【完整源码+数据集+部署教程】 病毒病害图像分割系统： yolov8-seg-GFPN

背景意义

研究背景与意义

随着全球气候变化和人类活动的加剧，病毒性疾病的传播速度和范围日益扩大，给公共卫生和农业生产带来了严重威胁。近年来，诸如新冠病毒、埃博拉病毒和流感病毒等多种病毒性疾病的爆发，突显了快速、准确地识别和分割病毒病害图像的重要性。传统的病毒检测方法通常依赖于实验室检测和临床症状，然而这些方法不仅耗时长，而且对专业技术人员的依赖性强，难以实现快速响应。因此，基于计算机视觉和深度学习技术的图像分割系统逐渐成为研究的热点。

在这一背景下，YOLO（You Only Look Once）系列模型因其在实时目标检测中的优越性能而受到广泛关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，具备更高的检测精度和更快的处理速度，适合于处理复杂的病毒病害图像。然而，现有的YOLOv8模型在处理病毒病害图像时仍存在一定的局限性，尤其是在图像分割的精细度和对多类别病毒的识别能力方面。因此，改进YOLOv8以适应病毒病害图像分割的需求显得尤为重要。

本研究旨在基于改进的YOLOv8模型，构建一个高效的病毒病害图像分割系统。我们将利用包含1200张图像和16个类别的病毒病害数据集，这些类别涵盖了从腺病毒到诺如病毒等多种重要病毒。通过对这些图像进行深入分析和处理，我们希望能够提升模型在多类别病毒图像分割中的表现，进而为病毒性疾病的早期检测和预警提供有力支持。

本研究的意义不仅在于技术上的创新，更在于其对公共卫生和农业防疫的实际应用价值。通过实现高效的病毒病害图像分割系统，我们能够为病毒病害的监测和控制提供实时、准确的图像分析工具。这将有助于相关部门及时识别病毒传播风险，制定有效的防控措施，从而降低病毒性疾病对人类健康和农业生产的影响。此外，该系统的成功应用还可能为其他领域的图像分割任务提供借鉴，推动计算机视觉技术在生物医学和生态环境监测等领域的进一步发展。

综上所述，基于改进YOLOv8的病毒病害图像分割系统的研究，不仅具有重要的学术价值，也具备显著的社会意义。通过提升病毒病害的检测和分割能力，我们期待能够为公共卫生安全和农业可持续发展贡献一份力量。

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“Virus brone Disesase”的数据集，以训练和改进YOLOv8-seg的病毒病害图像分割系统。该数据集专注于多种病毒病害的图像数据，涵盖了广泛的病毒种类，共计包含16个类别。这些类别包括：Adenovirus、Astrovirus、CCHF、Covid19、Cowpox、Ebola、Influenza、Lassa、Marburg、Papilloma、Papioma、Rift Valley、Rotavirus、Nipah、Norovirus和Orf。这些病毒不仅在医学研究中具有重要意义，而且在公共卫生领域也引起了广泛关注。

每个类别的图像数据均经过精心挑选和标注，确保在训练过程中能够提供高质量的输入。这些图像展示了不同病毒感染的症状和表现，涵盖了从细胞层面到整体生物体的多种视角。这种多样性使得模型能够学习到更为复杂的特征，进而提高其在实际应用中的表现。

在数据集的构建过程中，研究团队采取了多种数据增强技术，以扩展数据集的规模和多样性。这些技术包括旋转、缩放、翻转和颜色变换等，旨在提高模型的鲁棒性和泛化能力。通过这种方式，数据集不仅包含了原始图像，还生成了多种变体，使得模型在面对不同条件和环境时，能够更好地进行图像分割。

此外，数据集的标注过程也经过严格的质量控制。每一张图像都由专业的生物医学专家进行标注，确保标注的准确性和一致性。这一过程不仅提高了数据集的可靠性，也为后续的模型训练提供了坚实的基础。通过精确的标注，YOLOv8-seg模型能够有效地识别和分割出不同病毒病害的特征区域，从而实现更为精准的分类和检测。

在模型训练阶段，我们采用了分层抽样的方法，以确保每个类别的数据在训练集和验证集中的比例合理。这种方法有效地避免了类别不平衡问题，使得模型在学习过程中能够充分接触到每一种病毒的特征。这对于提高模型的整体性能至关重要，尤其是在处理复杂的医学图像时，模型的准确性和可靠性直接影响到疾病的诊断和治疗。

