【完整源码+数据集+部署教程】水母图像分割系统： yolov8-seg-rtdetr
背景意义
研究背景与意义
水母作为海洋生态系统中重要的生物，其独特的形态和生物特性吸引了众多研究者的关注。随着海洋环境变化和人类活动的影响，水母的种群数量和分布模式发生了显著变化，导致其在生态系统中的角色愈发重要。水母不仅是海洋食物链的重要组成部分，还对海洋生态平衡、渔业资源和人类活动产生深远影响。因此，准确识别和分割水母图像，对于理解其生态行为、监测种群动态以及评估其对环境变化的响应具有重要的科学意义。
在图像处理和计算机视觉领域，目标检测和图像分割技术的快速发展为水母的研究提供了新的工具和方法。YOLO（You Only Look Once）系列模型以其高效的实时检测能力和良好的准确性，成为了目标检测领域的热门选择。YOLOv8作为该系列的最新版本，结合了深度学习的先进技术，具有更高的检测精度和更快的处理速度。然而，针对水母这一特定对象的图像分割任务，YOLOv8仍存在一定的局限性，尤其是在处理复杂背景和多种类水母时，分割效果不尽如人意。因此，基于改进YOLOv8的水母图像分割系统的研究显得尤为重要。
本研究所使用的数据集包含3100幅水母图像，涵盖了13个不同的类别，包括Comb、Dressed、Fish、FriedEggs、GoldThorn、Handstand、LightHouse、LionMane、Moon、Mosaic、Saltpeter、Speckle和StarThorn。这些类别的多样性为模型的训练和评估提供了丰富的样本，能够有效提高模型的泛化能力和鲁棒性。通过对这些图像进行实例分割，可以实现对不同水母种类的精确识别和分离，从而为后续的生态研究提供可靠的数据支持。
此外，改进YOLOv8的水母图像分割系统的研究不仅具有学术价值，也具备广泛的应用前景。该系统可以应用于海洋监测、生态保护、渔业管理等多个领域，帮助研究人员和管理者实时获取水母的分布信息和种群动态，为制定科学的管理策略提供依据。同时，该研究也为计算机视觉领域的实例分割技术提供了新的思路和方法，推动了相关技术的进步。
综上所述，基于改进YOLOv8的水母图像分割系统的研究，不仅能够提升水母的识别和分割精度，促进海洋生态研究的深入开展，还将为计算机视觉技术在生物识别领域的应用提供重要的实践经验。通过本研究的开展，期望能够为水母的生态监测和保护提供有效的技术支持，推动海洋科学的可持续发展
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“Jellyfish”的数据集，以训练和改进YOLOv8-seg模型，旨在实现高效的水母图像分割。该数据集包含13个不同的类别，每个类别代表了水母及其相关生物的独特特征和形态。这些类别包括：Comb（梳状水母）、Dressed（着装水母）、Fish（鱼类）、FriedEggs（煎蛋水母）、GoldThorn（金刺水母）、Handstand（倒立水母）、LightHouse（灯塔水母）、LionMane（狮鬃水母）、Moon（月亮水母）、Mosaic（马赛克水母）、Saltpeter（硝石水母）、Speckle（斑点水母）和StarThorn（星刺水母）。这些类别的多样性不仅反映了水母的生物多样性，也为模型的训练提供了丰富的样本，使其能够更好地识别和分割不同类型的水母。
数据集中的每个类别都包含大量高质量的图像，这些图像经过精心标注，确保了训练过程中的准确性和有效性。通过对这些图像的分析，YOLOv8-seg模型能够学习到不同水母的形态特征和颜色变化，从而在实际应用中实现更高的分割精度。例如，梳状水母以其独特的梳状结构而闻名，而狮鬃水母则因其长长的触手而引人注目。通过对这些特征的学习，模型不仅能够识别出水母的种类，还能在复杂的水下环境中进行有效的分割。
此外，数据集中的图像涵盖了多种拍摄条件和背景，这使得模型在训练过程中能够适应不同的环境变化。例如，某些图像可能是在阳光明媚的日子拍摄的，而另一些则可能是在阴暗的水域中拍摄的。这种多样性有助于提高模型的鲁棒性，使其在面对不同光照和背景条件时仍能保持良好的性能。
在训练过程中，我们将数据集分为训练集和验证集，以确保模型的泛化能力。训练集用于模型的学习，而验证集则用于评估模型在未见数据上的表现。通过不断调整模型参数和优化算法，我们期望能够提高YOLOv8-seg在水母图像分割任务中的表现，最终实现高效、准确的水母检测和分割。
总之，“Jellyfish”数据集为本研究提供了丰富的图像资源和多样的类别选择，使得YOLOv8-seg模型能够在水母图像分割任务中发挥出色的性能。通过对这些数据的深入分析和学习，我们希望能够推动水下生物图像处理技术的发展，为未来的海洋研究和生态保护提供更为强大的工具。
核心代码
以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：
class BaseValidator:
“”"
BaseValidator类用于创建验证器的基类。
