AI计算机视觉笔记二十 九:yolov10竹签模型,自动数竹签

简介: 本文介绍了如何在AutoDL平台上搭建YOLOv10环境并进行竹签检测与计数。首先从官网下载YOLOv10源码并创建虚拟环境,安装依赖库。接着通过官方模型测试环境是否正常工作。然后下载自定义数据集并配置`mycoco128.yaml`文件,使用`yolo detect train`命令或Python代码进行训练。最后,通过命令行或API调用测试训练结果,并展示竹签计数功能。如需转载,请注明原文出处。

若该文为原创文章,转载请注明原文出处。

原本是为部署RK3568而先熟悉yolov10流程的,采用自己的数据集,网上很多,检测竹签,并计数。

1、环境搭建

1.1 官方下载源码

官网地址:YOLOv10 gitbub官网源码
利用魔法进入GitHub官网之后点击下载源码压缩包(这里针对小白使用download,当然也可以使用git clone命令)
image.png

1.2 配置环境

使用的是AutoDL平台

image.png

创建虚拟环境

创建虚拟环境

conda create -n yolov10 python=3.9

初始化

source activate

激活

conda activate yolov10

安装前需要修改requirements.txt文件,把文件里的onnxruntime-gpu==1.18.0改成onnx

runtime-gpu==1.16.0

开始安装

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2、测试

测试直接使用官方模型测试

模型下载命令

wget https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.1/yolov10{n/s/m/b/l/x}.pt

这里使用的是 yolov10s.pt。

测试指令

yolo predict model=yolov10s.pt source=ultralytics/assets/bus.jpg

或是使用代码测试

from ultralytics import YOLOv10

# Load a pretrained YOLOv10n model
model = YOLOv10("./weights/zhuqian.pt")

# Perform object detection on an image
results = model.predict("./test.jpg")

# Display the results
results[0].show()
results[0].save()

image.png

3、训练

3.1下载数据集

训练的是自己的数据集,想实现的是数竹签,需要数据集自行下载。

链接:https://pan.baidu.com/s/1paB9rDH8PUBNinw8DzLPiQ?pwd=1234 
提取码:1234 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦

直接把数据集解压到yolov10工程目录下。

文件结构如下

image.png

3.2 yaml文件

进入yolov10\ultralytics\cfg\datasets目录,拷贝coco128.yaml文件一份为mycoco128.yaml。

修改mycoco128.yaml, 修改后的文件,修改数据集路径和修改标签。

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# COCO128 dataset https://www.kaggle.com/ultralytics/coco128 (first 128 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/coco/
# Example usage: yolo train data=coco128.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── coco128  ← downloads here (7 MB)

# 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: G:/资料/嵌入式/【正点原子】RK3568开发板资料(A盘)-基础资料/01、AI例程/Ai_Code/40_yolov10/yolov10/dataset # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 128 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 128 images
test: # test images (optional)

# Classes
names:
    0: skewer

# Download script/URL (optional)
#download: https://ultralytics.com/assets/coco128.zip

3.3 训练

使用下面命令训练。

yolo detect train data=/root/yolov10/ultralytics/cfg/datasets/mycoco128.yaml model=yolov10s.pt epochs=100 batch=16 imgsz=640

或代码训练

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLOv10
# 模型配置文件
model_yaml_path = "ultralytics/cfg/models/v10/yolov10s.yaml"
#数据集配置文件
data_yaml_path = '/root/yolov10/ultralytics/cfg/datasets/coco128_zhuqian.yaml '
#预训练模型
pre_model_name = 'yolov10s.pt'

if __name__ == '__main__':
    #加载预训练模型
    model = YOLOv10(model_yaml_path).load(pre_model_name)
    #训练模型
    results = model.train(data=data_yaml_path,
                          epochs=150,
                          batch=16,
                          name='train_v10')

这里有个疑问,训练时好像不是使用yolov10s.pt模型,而是会下载yolov8n.pt模型。

image.png

4 结果测试

命令测试

yolo predict model=weights/zhuqian_no.pt source=test.py
命令测试比较方便,但如果想自己写,还是要使用API。

主要还是要学习怎么使用API

import cv2
from  ultralytics import YOLOv10
import os

model = YOLOv10(model="./weigths/best_zq.pt")

def predict(chosen_model, img, classes=[], conf=0.5):
    if classes:
        results = chosen_model.predict(img, classes=classes, conf=conf)
    else:
        results = chosen_model.predict(img, conf=conf)

    return results

def predict_and_detect(chosen_model, img, classes=[], conf=0.5, rectangle_thickness=2, text_thickness=1):
    results = predict(chosen_model, img, classes, conf=conf)
    count = 0
    for result in results:
        for box in result.boxes:
            cv2.rectangle(img, (int(box.xyxy[0][0]), int(box.xyxy[0][1])),
                          (int(box.xyxy[0][2]), int(box.xyxy[0][3])), (255, 0, 0), rectangle_thickness)

            #cv2.putText(img, f"{result.names[int(box.cls[0])]}",
            #            (int(box.xyxy[0][0]), int(box.xyxy[0][1]) - 10),
            #           cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 0, 0), text_thickness)
            count += 1