总之，“Virus brone Disesase”数据集为本研究提供了丰富的图像数据和标注信息，支持我们在病毒病害图像分割领域的探索与创新。通过利用这一数据集，我们期望能够推动YOLOv8-seg模型在病毒病害检测中的应用，提升其在实际医疗场景中的表现，为公共卫生防控提供更为有效的技术支持。

核心代码

以下是简化后的核心代码，并附上详细的中文注释：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from timm.layers import weight_init

定义激活函数类，继承自ReLU

class Activation(nn.ReLU):
def init(self, dim, act_num=3, deploy=False):
super(Activation, self).init()
self.deploy = deploy # 是否为部署模式
# 权重参数初始化
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(dim, 1, act_num * 2 + 1, act_num * 2 + 1))
self.bias = None
self.bn = nn.BatchNorm2d(dim, eps=1e-6) # 批归一化
self.dim = dim
self.act_num = act_num
weight_init.trunc_normal_(self.weight, std=.02) # 权重初始化

def forward(self, x):# 前向传播if self.deploy:return F.conv2d(super(Activation, self).forward(x), self.weight, self.bias, padding=(self.act_num * 2 + 1) // 2, groups=self.dim)else:return self.bn(F.conv2d(super(Activation, self).forward(x),self.weight, padding=self.act_num, groups=self.dim))def switch_to_deploy(self):# 切换到部署模式，融合BN层if not self.deploy:kernel, bias = self._fuse_bn_tensor(self.weight, self.bn)self.weight.data = kernelself.bias = torch.nn.Parameter(torch.zeros(self.dim))self.bias.data = biasself.__delattr__('bn')  # 删除bn属性self.deploy = Truedef _fuse_bn_tensor(self, weight, bn):# 融合卷积层和BN层的权重kernel = weightrunning_mean = bn.running_meanrunning_var = bn.running_vargamma = bn.weightbeta = bn.biaseps = bn.epsstd = (running_var + eps).sqrt()t = (gamma / std).reshape(-1, 1, 1, 1)return kernel * t, beta + (0 - running_mean) * gamma / std

定义基本块

class Block(nn.Module):
def init(self, dim, dim_out, act_num=3, stride=2, deploy=False):
super().init()
self.deploy = deploy
if self.deploy:
self.conv = nn.Conv2d(dim, dim_out, kernel_size=1) # 部署模式下的卷积
else:
self.conv1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=1),
nn.BatchNorm2d(dim, eps=1e-6),
)
self.conv2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(dim, dim_out, kernel_size=1),
nn.BatchNorm2d(dim_out, eps=1e-6)
)
self.pool = nn.MaxPool2d(stride) if stride != 1 else nn.Identity() # 池化层
self.act = Activation(dim_out, act_num) # 激活函数

def forward(self, x):# 前向传播if self.deploy:x = self.conv(x)else:x = self.conv1(x)x = F.leaky_relu(x, negative_slope=1)  # 使用Leaky ReLU激活x = self.conv2(x)x = self.pool(x)  # 池化x = self.act(x)  # 激活return x

定义VanillaNet模型

class VanillaNet(nn.Module):
def init(self, in_chans=3, num_classes=1000, dims=[96, 192, 384, 768], strides=[2, 2, 2, 1], deploy=False):
super().init()
self.deploy = deploy
if self.deploy:
self.stem = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_chans, dims[0], kernel_size=4, stride=4),
Activation(dims[0])
)
else:
self.stem1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_chans, dims[0], kernel_size=4, stride=4),
nn.BatchNorm2d(dims[0], eps=1e-6),
)
self.stem2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(dims[0], dims[0], kernel_size=1, stride=1),
nn.BatchNorm2d(dims[0], eps=1e-6),
Activation(dims[0])
)

    self.stages = nn.ModuleList()  # 存储多个Blockfor i in range(len(strides)):stage = Block(dim=dims[i], dim_out=dims[i + 1], act_num=3, stride=strides[i], deploy=deploy)self.stages.append(stage)def forward(self, x):# 前向传播if self.deploy:x = self.stem(x)else:x = self.stem1(x)x = F.leaky_relu(x, negative_slope=1)x = self.stem2(x)for stage in self.stages:x = stage(x)  # 依次通过每个Blockreturn x