属性:args (SimpleNamespace): 验证器的配置。dataloader (DataLoader): 用于验证的数据加载器。model (nn.Module): 要验证的模型。device (torch.device): 用于验证的设备。speed (dict): 包含预处理、推理、损失和后处理的处理时间。save_dir (Path): 保存结果的目录。
"""def __init__(self, dataloader=None, save_dir=None, args=None):"""初始化BaseValidator实例。参数:dataloader (torch.utils.data.DataLoader): 用于验证的数据加载器。save_dir (Path, optional): 保存结果的目录。args (SimpleNamespace): 验证器的配置。"""self.args = get_cfg(overrides=args) # 获取配置self.dataloader = dataloader # 数据加载器self.model = None # 模型初始化为Noneself.device = None # 设备初始化为Noneself.save_dir = save_dir or get_save_dir(self.args) # 设置保存目录self.speed = {'preprocess': 0.0, 'inference': 0.0, 'loss': 0.0, 'postprocess': 0.0} # 初始化速度字典@smart_inference_mode()
def __call__(self, trainer=None, model=None):"""支持验证预训练模型或正在训练的模型。"""self.device = select_device(self.args.device) # 选择设备model = AutoBackend(model or self.args.model, device=self.device) # 初始化模型model.eval() # 设置模型为评估模式# 遍历数据加载器for batch_i, batch in enumerate(self.dataloader):# 预处理batch = self.preprocess(batch)# 推理preds = model(batch['img'])# 更新指标self.update_metrics(preds, batch)stats = self.get_stats() # 获取统计信息self.print_results() # 打印结果return stats # 返回统计信息def preprocess(self, batch):"""预处理输入批次。"""return batch # 返回预处理后的批次def update_metrics(self, preds, batch):"""根据预测和批次更新指标。"""pass # 具体实现由子类定义def get_stats(self):"""返回模型性能的统计信息。"""return {} # 返回空字典，具体实现由子类定义def print_results(self):"""打印模型预测的结果。"""pass # 具体实现由子类定义
代码核心部分说明：
BaseValidator类：这是一个基类，用于实现模型验证的基本功能。它包含了模型验证所需的配置、数据加载器、设备选择等属性和方法。
__init__方法：初始化验证器实例，设置配置、数据加载器、模型、设备和保存目录等。
__call__方法：使得该类的实例可以被调用。它负责选择设备、初始化模型、设置模型为评估模式，并遍历数据加载器进行验证。
preprocess方法：用于对输入批次进行预处理，当前实现直接返回输入批次，具体的预处理逻辑可以在子类中实现。
update_metrics方法：根据模型的预测结果和输入批次更新性能指标，具体实现留给子类。
get_stats和print_results方法：分别用于获取统计信息和打印结果，具体实现由子类定义。
这些核心部分构成了验证器的基础框架，具体的实现细节和功能可以通过继承和扩展该类来实现。
这个程序文件 ultralytics/engine/validator.py 是一个用于验证模型在数据集测试或验证集上准确性的工具，主要用于 YOLO（You Only Look Once）系列模型的评估。文件中包含了一个名为 BaseValidator 的类，该类提供了模型验证的基本框架和方法。
在文件开头，使用了一个文档字符串，描述了如何使用这个验证器，包括如何通过命令行参数指定模型、数据集和图像大小等信息。支持多种模型格式，如 PyTorch、ONNX、TensorRT 等。
BaseValidator 类的构造函数 init 初始化了一些属性，包括数据加载器、保存结果的目录、进度条、模型参数等。它还检查并设置了一些默认参数，比如置信度阈值和图像大小。
call 方法是这个类的核心，支持对预训练模型或正在训练的模型进行验证。根据是否有训练器（trainer）传入，方法会选择不同的验证流程。如果正在训练，则会使用训练器的设备和数据，并将模型设置为评估模式；如果不是，则会加载指定的模型并进行必要的设备选择和数据集检查。
