【完整源码+数据集+部署教程】飞机尾迹分割系统： yolov8-seg-rtdetr

背景意义

研究背景与意义

随着航空运输业的迅猛发展，飞机在高空飞行过程中所产生的尾迹（contrail）逐渐引起了科学界和社会公众的广泛关注。飞机尾迹不仅对气候变化有潜在影响，还可能对航空安全、环境保护等领域产生重要影响。因此，准确识别和分割飞机尾迹，尤其是在复杂背景下的尾迹类型，成为了计算机视觉和遥感领域的重要研究课题。传统的尾迹检测方法多依赖于人工标注和经验规则，效率低下且易受人为因素影响，难以满足大规模数据处理的需求。

近年来，深度学习技术的快速发展为尾迹分割提供了新的解决方案。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时目标检测能力而受到广泛应用。特别是YOLOv8模型，凭借其在特征提取和处理速度上的优势，成为了处理复杂场景下目标检测和分割任务的理想选择。然而，针对飞机尾迹的特定特征，YOLOv8模型仍需进行改进，以提高其在尾迹分割任务中的准确性和鲁棒性。

本研究基于改进YOLOv8的飞机尾迹分割系统，旨在利用丰富的尾迹数据集信息，提升模型在不同尾迹类型下的分割性能。该数据集包含1600幅图像，涵盖了七个类别的尾迹类型，包括“contrail maybe”、“contrail old”、“contrail veryold”、“contrail young”、“parasite”、“sun”和“unknown”。这些类别的多样性为模型的训练提供了良好的基础，能够帮助模型学习到不同尾迹的特征和背景信息，从而实现更为精确的分割。

通过对YOLOv8模型的改进，本研究将重点关注以下几个方面：首先，优化模型的特征提取网络，以增强其对尾迹细节的捕捉能力；其次，结合多尺度特征融合技术，提高模型在不同分辨率下的分割效果；最后，利用数据增强技术扩展训练样本的多样性，提升模型的泛化能力。这些改进措施将使得模型在面对复杂背景和多变环境时，依然能够保持较高的分割精度。

本研究的意义不仅在于推动飞机尾迹分割技术的发展，更在于为航空气候影响研究提供可靠的数据支持。通过精确的尾迹分割，研究人员可以更好地分析尾迹对气候变化的影响，进而为制定相应的环境保护政策提供科学依据。此外，改进后的分割系统也可以应用于其他领域，如遥感影像分析、环境监测等，具有广泛的应用前景。

综上所述，基于改进YOLOv8的飞机尾迹分割系统的研究，不仅填补了现有技术在尾迹分割领域的空白，也为相关领域的研究提供了新的思路和方法。通过本研究的开展，期望能够为航空运输的可持续发展和环境保护贡献一份力量。

图片效果

数据集信息

数据集信息展示

在现代航空领域，飞机尾迹的检测与分割成为了研究的热点之一。为了有效地训练改进YOLOv8-seg的飞机尾迹分割系统，我们构建了一个名为“contrail_seg1”的数据集。该数据集专注于对飞机尾迹的多样性进行细致的分类，涵盖了七个不同的类别，旨在提高模型对不同类型尾迹的识别能力和分割精度。

“contrail_seg1”数据集的类别数量为七个，具体类别包括：‘contrail maybe’、‘contrail old’、‘contrail veryold’、‘contrail young’、‘parasite’、‘sun’以及‘unknow’。这些类别的设定不仅反映了飞机尾迹的不同生长阶段和状态，还考虑到了可能影响尾迹形成的外部因素。每个类别都代表了特定的尾迹特征，便于模型在训练过程中进行更为细致的学习和识别。

首先，‘contrail maybe’类别主要用于标识那些尚未完全形成或不太明显的尾迹。这类尾迹通常在气象条件不佳或飞机飞行高度较低时出现，具有一定的不确定性。其次，‘contrail young’类别则代表了刚刚形成的尾迹，通常呈现出较为清晰的形态，便于模型进行初步的识别和分割。

随着时间的推移，尾迹会经历不同的老化阶段，因此我们将其分为‘contrail old’和‘contrail veryold’两个类别。‘contrail old’代表那些已经存在一段时间的尾迹，可能会因气象条件的变化而呈现出不同的形态。而‘contrail veryold’则是指那些几乎完全消散的尾迹，通常在图像中呈现出模糊的轮廓，这对模型的分割能力提出了更高的要求。

此外，数据集中还包含了‘parasite’类别，专门用于标识与飞机尾迹无关的其他物体或现象。这一类别的设定有助于提高模型的准确性，避免将其他物体误判为尾迹。同时，‘sun’类别则用于标识图像中的太阳光照影响，这在尾迹的成像中也起着重要作用。最后，‘unknow’类别则用于处理那些无法明确分类的尾迹或现象，确保数据集的全面性和灵活性。

