基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测（1）https://developer.aliyun.com/article/1536766
二、模型的训练、评估与推理
1.YOLOv8的基本原理
YOLOv8是一种前沿的目标检测技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性，在精度和速度方面都具有尖端性能。在之前YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。
YOLO各版本性能对比：
YOLOv8网络结构如下：
2. 数据集准备与训练
本文使用的数据集为遥感地理空间物体相关图片，并使用Labelimg标注工具对每张图片中的目标边框（Bounding Box）及类别进行标注。一共包含800张图片，其中训练集包含640张图片，验证集包含160张图片。
部分图像及标注如下图所示：
图片数据的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将检测的图片分为训练集与验证集放入Data目录下。
同时我们需要新建一个data.yaml文件，用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时，会读取该文件的信息，用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下：
train: E:\CVProgram\YOLOv8Detect\datasets\RemoteSensingData\train val: E:\CVProgram\YOLOv8Detect\datasets\RemoteSensingData\val nc: 10 names: ['Airplanes', 'ships', 'oil tanks', 'baseball fields', 'tennis courts', 'basketball courts', 'athletics fields', 'harbors', 'Bridges', 'automobiles']
注：train与val后面表示需要训练图片的路径，建议直接写自己文件的绝对路径。
数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整，最小为1】，代码如下：
#coding:utf-8 from ultralytics import YOLO import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') if __name__ == '__main__': # 训练模型配置文件路径 yolo_yaml_path = 'ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml' # 数据集配置文件路径 data_yaml_path = 'datasets/Data/data.yaml' # 官方预训练模型路径 pre_model_path = "yolov8n.pt" # 加载预训练模型 model = YOLO(yolo_yaml_path).load(pre_model_path) # 模型训练 model.train(data=data_yaml_path, epochs=150, batch=4)
3. 训练结果评估
在深度学习中，我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失：定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失（dfl_loss），在训练结束后，可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件，如下所示：
各损失函数作用说明：
定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（GIoU），越小定位得越准；
分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确，越小分类得越准；
动态特征损失（dfl_loss）：DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时，目标框需要缩放到特征图尺度，即除以相应的stride，并与预测的边界框计算Ciou Loss，同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。这个过程是YOLOv8训练流程中的一部分，通过计算DFLLoss可以更准确地调整预测框的位置，提高目标检测的准确性。
本文训练结果如下：
我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系，本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积，m表示平均，@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP@.5：表示阈值大于0.5的平均mAP，可以看到本文模型目标检测的mAP@0.5值为0.921，结果还是不错的。
4. 检测结果识别
模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/train/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
图片检测代码如下：
#coding:utf-8 from ultralytics import YOLO import cv2 # 所需加载的模型目录 path = 'models/best.pt' # 需要检测的图片地址 img_path = "TestFiles/388.jpg" # 加载预训练模型 # conf 0.25 object confidence threshold for detection # iou 0.7 intersection over union (IoU) threshold for NMS model = YOLO(path, task='detect') # model = YOLO(path, task='detect',conf=0.5) # 检测图片 results = model(img_path) print(results) res = results[0].plot() res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_LINEAR) cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res) cv2.waitKey(0)
执行上述代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，结果如下：
以上便是关于此款遥感地理空间物体检测系统的原理与代码介绍。基于此模型，博主用python与Pyqt5开发了一个带界面的软件系统，即文中第二部分的演示内容，能够很好的支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持检测结果的保存。