在验证过程中，使用了一个进度条来显示当前的验证进度，并在每个批次开始和结束时运行相应的回调函数。验证的步骤包括数据预处理、模型推理、损失计算和后处理。每个步骤都使用了性能分析工具来记录时间，以便后续分析。
此外，BaseValidator 类还提供了一些方法来处理预测结果，包括与真实标签匹配的 match_predictions 方法，以及用于添加和运行回调的 add_callback 和 run_callbacks 方法。这些回调可以在验证的不同阶段执行自定义操作。
该类还定义了一些抽象方法，如 get_dataloader 和 build_dataset，这些方法需要在子类中实现，以便根据具体的数据集和任务进行数据加载和构建。
总的来说，这个文件提供了一个灵活且可扩展的框架，用于验证 YOLO 模型的性能，支持多种数据集和模型格式，并允许用户通过回调机制自定义验证过程中的行为。
11.5 ultralytics\models_init_.py
以下是保留的核心代码部分，并附上详细的中文注释：
导入所需的模块
from .rtdetr import RTDETR # 导入RTDETR类
from .sam import SAM # 导入SAM类
from .yolo import YOLO # 导入YOLO类
定义可导出的模块成员
all = ‘YOLO’, ‘RTDETR’, ‘SAM’ # 允许更简单的导入方式
代码注释说明：
模块导入：
from .rtdetr import RTDETR：从当前包中导入 RTDETR 类，RTDETR 可能是一个用于目标检测的模型。
from .sam import SAM：从当前包中导入 SAM 类，SAM 可能是一个用于图像分割或其他任务的模型。
from .yolo import YOLO：从当前包中导入 YOLO 类，YOLO 是一种流行的实时目标检测模型。
可导出成员：
all = ‘YOLO’, ‘RTDETR’, ‘SAM’：定义了模块的公共接口，只有列在 all 中的成员可以通过 from module import * 的方式导入。这种做法有助于控制模块的可见性，避免不必要的命名冲突。
通过这些注释，可以更清晰地理解代码的结构和功能。
这个程序文件是Ultralytics YOLO项目的一部分，主要用于定义和导入模型。文件开头的注释表明该项目使用的是AGPL-3.0许可证，并且与YOLO（You Only Look Once）相关，这是一个广泛使用的目标检测算法。
在代码中，首先从当前包中导入了三个模型类：RTDETR、SAM和YOLO。这些类分别代表不同的模型实现，可能用于不同的目标检测或图像处理任务。通过这种方式，用户可以在其他模块中方便地使用这些模型。
最后，__all__变量被定义为一个包含字符串的元组，列出了可以被导入的公共接口。这意味着当使用from ultralytics.models import *时，只会导入YOLO、RTDETR和SAM这三个模型，帮助简化导入过程并避免不必要的命名冲突。
总的来说，这个文件的主要功能是组织和简化模型的导入，使得用户能够更方便地使用Ultralytics提供的各种模型。
12.系统整体结构（节选）
整体功能和构架概括
Ultralytics YOLO项目是一个用于目标检测和图像处理的深度学习框架。它实现了多种模型架构和功能，包括YOLO系列模型、目标跟踪算法以及模型验证工具。项目的结构模块化，便于扩展和维护。主要模块包括模型定义、跟踪器、验证器和初始化文件，这些模块协同工作，以提供高效的目标检测和跟踪能力。
模型模块：定义了不同的模型架构，如YOLO和SAM，支持多种图像处理任务。
跟踪模块：实现了目标跟踪功能，支持不同的跟踪算法（如BYTETracker和BOTSORT）。
验证模块：提供了模型验证的框架，允许用户评估模型在测试集上的性能。
初始化模块：简化了模型和功能的导入，方便用户使用。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/models/sam/modules/tiny_encoder.py 实现TinyViT模型架构，结合卷积和自注意力机制，用于图像处理任务。
ultralytics/trackers/track.py 提供目标跟踪功能，支持BYTETracker和BOTSORT算法。
ultralytics/models/sam/init.py 导入并暴露SAM模型和预测器，简化模块的使用。
ultralytics/engine/validator.py 定义模型验证的框架，支持对模型性能的评估和结果处理。
ultralytics/models/init.py 导入并暴露YOLO、RTDETR和SAM模型，简化模型的导入过程。
这个表格总结了每个文件的主要功能，展示了Ultralytics YOLO项目的模块化设计和功能分布。
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()......
源码文件
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