【完整源码+数据集+部署教程】训练自动化：电杆基坑分割系统 yolov8-seg-C2f-CloAtt

背景意义

随着城市化进程的加快，基础设施建设的需求日益增加，尤其是电力系统的建设与维护。电杆作为电力传输的重要组成部分，其基坑的合理设计与管理直接影响到电力系统的安全性与稳定性。因此，如何高效、准确地对电杆基坑进行分割与识别，成为了电力工程领域亟待解决的问题。传统的人工检测方法不仅耗时耗力，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的不准确性。近年来，深度学习技术的迅猛发展为图像处理领域带来了新的机遇，尤其是目标检测与分割任务的性能显著提升。

YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时检测能力而受到广泛关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，具备了更强的特征提取能力和更快的推理速度，适用于各种复杂场景下的目标检测与分割任务。然而，针对电杆基坑这一特定应用场景，YOLOv8的标准模型可能无法充分满足需求。因此，基于YOLOv8的改进方案，针对电杆基坑的特征进行优化，具有重要的研究价值。

本研究采用的smp-pole-pit数据集包含1100幅图像，涵盖了三类目标：其他、smp-pit和smp-pole。这一数据集的多样性为模型的训练与验证提供了丰富的样本，能够有效提升模型的泛化能力。通过对这些图像进行实例分割，不仅可以精确识别电杆及其基坑的位置，还能够提取出其形状与尺寸等信息，为后续的工程设计与维护提供数据支持。

改进YOLOv8的电杆基坑分割系统，不仅能够提高电杆基坑的检测精度，还能在实时性方面满足工程现场的需求。通过引入先进的图像处理技术与深度学习算法，研究将推动电力基础设施的智能化管理进程，降低人工成本，提高工作效率。此外，该研究还具有重要的社会意义，能够有效提升电力系统的安全性，减少因电杆基坑问题导致的事故发生，从而保障公众的用电安全。

综上所述，基于改进YOLOv8的电杆基坑分割系统的研究，不仅是对深度学习技术在电力工程领域应用的探索，更是对电力基础设施管理模式的创新尝试。通过这一研究，期望能够为电力行业提供更为高效、准确的解决方案，推动电力系统的智能化与现代化发展。

图片效果

数据集信息

在现代计算机视觉领域，数据集的构建与选择对于模型的训练和性能提升至关重要。本次研究所采用的数据集名为“smp-pole-pit”，其主要目标是为改进YOLOv8-seg模型在电杆基坑分割任务中的表现提供强有力的支持。该数据集的设计充分考虑了电杆基坑的特征与实际应用场景，确保其在多样性和代表性方面能够满足深度学习模型的需求。

“smp-pole-pit”数据集包含三个主要类别，分别为“Other”、“smp-pit”和“smp-pole”。这些类别的划分不仅反映了电杆基坑的不同组成部分，也为模型提供了更为细致的学习目标。首先，“Other”类别涵盖了与电杆基坑相关但不属于特定类别的对象或背景信息，这一类别的存在有助于模型在处理复杂场景时，能够更好地进行背景抑制与目标分离。其次，“smp-pit”类别专注于电杆基坑的具体区域，标注了电杆基坑的边界与特征，使得模型能够准确识别并分割出这一重要部分。最后，“smp-pole”类别则专注于电杆本身，标注了电杆的形状、位置及其与基坑的关系，确保模型能够在分割过程中有效地识别电杆的存在与特征。

数据集的构建过程经过了严格的标注与验证，确保每个类别的样本数量充足且标注准确。为了提高模型的泛化能力，数据集中的样本来源于多种不同的环境与条件，包括城市、乡村及不同的天气状况。这种多样性使得模型在实际应用中能够更好地适应不同的场景，提升其鲁棒性与准确性。此外，数据集还包含了多种不同角度与距离的图像，使得模型能够学习到电杆基坑在不同视角下的特征表现。

在数据集的使用过程中，研究者们将通过数据增强技术进一步丰富样本的多样性。这些技术包括旋转、缩放、翻转以及颜色变换等，旨在提高模型的学习能力和对未知数据的适应性。通过这些手段，研究者希望能够有效提升YOLOv8-seg模型在电杆基坑分割任务中的性能，使其在实际应用中能够更准确地进行目标检测与分割。

