxes, -1, -1)[mask_gt] # 扩展预测边界框gt_boxes = gt_bboxes.unsqueeze(2).expand(-1, -1, na, -1)[mask_gt] # 扩展真实边界框overlaps[mask_gt] = bbox_iou(gt_boxes, pd_boxes, xywh=False, CIoU=True).squeeze(-1).clamp_(0) # 计算IoUalign_metric = bbox_scores.pow(self.alpha) * overlaps.pow(self.beta) # 计算对齐度量return align_metric, overlapsdef get_targets(self, gt_labels, gt_bboxes, target_gt_idx, fg_mask):"""计算正锚点的目标标签、目标边界框和目标分数。参数:gt_labels (Tensor): 真实框标签。gt_bboxes (Tensor): 真实框边界框。target_gt_idx (Tensor): 正锚点的真实框索引。fg_mask (Tensor): 前景掩码。返回:(Tuple[Tensor, Tensor, Tensor]): 包含目标标签、目标边界框和目标分数的元组。"""batch_ind = torch.arange(end=self.bs, dtype=torch.int64, device=gt_labels.device)[..., None]target_gt_idx = target_gt_idx + batch_ind * self.n_max_boxes # 计算目标真实框索引target_labels = gt_labels.long().flatten()[target_gt_idx] # 获取目标标签target_bboxes = gt_bboxes.view(-1, 4)[target_gt_idx] # 获取目标边界框target_labels.clamp_(0) # 限制标签范围# 计算目标分数target_scores = torch.zeros((target_labels.shape[0], target_labels.shape[1], self.num_classes),dtype=torch.int64,device=target_labels.device) # 初始化目标分数张量target_scores.scatter_(2, target_labels.unsqueeze(-1), 1) # 使用scatter填充目标分数fg_scores_mask = fg_mask[:, :, None].repeat(1, 1, self.num_classes) # 扩展前景掩码target_scores = torch.where(fg_scores_mask > 0, target_scores, 0) # 仅保留前景分数return target_labels, target_bboxes, target_scores
代码说明：
选择正锚点：select_candidates_in_gts 函数用于确定哪些锚点位于真实框内。
任务对齐分配器：TaskAlignedAssigner 类实现了目标检测中的锚点与真实框的分配逻辑。
前向传播：forward 方法执行分配过程，计算目标标签、边界框和分数。
对齐度量：通过 get_box_metrics 方法计算预测边界框与真实框之间的对齐度量。
目标生成：get_targets 方法生成最终的目标标签、边界框和分数。
这个程序文件 ultralytics/utils/tal.py 是用于目标检测的一个模块，主要实现了任务对齐分配器（TaskAlignedAssigner），该分配器用于将真实框（ground truth，gt）对象分配给锚框（anchors），以便进行目标检测模型的训练。以下是对文件中主要功能和结构的详细说明。
首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 和一些自定义的模块。check_version 用于检查 PyTorch 的版本，bbox_iou 和 wasserstein_loss 是用于计算边界框的交并比和 Wasserstein 损失的函数。
接下来，定义了一个函数 select_candidates_in_gts，该函数用于选择在真实框内的正锚框中心。它接收锚框中心和真实框的坐标，并返回一个布尔张量，指示哪些锚框中心位于真实框内。
然后是 select_highest_overlaps 函数，该函数用于处理锚框与多个真实框的重叠情况。如果一个锚框被分配给多个真实框，它将选择与其重叠度最高的真实框。
TaskAlignedAssigner 类是这个模块的核心，继承自 nn.Module。它的构造函数接受一些超参数，如考虑的顶级候选框数量、类别数量、分类和定位的权重参数等。该类的 forward 方法实现了任务对齐的分配逻辑，输入包括预测的分数、边界框、锚点、真实标签和真实框等。它首先检查是否有真实框，如果没有，则返回背景索引和零张量。接着，它调用 get_pos_mask 方法来获取正锚框的掩码、对齐度量和重叠度量。
get_pos_mask 方法用于获取在真实框内的锚框掩码，并计算对齐度量和重叠度量。get_box_metrics 方法则用于计算给定预测和真实边界框的对齐度量。select_topk_candidates 方法用于根据度量选择前 K 个候选框。
最后，get_targets 方法计算正锚框的目标标签、目标边界框和目标分数。它通过索引和条件掩码来生成最终的目标输出。
此外，文件还定义了一些辅助函数，如 make_anchors 用于从特征生成锚框，dist2bbox 和 bbox2dist 用于在边界框和距离表示之间进行转换。
总体而言，这个模块实现了一个复杂的目标检测锚框分配机制，结合了分类和定位信息，以提高模型的训练效果。
12.系统整体结构（节选）
程序整体功能和架构概括
Ultralytics YOLO项目是一个用于目标检测的深度学习框架，主要实现了YOLO系列模型。该项目的整体架构分为多个模块，涵盖了模型定义、数据处理、训练和测试等功能。每个模块都有其特定的职责，协同工作以实现高效的目标检测。
模型模块（如ultralytics\nn）负责定义和实现YOLO模型的结构和功能。
数据处理模块（如ultralytics\data）用于图像的标注、预处理和数据增强。
工具模块（如ultralytics\utils）提供了各种辅助功能，如任务对齐分配器、损失计算等。
测试模块（如ultralytics\nn\extra_modules\ops_dcnv3\test.py）用于验证模型的功能和性能。
通过这些模块的协作，Ultralytics YOLO能够实现高效的目标检测，支持多种任务（如分类、检测和分割），并提供了灵活的接口供用户使用和扩展。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics\nn_init_.py 初始化YOLO模型包，导入核心模型类和函数，定义公共接口。
ultralytics\nn\extra_modules\ops_dcnv3\test.py 测试DCNv3（Deformable Convolutional Networks v3）的前向和反向传播，验证计算结果的一致性和性能。
ultralytics\data\annotator.py 自动标注图像，结合YOLO和SAM模型进行目标检测和分割，并将结果保存为文本文件。
ultralytics\models\utils_init_.py 初始化模型工具包，可能包含其他工具模块的导入（具体内容未提供）。
ultralytics\utils\tal.py 实现任务对齐分配器（TaskAlignedAssigner），用于将真实框分配给锚框，支持目标检测模型的训练。