    # 在图像上显示计数
    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    text = f"Count: {count}"
    cv2.putText(img, text, (10, 160), font, 5, (00, 00, 255), 4, cv2.LINE_AA)

    return img, results

image_folder = './dataset/images/train/'  # 图片文件夹路径
for image_name in os.listdir(image_folder):
    if image_name.endswith('.jpg') or image_name.endswith('.png'):
        image_path = os.path.join(image_folder, image_name)
        # read the image
        image = cv2.imread(image_path)
        result_img, _ = predict_and_detect(model, image, classes=[], conf=0.4)

        cv2.namedWindow("Image", cv2.WINDOW_NORMAL)
        cv2.moveWindow("Image", 400, 100)

        cv2.imshow("Image", result_img)
        #cv2.imwrite("result.jpg", result_img)
        cv2.waitKey(240)  # 每张图片显示500毫秒

cv2.waitKey(0)  

"""
output_filename = "YourFilename"
writer = create_video_writer(cap, output_filename)
video_path = r"YourVideoPath"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while True:
    success, img = cap.read()
    if not success:
        break
    result_img, _ = predict_and_detect(model, img, classes=[], conf=0.5)
    writer.write(result_img)
    cv2.imshow("Image", result_img)

    cv2.waitKey(1)
writer.release()
"""

代码比较简单,基本和yolo其他版本差不多。

测试结果

image.png

相关文章
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
"震撼!CLIP模型:OpenAI的跨模态奇迹,让图像与文字共舞,解锁AI理解新纪元!"
【10月更文挑战第14天】CLIP是由OpenAI在2021年推出的一种图像和文本联合表示学习模型,通过对比学习方法预训练,能有效理解图像与文本的关系。该模型由图像编码器和文本编码器组成,分别处理图像和文本数据,通过共享向量空间实现信息融合。CLIP利用大规模图像-文本对数据集进行训练,能够实现zero-shot图像分类、文本-图像检索等多种任务,展现出强大的跨模态理解能力。
42 2
|
20天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当语言遇见智慧火花:GPT家族历代模型大起底,带你见证从平凡到卓越的AI进化奇迹!
【10月更文挑战第6天】随着自然语言处理技术的进步,GPT系列模型(Generative Pre-trained Transformers)成为该领域的明星。从GPT-1的开创性工作,到GPT-2在规模与性能上的突破,再到拥有1750亿参数的GPT-3及其无需微调即可执行多种NLP任务的能力,以及社区驱动的GPT-NeoX,这些模型不断进化。虽然它们展现出强大的语言理解和生成能力,但也存在如生成错误信息或偏见等问题。本文将对比分析各代GPT模型的特点,并通过示例代码展示其部分功能。
63 2
|
3天前
|
人工智能
AI科学家太多,谁靠谱一试便知!普林斯顿新基准CORE-Bench:最强模型仅有21%准确率
【10月更文挑战第21天】普林斯顿大学研究人员提出了CORE-Bench,一个基于计算可重复性的AI代理基准,涵盖计算机科学、社会科学和医学领域的270个任务。该基准旨在评估AI代理在科学研究中的准确性,具有多样性、难度级别和现实相关性等特点,有助于推动AI代理的发展并提高计算可重复性。
14 4
|
13天前
|
人工智能 自然语言处理
从迷茫到精通:揭秘模型微调如何助你轻松驾驭AI新热点,解锁预训练模型的无限潜能!
【10月更文挑战第13天】本文通过简单的问题解答形式,结合示例代码,详细介绍了模型微调的全流程。从选择预训练模型、准备新任务数据集、设置微调参数,到进行微调训练和评估调优,帮助读者全面理解模型微调的技术细节和应用场景。
48 6
|
20天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
【通义】AI视界|Adobe推出文生视频AI模型,迎战OpenAI和Meta
本文精选了过去24小时内的重要科技新闻,包括微软人工智能副总裁跳槽至OpenAI、Adobe推出文本生成视频的AI模型、Meta取消高端头显转而开发超轻量设备、谷歌与核能公司合作为数据中心供电,以及英伟达股价创下新高,市值接近3.4万亿美元。这些动态展示了科技行业的快速发展和激烈竞争。点击链接或扫描二维码获取更多资讯。
|
18天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
解锁AI潜力:让开源模型在私有环境绽放——手把手教你搭建专属智能服务,保障数据安全与性能优化的秘密攻略
【10月更文挑战第8天】本文介绍了如何将开源的机器学习模型(如TensorFlow下的MobileNet)进行私有化部署,包括环境准备、模型获取与转换、启动TensorFlow Serving服务及验证部署效果等步骤,适用于希望保护用户数据并优化服务性能的企业。
32 4
|
18天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
揭开模型微调Fine-Tuning的神秘面纱:如何在预训练基础上巧妙调整,解锁定制AI解决方案的秘密武器
【10月更文挑战第8天】模型微调是在预训练模型基础上,利用特定领域数据进一步训练,以优化模型在特定任务上的表现。此方法广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等领域,通过调整预训练模型的部分或全部参数,结合适当的正则化手段,有效提升模型性能。例如,使用Hugging Face的Transformers库对BERT模型进行微调,以改善文本匹配任务的准确率。
32 1
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI大模型】BERT模型:揭秘LLM主要类别架构(上)
【AI大模型】BERT模型:揭秘LLM主要类别架构(上)
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍(下)
【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍(下)
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍(上)
【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍(上)

热门文章

最新文章