“contrail_seg1”数据集的构建不仅为改进YOLOv8-seg提供了丰富的训练素材，还为研究人员在飞机尾迹检测与分割领域的深入探索奠定了基础。通过对不同类别的细致划分，模型能够在训练过程中更好地理解和学习尾迹的特征，从而在实际应用中实现更高的分割精度和识别能力。这一数据集的推出，标志着飞机尾迹研究的一个重要进展，为未来的相关研究提供了坚实的基础。

核心代码

以下是经过简化并添加详细中文注释的核心代码部分：

import torch
import torch.nn as nn
from functools import partial

class Mlp(nn.Module):
“”" 多层感知机（MLP）模块 “”"
def init(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.):
super().init()
out_features = out_features or in_features # 输出特征数默认为输入特征数
hidden_features = hidden_features or in_features # 隐藏层特征数默认为输入特征数
self.fc1 = nn.Conv2d(in_features, hidden_features, 1) # 1x1卷积层
self.dwconv = DWConv(hidden_features) # 深度卷积层
self.act = act_layer() # 激活函数
self.fc2 = nn.Conv2d(hidden_features, out_features, 1) # 1x1卷积层
self.drop = nn.Dropout(drop) # Dropout层

def forward(self, x):""" 前向传播 """x = self.fc1(x)  # 第一层卷积x = self.dwconv(x)  # 深度卷积x = self.act(x)  # 激活x = self.drop(x)  # Dropoutx = self.fc2(x)  # 第二层卷积x = self.drop(x)  # Dropoutreturn x

class Attention(nn.Module):
“”" 注意力模块 “”"
def init(self, d_model):
super().init()
self.proj_1 = nn.Conv2d(d_model, d_model, 1) # 1x1卷积用于投影
self.activation = nn.GELU() # 激活函数
self.spatial_gating_unit = LSKblock(d_model) # 空间门控单元
self.proj_2 = nn.Conv2d(d_model, d_model, 1) # 1x1卷积用于投影

def forward(self, x):""" 前向传播 """shortcut = x.clone()  # 保存输入用于残差连接x = self.proj_1(x)  # 投影x = self.activation(x)  # 激活x = self.spatial_gating_unit(x)  # 空间门控x = self.proj_2(x)  # 投影x = x + shortcut  # 残差连接return x

class Block(nn.Module):
“”" 基本块，包含注意力和MLP “”"
def init(self, dim, mlp_ratio=4., drop=0., drop_path=0., act_layer=nn.GELU):
super().init()
self.norm1 = nn.BatchNorm2d(dim) # 第一层归一化
self.norm2 = nn.BatchNorm2d(dim) # 第二层归一化
self.attn = Attention(dim) # 注意力模块
self.mlp = Mlp(in_features=dim, hidden_features=int(dim * mlp_ratio), act_layer=act_layer, drop=drop) # MLP模块

def forward(self, x):""" 前向传播 """x = x + self.attn(self.norm1(x))  # 注意力模块x = x + self.mlp(self.norm2(x))  # MLP模块return x

class LSKNet(nn.Module):
“”" LSKNet模型 “”"
def init(self, img_size=224, in_chans=3, embed_dims=[64, 128, 256, 512], depths=[3, 4, 6, 3]):
super().init()
self.num_stages = len(depths) # 模型阶段数

    for i in range(self.num_stages):# 创建重叠的Patch嵌入层patch_embed = OverlapPatchEmbed(img_size=img_size // (2 ** i), in_chans=in_chans if i == 0 else embed_dims[i - 1], embed_dim=embed_dims[i])# 创建Block模块block = nn.ModuleList([Block(dim=embed_dims[i]) for _ in range(depths[i])])setattr(self, f"patch_embed{i + 1}", patch_embed)  # 将嵌入层添加到模型中setattr(self, f"block{i + 1}", block)  # 将Block添加到模型中def forward(self, x):""" 前向传播 """outs = []for i in range(self.num_stages):patch_embed = getattr(self, f"patch_embed{i + 1}")  # 获取嵌入层block = getattr(self, f"block{i + 1}")  # 获取Blockx, H, W = patch_embed(x)  # 嵌入for blk in block:x = blk(x)  # 通过Blockouts.append(x)  # 保存输出return outs

class DWConv(nn.Module):
“”" 深度卷积模块 “”"
def init(self, dim=768):
super(DWConv, self).init()
self.dwconv = nn.Conv2d(dim, dim, 3, padding=1, groups=dim) # 深度卷积

def forward(self, x):""" 前向传播 """return self.dwconv(x)  # 深度卷积

def lsknet_t(weights=‘’):
“”" 创建LSKNet_t模型 “”"
model = LSKNet(embed_dims=[32, 64, 160, 256], depths=[3, 3, 5, 2])
if weights:
model.load_state_dict(torch.load(weights)[‘state_dict’]) # 加载权重
return model