这个表格概述了每个文件的主要功能，帮助理解Ultralytics YOLO项目的整体结构和各个模块的职责。
13.图片、视频、摄像头图像分割Demo(去除WebUI)代码
在这个博客小节中，我们将讨论如何在不使用WebUI的情况下，实现图像分割模型的使用。本项目代码已经优化整合，方便用户将分割功能嵌入自己的项目中。 核心功能包括图片、视频、摄像头图像的分割，ROI区域的轮廓提取、类别分类、周长计算、面积计算、圆度计算以及颜色提取等。 这些功能提供了良好的二次开发基础。
核心代码解读
以下是主要代码片段，我们会为每一块代码进行详细的批注解释：
import random
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
from hashlib import md5
from model import Web_Detector
from chinese_name_list import Label_list
根据名称生成颜色
def generate_color_based_on_name(name):
…
计算多边形面积
def calculate_polygon_area(points):
return cv2.contourArea(points.astype(np.float32))
…
绘制中文标签
def draw_with_chinese(image, text, position, font_size=20, color=(255, 0, 0)):
image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
draw = ImageDraw.Draw(image_pil)
font = ImageFont.truetype(“simsun.ttc”, font_size, encoding=“unic”)
draw.text(position, text, font=font, fill=color)
return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)
动态调整参数
def adjust_parameter(image_size, base_size=1000):
max_size = max(image_size)
return max_size / base_size
绘制检测结果
def draw_detections(image, info, alpha=0.2):
name, bbox, conf, cls_id, mask = info[‘class_name’], info[‘bbox’], info[‘score’], info[‘class_id’], info[‘mask’]
adjust_param = adjust_parameter(image.shape[:2])
spacing = int(20 * adjust_param)
if mask is None:x1, y1, x2, y2 = bboxaim_frame_area = (x2 - x1) * (y2 - y1)cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=int(3 * adjust_param))image = draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))y_offset = int(50 * adjust_param) # 类别名称上方绘制，其下方留出空间
else:mask_points = np.concatenate(mask)aim_frame_area = calculate_polygon_area(mask_points)mask_color = generate_color_based_on_name(name)try:overlay = image.copy()cv2.fillPoly(overlay, [mask_points.astype(np.int32)], mask_color)image = cv2.addWeighted(overlay, 0.3, image, 0.7, 0)cv2.drawContours(image, [mask_points.astype(np.int32)], -1, (0, 0, 255), thickness=int(8 * adjust_param))# 计算面积、周长、圆度area = cv2.contourArea(mask_points.astype(np.int32))perimeter = cv2.arcLength(mask_points.astype(np.int32), True)......# 计算色彩mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)cv2.drawContours(mask, [mask_points.astype(np.int32)], -1, 255, -1)color_points = cv2.findNonZero(mask)......# 绘制类别名称x, y = np.min(mask_points, axis=0).astype(int)image = draw_with_chinese(image, name, (x, y - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))y_offset = int(50 * adjust_param)# 绘制面积、周长、圆度和色彩值metrics = [("Area", area), ("Perimeter", perimeter), ("Circularity", circularity), ("Color", color_str)]for idx, (metric_name, metric_value) in enumerate(metrics):......return image, aim_frame_area
处理每帧图像
def process_frame(model, image):
pre_img = model.preprocess(image)
pred = model.predict(pre_img)
det = pred[0] if det is not None and len(det)
if det:
det_info = model.postprocess(pred)
for info in det_info:
image, _ = draw_detections(image, info)
return image
if name == “main”:
cls_name = Label_list
model = Web_Detector()
model.load_model(“./weights/yolov8s-seg.pt”)
# 摄像头实时处理
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break......# 图片处理
image_path = './icon/OIP.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
if image is not None:processed_image = process_frame(model, image)......# 视频处理
video_path = '' # 输入视频的路径
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()......
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