【工业场景】用YOLOv8实现人员打电话识别

🐸🐸0.人员打电话识别任务的意义和应用场景

        本文以YOLOv8为基础，设计研究了基于YOLOv8的人员打电话识别任务，提取各种场景下的人员打电话自动检测，包含完整数据介绍、训练过程和测试结果全流程。

若需要完整数据集和源代码可以私信。

目录

🐸🐸0.人员打电话识别任务的意义和应用场景

若需要完整数据集和源代码可以私信。

🌷🌷1.数据集介绍

👍👍2.人员打电话识别实现效果

🍎🍎3.YOLOv8识别打电话算法步骤

🍋3.1数据准备

🍋3.2模型选择

🍋3.3加载预训练模型

🍋3.4输入数据组织

🍭🍭4.目标检测训练代码

⭐4.1训练过程

⭐4.2训练结果

🏆🏆5.目标检测推理代码

整理不易，欢迎一键三连！！！送你们一条美丽的--分割线--

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🌷🌷1.数据集介绍

        人员打电话数据集总共包含11288张样本数据，其中训练集10160张，验证集1128张，部分影像展示如下：

  label为txt格式的yolo目标检测格式，示例txt文件内容为：

样本数据包含1类，代表人员打电话。

训练验证比例可以自行调整，这里不赘述。

👍👍2.人员打电话识别实现效果

        YOLOv8识别人员打电话的预测效果如下：

  识别精度为90+%，以AP50来计算。

🍎🍎3.YOLOv8识别打电话算法步骤

        通过目标检测方法进行打电话识别的方法不限，本文以YOLOv8为例进行说明。

🍋3.1数据准备

火灾检测数据集总共包含1083张样本数据，其中训练集10160张，验证集1128张。

从混淆矩阵来看，正样本占比最大。

数据组织：

----phone_dataset----images----train----val----labels----train----val

        images/train文件夹如下：

labels/train文件夹如下：

 模型训练label部分采用的是YOLO格式的txt文件，所以如果自己的数据集是xml格式或者json格式需要进行转换哦，转换可移步这里。

        具体txt格式内容如1.数据集介绍中所示。

🍋3.2模型选择

        以YOLOv8n为例，模型选择代码如下：

from ultralytics import YOLO# Load a model
#model = YOLO('yolov8m.yaml')  # build a new model from YAML
#model = YOLO('yolov8m.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO('yolov8m.yaml').load('yolov8m.pt')  # build from YAML and transfer weights

        其中yolov8.yaml为./ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml，可根据自己的数据进行模型调整，打开yolov8.yaml显示内容如下：

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# Parameters
nc: 1 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]n: [0.33, 0.25, 1024] # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPss: [0.33, 0.50, 1024] # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPsm: [0.67, 0.75, 768] # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512] # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPsx: [1.00, 1.25, 512] # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs# YOLOv8.0n backbone
backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4- [-1, 3, C2f, [128, True]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8- [-1, 6, C2f, [256, True]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16- [-1, 6, C2f, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32- [-1, 3, C2f, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9# YOLOv8.0n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 12- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 3, C2f, [256]] # 15 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 18 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 3, C2f, [1024]] # 21 (P5/32-large)- [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

主要需要修改的地方为nc，也就是num_class，此处数据集类别为1类，所以nc=1。

        如果其他的模型参数不变的话，就默认保持原版yolov8m，需要改造模型结构的大佬请绕行。

🍋3.3加载预训练模型

        加载预训练模型yolov8m.pt，可以在第一次运行时自动下载，如果受到下载速度限制，也可以自行下载好（下载链接），放在对应目录下即可。

🍋3.4输入数据组织

        yolov8还是以yolo格式的数据为例，./ultralytics/cfg/datasets/data.yaml的内容示例如下：

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: ../datasets/coco8  # dataset root dir
train: images/train  # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val  # val images (relative to 'path') 4 images
test:  # test images (optional)# Classes (80 COCO classes)
names:0: person1: bicycle2: car# ...77: teddy bear78: hair drier79: toothbrush

        这个是官方的标准coco数据集，需要换成自己的数据集格式，此处建议根据自己的数据集设置新建一个phone_detect_coco128.yaml文件，放在./ultralytics/cfg/datasets/目录下，最后数据集设置就可以直接用自己的phone_detect_coco128.yaml文件了。以我的phone_detect_coco128.yaml文件为例：

path: /home/datasets/phone  # dataset root dir
train: images/train  # train images (relative to 'path') 4 images
val: images/val  # val images (relative to 'path') 4 images
test: images/test # test images (optional)names:0: phone

🍭🍭4.目标检测训练代码

准备好数据和模型之后，就可以开始训练了，train.py的内容显示为：

from ultralytics import YOLO# Load a model
#model = YOLO('yolov8m.yaml')  # build a new model from YAML
#model = YOLO('yolov8m.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO('yolov8m.yaml').load('yolov8m.pt')  # build from YAML and transfer weights# Train the model
results = model.train(data='phone_detect_coco128.yaml', epochs=300, imgsz=640)

        通常我会选择在基础YOLO模型上进行transfer微调，不会从头开始训练，如果想自己从头开始，可以自行选择第一种方式。这里建议选择第三种。

⭐4.1训练过程

        开始训练之后就会开始打印log文件了。如下图所示：

训练完成后会在/run/detect/目录下生成train或者train+数字的文件夹，存放你的训练结果。

⭐4.2训练结果

训练完成后的结果如下：

        其中weights文件夹内会包含2个模型，一个best.pth，一个last.pth。

至此就可以使用best.pth进行推理检测是否有人员打电话了。

训练精度展示：

🏆🏆5.目标检测推理代码

批量推理python代码如下：

from ultralytics import YOLO
from PIL import Image
import cv2
import osmodel = YOLO('/yolov8/runs/detect/train5/weights/best.pt')  # load a custom model
path = '/home/dataset/phone/images/test/'  #test_image_path_dir
img_list = os.listdir(path)
for img_path in img_list:
###  =============detect=====================im1 = Image.open(os.path.join(path,img_path))results = model.predict(source=im1, save=True,save_txt=True)

 

若需要完整数据集和源代码可以私信。

整理不易，欢迎一键三连！！！
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