【完整源码+数据集+部署教程】武装人员图像分割系统： yolov8-seg-GFPN

背景意义

研究背景与意义

随着科技的迅猛发展，计算机视觉领域的研究逐渐成为人工智能的重要组成部分。在众多计算机视觉任务中，图像分割作为一种关键技术，能够有效地将图像中的目标与背景进行分离，进而实现对目标的精确识别与分析。尤其是在安全防范、公共安全和军事领域，武装人员的识别与监测显得尤为重要。近年来，深度学习技术的飞速进步为图像分割任务提供了强大的支持，其中YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效性和准确性而受到广泛关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，进一步提升了目标检测和分割的性能，展现出良好的应用前景。

本研究旨在基于改进的YOLOv8模型，构建一个针对武装人员的图像分割系统。该系统将重点关注两类目标：武器（gun）和人员（person），通过对731幅图像的分析与处理，实现对武装人员及其携带武器的精准分割。这一数据集的选择不仅涵盖了武装人员的多样性，还为模型的训练与测试提供了丰富的样本，确保了系统的有效性与可靠性。

在当今社会，安全问题日益突出，恐怖活动、暴力事件频发，给社会稳定和人民生命财产安全带来了严峻挑战。通过构建高效的武装人员图像分割系统，能够在公共场所、重要活动及边境防控等场景中，实时监测和识别潜在威胁，提升安全防范能力。此外，该系统还可以为执法部门提供技术支持，帮助其在复杂环境中快速识别武装人员，减少误判和漏判的风险。

本研究的意义不仅在于技术层面的创新，更在于其对社会安全的积极贡献。通过改进YOLOv8模型，我们希望能够提高图像分割的精度和速度，进而实现对武装人员的快速响应和处理。这将为公共安全管理提供有力的技术保障，促进社会的和谐与稳定。

综上所述，基于改进YOLOv8的武装人员图像分割系统的研究，不仅具有重要的学术价值，也具备广泛的应用前景。通过对武装人员及其武器的精准识别与分割，我们能够为安全防范提供更为有效的解决方案，推动计算机视觉技术在实际应用中的落地与发展。希望本研究能够为相关领域的研究者提供参考，并为未来的技术创新奠定基础。

图片效果

数据集信息

数据集信息展示

在现代计算机视觉领域，图像分割技术正日益成为提升目标检测精度的重要手段。为此，我们构建了一个专门用于训练改进YOLOv8-seg的武装人员图像分割系统的数据集，命名为“Armed personnel”。该数据集的设计旨在为研究人员和开发者提供一个高质量的基础，以便于在武装人员识别和分割任务中实现更高的准确性和鲁棒性。

“Armed personnel”数据集包含两个主要类别，分别为“gun”和“person”。这两个类别的选择不仅反映了武装人员的基本特征，也为模型在复杂场景中的表现提供了必要的多样性。具体而言，“gun”类别代表各种类型的武器，包括手枪、步枪等，而“person”类别则涵盖了不同姿态、服装和环境下的武装人员。这种类别的设置使得数据集能够有效模拟现实世界中可能遇到的各种情况，从而增强模型的泛化能力。

数据集的构建过程注重多样性和代表性。我们从多个来源收集了大量图像，确保覆盖不同的场景、光照条件和背景。每张图像都经过精心标注，确保“gun”和“person”类别的边界清晰可辨。这种高质量的标注不仅提高了数据集的实用性，也为模型训练提供了可靠的监督信号。为了进一步增强数据集的实用性，我们还对图像进行了多种数据增强处理，包括旋转、缩放、翻转等操作。这些增强技术旨在增加数据集的多样性，使得模型在面对不同情况时能够保持良好的性能。

在训练过程中，数据集的类别数量虽然仅为两个，但其复杂性和挑战性不容小觑。武装人员的外观和姿态可能因文化、地域和环境的不同而存在显著差异，这就要求模型具备较强的特征提取能力和分割精度。此外，背景的复杂性也可能对模型的性能产生影响，因此在训练过程中，我们特别关注模型在不同背景下的表现，以确保其在实际应用中的有效性。

通过对“Armed personnel”数据集的深入分析和应用，我们期望能够推动武装人员图像分割技术的发展。该数据集不仅为研究人员提供了一个实验平台，也为实际应用中的安全监控、公共安全等领域提供了重要的技术支持。未来，我们计划不断扩展和更新数据集，增加更多的类别和样本，以适应不断变化的需求和挑战。我们相信，随着技术的进步和数据集的不断完善，武装人员图像分割系统将能够在更广泛的场景中发挥重要作用，为社会的安全与稳定贡献力量。