示例：创建模型并进行前向传播

if name == ‘main’:
inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 随机输入
model = VanillaNet() # 创建VanillaNet模型
pred = model(inputs) # 前向传播
print(pred.size()) # 输出预测结果的尺寸
代码注释说明：
Activation类：定义了一个自定义的激活函数类，包含权重和偏置的初始化，以及前向传播方法。支持在训练和部署模式之间切换。
Block类：定义了一个基本的网络块，包含卷积层、批归一化和激活函数。支持池化操作。
VanillaNet类：定义了整个网络结构，包含多个Block的堆叠，并实现了前向传播逻辑。
示例代码：在主程序中创建了一个VanillaNet模型，并进行了前向传播，输出了预测结果的尺寸。
这个程序文件实现了一个名为 VanillaNet 的深度学习模型，主要用于图像处理任务。文件中包含了模型的定义、各个模块的实现以及一些辅助函数。以下是对代码的详细讲解。

首先，文件开头包含了一些版权声明和许可证信息，表明该程序是开源的，可以在MIT许可证下进行修改和再分发。

接下来，导入了必要的库，包括 PyTorch 和一些用于初始化权重的工具。all 列表定义了可以被外部导入的模型名称。

文件中定义了一个名为 activation 的类，继承自 nn.ReLU，用于实现自定义的激活函数。这个类的构造函数中初始化了一些参数，包括权重和偏置，并使用批量归一化（Batch Normalization）来提高模型的稳定性。forward 方法定义了前向传播的过程，根据是否处于部署模式（deploy）选择不同的计算方式。

接着定义了一个 Block 类，表示模型中的基本构建块。这个类的构造函数中根据输入和输出维度、步幅等参数初始化卷积层和激活函数。forward 方法实现了前向传播的逻辑，包括卷积操作、激活函数和池化操作。

VanillaNet 类是整个模型的核心，包含了多个 Block 的堆叠。构造函数中根据输入通道数、类别数、维度列表和步幅等参数初始化模型的各个部分。forward 方法实现了输入数据的前向传播，输出特征图。

文件中还定义了一些辅助函数，例如 _init_weights 用于初始化模型的权重，update_weight 用于更新模型的权重字典。

此外，文件中提供了多个函数（如 vanillanet_5 到 vanillanet_13_x1_5_ada_pool），这些函数用于创建不同配置的 VanillaNet 模型，并支持加载预训练权重。

最后，在 main 块中，创建了一个随机输入，并实例化了 vanillanet_10 模型，进行前向传播并打印输出特征图的尺寸。

整体来看，这个文件实现了一个灵活且可扩展的深度学习模型，适用于多种图像处理任务，并提供了多种配置和预训练权重的加载方式。

12.系统整体结构（节选）
程序整体功能和构架概括
该程序是一个深度学习框架，主要用于目标检测和跟踪任务，结合了多种模型和算法。程序的结构清晰，模块化设计使得各个功能相对独立，便于维护和扩展。以下是各个模块的主要功能：

目标跟踪：实现了基于 BoT-SORT 算法的目标跟踪，能够处理多个目标的状态预测和特征更新。
动态卷积测试：提供了对动态卷积（DCNv3）实现的测试，包括前向和反向传播的验证。
日志记录和图像处理：负责记录检测结果和保存图像，支持CSV文件管理。
配置管理：处理命令行参数，加载和合并配置数据，支持用户自定义参数。
模型定义：实现了一个名为 VanillaNet 的深度学习模型，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/trackers/bot_sort.py 实现基于 BoT-SORT 算法的目标跟踪，包含目标状态预测和特征更新的功能。
ultralytics/nn/extra_modules/ops_dcnv3/test.py 测试动态卷积（DCNv3）实现的正确性和性能，包括前向和反向传播的验证。
log.py 处理图像保存和日志记录，支持结果记录和CSV文件管理。
ultralytics/cfg/init.py 处理命令行参数和配置管理，支持加载和合并配置数据，提供用户自定义参数的功能。
ultralytics/nn/backbone/VanillaNet.py 定义 VanillaNet 深度学习模型，包含多个基本构建块和前向传播逻辑，适用于图像处理任务。
这个表格总结了每个文件的主要功能，便于快速了解程序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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