if name == ‘main’:
model = lsknet_t() # 实例化模型
inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 创建输入张量
for i in model(inputs):
print(i.size()) # 打印输出尺寸
代码核心部分解释：
Mlp类：实现了一个多层感知机模块，包含两层卷积和一个深度卷积，最后通过Dropout进行正则化。
Attention类：实现了一个注意力机制，包含两个1x1卷积和一个空间门控单元（LSKblock）。
Block类：是网络的基本构建块，包含注意力模块和MLP模块，使用BatchNorm进行归一化。
LSKNet类：整个网络结构，包含多个阶段，每个阶段由Patch嵌入层和多个Block组成。
DWConv类：实现了深度卷积，用于特征提取。
lsknet_t函数：用于创建LSKNet_t模型并加载权重。
这个程序文件定义了一个名为 LSKNet 的深度学习模型，主要用于图像处理任务。文件中包含多个类和函数，下面对其进行逐一说明。

首先，程序导入了必要的库，包括 PyTorch 和一些用于构建神经网络的模块。接着，定义了一个名为 Mlp 的类，它是一个多层感知机，包含两个卷积层和一个深度卷积层。Mlp 类的初始化方法接受输入特征数、隐藏特征数、输出特征数、激活函数和 dropout 比例等参数。前向传播方法中，输入数据经过一系列卷积、激活和 dropout 操作后输出。

接下来是 LSKblock 类，它实现了一种特殊的卷积块。该类包含多个卷积层和注意力机制，能够对输入特征进行空间和通道的加权。前向传播中，输入数据经过不同的卷积操作，生成的特征通过拼接和池化得到注意力权重，最终对输入进行加权并返回。

Attention 类实现了一个注意力机制，包含两个卷积层和一个 LSKblock。它通过对输入进行线性变换和激活，结合 LSKblock 的输出，最终将结果与输入相加，形成残差连接。

Block 类是一个更复杂的模块，结合了批归一化、注意力机制和多层感知机。它使用了残差连接和随机深度（DropPath）来增强模型的表现。每个 Block 中的前向传播会先经过注意力层，再经过多层感知机，最后将结果与输入相加。

OverlapPatchEmbed 类负责将输入图像转换为补丁嵌入，使用卷积层对图像进行处理，并进行批归一化。前向传播返回嵌入后的特征图以及其高和宽。

LSKNet 类是整个模型的核心，包含多个阶段，每个阶段由补丁嵌入、多个 Block 和归一化层组成。模型的初始化方法中，根据给定的参数构建各个阶段的结构。前向传播方法中，输入数据依次经过每个阶段，最终返回各个阶段的输出特征。

DWConv 类实现了深度卷积，用于在 Mlp 中使用。它通过卷积操作对输入进行处理。

update_weight 函数用于更新模型的权重，将加载的权重与模型的权重进行匹配，并更新成功加载的权重。

最后，lsknet_t 和 lsknet_s 函数分别用于创建不同配置的 LSKNet 模型，并可选择加载预训练权重。主程序部分创建了一个 LSKNet 模型实例，并对随机生成的输入进行前向传播，打印输出特征的尺寸。

整体来看，这个程序实现了一个灵活且强大的图像处理模型，适用于各种计算机视觉任务。

12.系统整体结构（节选）
程序整体功能和构架概括
该程序是 Ultralytics YOLO 项目的一个组成部分，主要用于计算机视觉任务，特别是目标检测和姿态估计。整体架构包括多个模块，各自负责不同的功能：

检查和验证：checks.py 文件用于检查环境配置、依赖项和版本兼容性，确保模型训练和推理的顺利进行。
网络构建：block.py 文件实现了多种神经网络层和结构，提供了构建深度学习模型的基础组件。
训练框架：train.py 文件为姿态估计模型提供了训练框架，支持用户自定义配置和参数，并实现了训练过程中的可视化功能。
损失计算：loss.py 文件实现了复杂的损失计算机制，适用于目标检测模型，支持多种损失类型和灵活的配置选项。
模型架构：lsknet.py 文件定义了 LSKNet 模型，结合了多种卷积层、注意力机制和多层感知机，适用于图像处理任务。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/utils/checks.py 检查环境配置、依赖项和版本兼容性，确保模型训练和推理的顺利进行。
ultralytics/nn/extra_modules/block.py 实现多种神经网络层和结构，提供构建深度学习模型的基础组件。
ultralytics/models/yolo/pose/train.py 提供姿态估计模型的训练框架，支持用户自定义配置和参数，包含可视化功能。
ultralytics/models/utils/loss.py 实现目标检测模型的损失计算机制，支持多种损失类型和灵活配置选项。
ultralytics/nn/backbone/lsknet.py 定义 LSKNet 模型，结合卷积层、注意力机制和多层感知机，适用于图像处理任务。
这个表格清晰地总结了每个文件的主要功能，便于理解整个项目的架构和模块间的关系。

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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