核心代码

以下是经过简化和注释的核心代码部分，主要包括 MaskDecoder 类及其相关方法，以及 MLP 类。注释详细解释了每个部分的功能和作用。

import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from typing import List, Tuple, Type

class MaskDecoder(nn.Module):
“”"
MaskDecoder 类用于生成图像的掩码及其质量评分，采用变换器架构来预测掩码。
“”"

def __init__(self,*,transformer_dim: int,  # 变换器模块的通道维度transformer: nn.Module,  # 用于掩码预测的变换器模块num_multimask_outputs: int = 3,  # 预测的掩码数量activation: Type[nn.Module] = nn.GELU,  # 激活函数类型iou_head_depth: int = 3,  # 预测掩码质量的MLP深度iou_head_hidden_dim: int = 256,  # 预测掩码质量的MLP隐藏层维度
) -> None:super().__init__()self.transformer_dim = transformer_dim  # 设置变换器维度self.transformer = transformer  # 初始化变换器模块self.num_multimask_outputs = num_multimask_outputs  # 设置掩码数量# 初始化 IoU 令牌和掩码令牌的嵌入self.iou_token = nn.Embedding(1, transformer_dim)self.num_mask_tokens = num_multimask_outputs + 1  # 包含 IoU 令牌的掩码令牌数量self.mask_tokens = nn.Embedding(self.num_mask_tokens, transformer_dim)# 输出上采样网络self.output_upscaling = nn.Sequential(nn.ConvTranspose2d(transformer_dim, transformer_dim // 4, kernel_size=2, stride=2),nn.LayerNorm(transformer_dim // 4),activation(),nn.ConvTranspose2d(transformer_dim // 4, transformer_dim // 8, kernel_size=2, stride=2),activation(),)# 初始化用于生成掩码的超网络 MLPself.output_hypernetworks_mlps = nn.ModuleList([MLP(transformer_dim, transformer_dim, transformer_dim // 8, 3) for _ in range(self.num_mask_tokens)])# 预测掩码质量的 MLPself.iou_prediction_head = MLP(transformer_dim, iou_head_hidden_dim, self.num_mask_tokens, iou_head_depth)def forward(self,image_embeddings: torch.Tensor,  # 图像编码器的嵌入image_pe: torch.Tensor,  # 图像嵌入的位置信息sparse_prompt_embeddings: torch.Tensor,  # 稀疏提示的嵌入dense_prompt_embeddings: torch.Tensor,  # 密集提示的嵌入multimask_output: bool,  # 是否返回多个掩码
) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:"""根据图像和提示嵌入预测掩码。"""# 预测掩码和 IoU 评分masks, iou_pred = self.predict_masks(image_embeddings=image_embeddings,image_pe=image_pe,sparse_prompt_embeddings=sparse_prompt_embeddings,dense_prompt_embeddings=dense_prompt_embeddings,)# 根据是否需要多个掩码选择输出mask_slice = slice(1, None) if multimask_output else slice(0, 1)masks = masks[:, mask_slice, :, :]iou_pred = iou_pred[:, mask_slice]return masks, iou_pred  # 返回预测的掩码和质量评分def predict_masks(self,image_embeddings: torch.Tensor,image_pe: torch.Tensor,sparse_prompt_embeddings: torch.Tensor,dense_prompt_embeddings: torch.Tensor,
) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:"""预测掩码的具体实现。"""# 连接输出令牌output_tokens = torch.cat([self.iou_token.weight, self.mask_tokens.weight], dim=0)output_tokens = output_tokens.unsqueeze(0).expand(sparse_prompt_embeddings.size(0), -1, -1)tokens = torch.cat((output_tokens, sparse_prompt_embeddings), dim=1)# 扩展每个图像的数据以适应每个掩码src = torch.repeat_interleave(image_embeddings, tokens.shape[0], dim=0)src = src + dense_prompt_embeddings  # 加上密集提示嵌入pos_src = torch.repeat_interleave(image_pe, tokens.shape[0], dim=0)# 运行变换器hs, src = self.transformer(src, pos_src, tokens)iou_token_out = hs[:, 0, :]  # IoU 令牌的输出mask_tokens_out = hs[:, 1:(1 + self.num_mask_tokens), :]  # 掩码令牌的输出# 上采样掩码嵌入并预测掩码src = src.transpose(1, 2).view(src.shape[0], src.shape[1], -1)  # 变换形状upscaled_embedding = self.output_upscaling(src)  # 上采样hyper_in_list: List[torch.Tensor] = [self.output_hypernetworks_mlps[i](mask_tokens_out[:, i, :]) for i in range(self.num_mask_tokens)]hyper_in = torch.stack(hyper_in_list, dim=1)masks = (hyper_in @ upscaled_embedding.view(upscaled_embedding.shape[0], upscaled_embedding.shape[1], -1)).view(upscaled_embedding.shape[0], -1, upscaled_embedding.shape[2], upscaled_embedding.shape[3])# 生成掩码质量预测iou_pred = self.iou_prediction_head(iou_token_out)return masks, iou_pred  # 返回掩码和质量预测

class MLP(nn.Module):
“”"
MLP (多层感知器) 模型，用于处理输入特征并生成输出。
“”"