综上所述，“smp-pole-pit”数据集为改进YOLOv8-seg模型提供了坚实的基础，其多样的类别设置与丰富的样本来源为模型的训练提供了良好的数据支持。随着研究的深入，期待该数据集能够为电杆基坑分割技术的发展做出贡献，并推动相关领域的进步与应用。

核心代码

以下是经过简化和注释的核心代码部分，主要包含模型的定义和前向传播逻辑。

import torch
import torch.nn as nn
from timm.models.layers import SqueezeExcite

定义一个可分离卷积的模块，包含卷积和批归一化

class Conv2d_BN(torch.nn.Sequential):
def init(self, in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1):
super().init()
# 添加卷积层
self.add_module(‘conv’, torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups, bias=False))
# 添加批归一化层
self.add_module(‘bn’, torch.nn.BatchNorm2d(out_channels))

@torch.no_grad()
def fuse_self(self):# 融合卷积和批归一化为一个卷积层conv, bn = self._modules.values()w = bn.weight / (bn.running_var + bn.eps)**0.5  # 归一化权重w = conv.weight * w[:, None, None, None]  # 融合权重b = bn.bias + (conv.bias - bn.running_mean) * bn.weight / (bn.running_var + bn.eps)**0.5  # 计算偏置fused_conv = torch.nn.Conv2d(w.size(1), w.size(0), w.shape[2:], stride=conv.stride, padding=conv.padding, dilation=conv.dilation, groups=conv.groups)fused_conv.weight.data.copy_(w)fused_conv.bias.data.copy_(b)return fused_conv

定义残差模块

class Residual(torch.nn.Module):
def init(self, module):
super().init()
self.module = module

def forward(self, x):return x + self.module(x)  # 残差连接@torch.no_grad()
def fuse_self(self):# 融合残差模块if isinstance(self.module, Conv2d_BN):return self.module.fuse_self()return self

定义RepViT块

class RepViTBlock(nn.Module):
def init(self, inp, hidden_dim, oup, kernel_size, stride, use_se):
super(RepViTBlock, self).init()
self.token_mixer = nn.Sequential(
Conv2d_BN(inp, inp, kernel_size, stride, (kernel_size - 1) // 2, groups=inp),
SqueezeExcite(inp, 0.25) if use_se else nn.Identity(),
Conv2d_BN(inp, oup, ks=1, stride=1, pad=0)
)
self.channel_mixer = Residual(nn.Sequential(
Conv2d_BN(oup, hidden_dim, 1, 1, 0),
nn.GELU(),
Conv2d_BN(hidden_dim, oup, 1, 1, 0)
))

def forward(self, x):return self.channel_mixer(self.token_mixer(x))  # 前向传播

定义RepViT模型

class RepViT(nn.Module):
def init(self, cfgs):
super(RepViT, self).init()
self.features = nn.ModuleList()
input_channel = cfgs[0][2] # 获取输入通道数
for k, t, c, use_se, s in cfgs:
self.features.append(RepViTBlock(input_channel, input_channel * t, c, k, s, use_se))
input_channel = c # 更新输入通道数

def forward(self, x):for f in self.features:x = f(x)  # 逐层前向传播return x

示例：构建RepViT模型并进行前向传播

if name == ‘main’:
cfgs = [
[3, 2, 64, 1, 1], # k, t, c, SE, s
[3, 2, 128, 1, 2],
[3, 2, 256, 1, 2]
]
model = RepViT(cfgs) # 创建模型
inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 创建输入
res = model(inputs) # 前向传播
print(res.size()) # 输出结果的尺寸
代码说明：
Conv2d_BN：定义了一个包含卷积和批归一化的模块，并提供了融合这两个层的方法。
Residual：实现了残差连接的模块，允许输入直接加到输出上。
RepViTBlock：定义了RepViT的基本构建块，包含了token混合和channel混合的逻辑。
RepViT：构建整个RepViT模型，包含多个RepViTBlock。
前向传播：在__main__部分，展示了如何实例化模型并进行前向传播。
这个程序文件定义了一个名为 RepViT 的深度学习模型，主要用于图像处理任务。该模型基于一种新的网络架构，结合了卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT）的特性。文件中包含了多个类和函数，具体功能如下：

