基于深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能（1）https://developer.aliyun.com/article/1536856
二、目标分割模型的训练、评估与推理
1.YOLOv8的基本原理
YOLOv8是一种前沿的深度学习技术，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：
其主要网络结构如下：
2. 数据集准备与训练
通过网络上搜集关于乳腺癌肿瘤相关超声图片，并使用Labelme标注工具对每张图片中的分割结果及类别进行标注。一共包含780张图片，其中训练集包含624张图片，验证集包含156张图片，部分图像及标注如下图所示。
数据集的各类别具体分布如下所示：
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、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: D:\2MyCVProgram\3.SegmentProgram\BreastCancerSeg\datasets\Data\train val: D:\2MyCVProgram\3.SegmentProgram\BreastCancerSeg\datasets\Data\val nc: 2 names: ['benign', 'malignant']
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-seg.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-seg.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)、动态特征损失（dfl_loss）以及分割损失（seg_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。
分割损失（seg_loss）：预测的分割结果与标定分割之前的误差，越小分割的越准确；
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。
定位结果的PR曲线如下：
分割结果的PR曲线如下：
从上面图片曲线结果可以看到：定位的平均精度为0.739，分割的平均精度为0.737，结果还是不错的。
4. 模型推理
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/trian/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：
# 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/benign (9).png" # 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='segment') # 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：
以上便是关于此款乳腺癌智能检测分割与诊断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。