def __init__(self,input_dim: int,  # 输入特征的维度hidden_dim: int,  # 隐藏层的维度output_dim: int,  # 输出层的维度num_layers: int,  # 隐藏层的数量sigmoid_output: bool = False,  # 是否对输出应用 sigmoid 激活
) -> None:super().__init__()self.num_layers = num_layersh = [hidden_dim] * (num_layers - 1)  # 隐藏层维度列表# 创建多层感知器的线性层self.layers = nn.ModuleList(nn.Linear(n, k) for n, k in zip([input_dim] + h, h + [output_dim]))self.sigmoid_output = sigmoid_output  # 设置是否使用 sigmoid 激活def forward(self, x):"""执行前向传播并应用激活函数。"""for i, layer in enumerate(self.layers):x = F.relu(layer(x)) if i < self.num_layers - 1 else layer(x)  # 对隐藏层应用 ReLU 激活if self.sigmoid_output:x = torch.sigmoid(x)  # 对输出应用 sigmoid 激活return x  # 返回输出

以上代码是一个用于生成图像掩码的深度学习模型的核心部分，包含了掩码解码器和多层感知器的实现。每个部分的功能和参数都进行了详细的注释，以便于理解其工作原理。

这个程序文件定义了一个名为 MaskDecoder 的类，属于 PyTorch 的 nn.Module 模块，主要用于生成图像的掩码以及相关的质量评分。它采用了变换器（transformer）架构来根据图像和提示嵌入（prompt embeddings）预测掩码。

在 MaskDecoder 类的构造函数中，初始化了一些重要的属性，包括变换器的维度、变换器模块本身、要预测的掩码数量、IoU（Intersection over Union）令牌的嵌入、掩码令牌的嵌入以及用于上采样输出的神经网络序列等。具体来说，iou_token 和 mask_tokens 是嵌入层，用于表示 IoU 和掩码的特征。output_upscaling 是一个包含多个层的序列，用于将输出特征图进行上采样。

forward 方法是该类的主要前向传播函数，接收图像嵌入、位置编码、稀疏和密集的提示嵌入以及一个布尔值，指示是否返回多个掩码。该方法首先调用 predict_masks 方法来生成掩码和 IoU 预测，然后根据 multimask_output 的值选择适当的掩码输出。

predict_masks 方法实现了掩码的具体预测过程。它首先将 IoU 令牌和掩码令牌进行拼接，然后将图像嵌入与密集提示嵌入相加，形成输入数据。接着，调用变换器进行处理，得到 IoU 令牌的输出和掩码令牌的输出。随后，掩码嵌入通过上采样和多个 MLP（多层感知机）进行处理，最终生成掩码。最后，IoU 预测头用于生成掩码质量的预测。

此外，文件中还定义了一个 MLP 类，用于构建多层感知机模型。该类的构造函数接收输入维度、隐藏层维度、输出维度和层数等参数，并根据这些参数创建相应的线性层。在前向传播中，依次通过每一层，并在每层之间应用 ReLU 激活函数，最后根据需要对输出应用 Sigmoid 激活。

整体来看，这个文件实现了一个用于图像掩码生成的解码器模块，结合了变换器架构和多层感知机，能够处理复杂的图像输入并生成高质量的掩码和评分。

12.系统整体结构（节选）
整体功能和构架概括
Ultralytics项目的代码结构主要围绕计算机视觉任务，特别是目标检测和分割等应用。各个模块和文件相互协作，提供了完整的功能，包括损失计算、实例处理、动态卷积操作、模型初始化以及掩码解码等。整体架构采用了面向对象的设计，使得各个组件可以独立开发和测试，同时又能通过公共接口进行有效的交互。

损失计算模块 (loss.py)：实现了多种损失函数，支持YOLO模型的训练。
实例处理模块 (instance.py)：提供了边界框、分割和关键点的处理功能，支持多种格式和操作。
动态卷积模块 (dynamic_snake_conv.py)：实现了动态蛇形卷积，增强了卷积操作的灵活性。
模型初始化模块 (init.py)：组织和导入与FastSAM相关的类，提供公共接口。
解码器模块 (decoders.py)：实现了掩码生成的解码器，结合变换器和多层感知机，处理图像输入并生成掩码。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/utils/loss.py 实现多种损失函数，包括滑动损失、变焦损失、边界框损失等，用于YOLO模型的训练和性能评估。
ultralytics/utils/instance.py 提供边界框、分割和关键点的处理功能，支持多种格式的转换和操作，便于计算机视觉任务中的实例管理。
ultralytics/nn/extra_modules/dynamic_snake_conv.py 实现动态蛇形卷积模块，增强卷积操作的灵活性，支持变形卷积和偏移卷积的功能。
ultralytics/models/fastsam/init.py 导入和组织与FastSAM相关的类，提供模块的公共接口，便于用户访问和使用FastSAM功能。
ultralytics/models/sam/modules/decoders.py 实现掩码生成的解码器，结合变换器和多层感知机，根据图像和提示嵌入生成高质量的掩码和评分。
这个表格总结了每个文件的主要功能，便于理解项目的整体结构和各个模块的作用。

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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