首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 和 NumPy，以及 timm 库中的 SqueezeExcite 层。接着，定义了一个名为 replace_batchnorm 的函数，用于替换网络中的 BatchNorm 层，以便在推理时进行模型融合，从而提高推理速度。

接下来，定义了一个 _make_divisible 函数，确保网络中所有层的通道数都是 8 的倍数，这对于某些模型的性能优化是必要的。

Conv2d_BN 类是一个自定义的卷积层，包含卷积操作和 BatchNorm 层，并且提供了一个 fuse_self 方法，用于将卷积和 BatchNorm 融合为一个操作，从而提高推理效率。

Residual 类实现了残差连接，允许在训练时随机丢弃一些输出，以增强模型的鲁棒性。它同样提供了 fuse_self 方法，用于融合操作。

RepVGGDW 类实现了一种特定的卷积结构，结合了深度可分离卷积和残差连接。它的 forward 方法定义了前向传播的逻辑。

RepViTBlock 类是构建 RepViT 模型的基本单元，包含了 token mixer 和 channel mixer 的逻辑，前者用于处理输入的空间信息，后者用于处理通道信息。

RepViT 类是整个模型的主体，构造函数接受一个配置列表 cfgs，根据该配置构建模型的各个层。它的 forward 方法定义了模型的前向传播逻辑，并在特定的尺度下提取特征。

switch_to_deploy 方法用于将模型切换到推理模式，主要是通过调用 replace_batchnorm 函数来实现。

update_weight 函数用于更新模型的权重，确保加载的权重与模型的结构相匹配。

最后，定义了一系列函数（如 repvit_m0_9, repvit_m1_0, 等），用于构建不同配置的 RepViT 模型。这些函数会根据预定义的配置构建模型，并可选择性地加载预训练权重。

在文件的最后部分，提供了一个示例代码块，展示如何实例化一个 RepViT 模型并进行前向传播测试。通过生成随机输入，模型的输出特征图的尺寸被打印出来。

总体而言，这个文件实现了一个灵活且高效的图像处理模型，结合了现代深度学习的多种技术，适用于各种计算机视觉任务。

12.系统整体结构（节选）
整体功能和构架概括
该程序库是一个用于深度学习和计算机视觉任务的框架，特别关注于对象检测、图像分类和跟踪等应用。它结合了多种现代神经网络架构（如 ConvNeXt、RepViT 和 DCNv3），并提供了数据处理、模型构建和跟踪的基础功能。整个框架的构架可以分为以下几个主要部分：

模型构建：包括多种神经网络架构的实现，如 ConvNeXt V2 和 RepViT，提供灵活的模型配置和前向传播逻辑。
数据处理：提供了数据集的加载和处理功能，支持数据增强和标签管理，适用于训练和验证模型。
对象跟踪：实现了基础的跟踪类，提供了对象跟踪的基本功能和状态管理。
测试与验证：包含测试脚本，用于验证模型的前向和反向传播是否正确，确保实现的稳定性和性能。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics\nn\extra_modules\ops_dcnv3\test.py 测试 DCNv3 模型的前向和反向传播，验证其与 PyTorch 实现的一致性，并测量性能。
ultralytics\nn\backbone\convnextv2.py 实现 ConvNeXt V2 模型，包含模型的基本构建块和整体架构，支持图像分类任务。
ultralytics\data\base.py 定义 BaseDataset 类，用于加载和处理图像数据，支持数据增强和标签管理，适用于模型训练。
ultralytics\trackers\basetrack.py 定义 BaseTrack 类，提供对象跟踪的基础功能，包括跟踪状态管理和基本操作。
ultralytics\nn\backbone\repvit.py 实现 RepViT 模型，结合卷积和视觉变换器的特性，适用于图像处理任务，支持灵活的模型配置。
通过这些文件的组合，用户可以构建、训练和评估深度学习模型，处理图像数据，并实现对象跟踪功能，形成一个完整的计算机视觉解决方案。

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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