class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        super().__init__(params)
        self.model = None
        self.img = None
        self.names = list(Chinese_name.values())
        self.params = params if params else ini_params
	def load_model(self, model_path):
	    self.device = select_device(self.params['device'])
	    self.model = YOLO(model_path)
	    names_dict = self.model.names
	    self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
	    self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
	def preprocess(self, img):
	    self.img = img
	    return img
	
	def predict(self, img):
	    results = self.model(img, **ini_params)
	    return results
	
	def postprocess(self, pred):
	    results = []
	    for res in pred[0].boxes:
	        for box in res:
	            class_id = int(box.cls.cpu())
	            bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
	            bbox = [int(coord) for coord in bbox]
	            result = {
	                "class_name": self.names[class_id],
	                "bbox": bbox,
	                "score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
	                "class_id": class_id,
	            }
	            results.append(result)
	    return results
	    
    def set_param(self, params):
        self.params.update(params)

        接着，我们对模型的预测结果进行解析和后处理，包括转换边界框坐标，提取置信度和类别名称等，为最终的展示和分析准备数据。最后，set_param方法提供了接口来更新检测参数，如置信度和IOU阈值，这是在实时系统中根据动态环境或用户输入调整模型行为的基础。

        整体而言，此代码展现了如何在实践中构建一个深度学习模型，特别是针对遥感目标检测任务的YOLOv8模型。从数据预处理到模型推理，再到结果的后处理，每一个步骤都经过了精心设计，以确保最终系统的高性能和准确性。

4.3 训练代码

        在我们的博客中，我们将详细介绍如何使用Python和深度学习库来训练一个用于车型识别和计数的YOLOv8模型。我们的代码示例展示了从设置环境到执行训练过程的每个步骤。以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：

超参数	设置	说明
学习率（lr0）	0.01	决定了模型权重调整的步长大小，在训练初期有助于快速收敛。
学习率衰减（lrf）	0.01	控制训练过程中学习率的降低速度，有助于模型在训练后期细致调整。
动量（momentum）	0.937	加速模型在正确方向上的学习，并减少震荡，加快收敛速度。
权重衰减（weight_decay）	0.0005	防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度。
热身训练周期（warmup_epochs）	3.0	初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。
批量大小（batch）	16	每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。
输入图像大小（imgsz）	640	模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。

        环境设置与模型加载：这里，我们导入了os库来处理文件路径，torch库作为我们的主要深度学习工具，并且yaml用于处理数据集的配置文件。ultralytics库提供了YOLO模型的实现，而QtFusion辅助我们获取文件的绝对路径。我们还确定了训练将使用的设备——如果可用，将使用GPU加速训练；否则，使用CPU。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用于加载YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用于获取文件的绝对路径

        在确定使用的设备时，我们优先选择了GPU（"cuda:0"），如果不可用，则回退到CPU。GPU的并行计算能力可以显著加快模型的训练速度，是深度学习训练中的宝贵资源。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

        数据集准备：在这一部分，我们首先设置了训练所需的工作进程数量和批量大小。然后我们定义了数据集名称，并构建了数据集配置文件的路径。这些文件包含了训练、验证和测试数据的详细信息，对训练过程至关重要。

workers = 1  # 工作进程数
batch = 8  # 每批处理的图像数量
data_name = "RemoteSensing"
data_path = abs_path('datasets/RemoteSensing/sensing.yaml', path_type='current')  # 数据集的yaml的绝对路径
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

        我们读取并解析了YAML配置文件，以确保其中的路径正确地指向了数据集的位置。这个步骤是自动化训练流程中常见的一个环节，目的是使配置文件与实际文件系统保持一致。

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

        训练模型：在这一部分，我们首先加载了预训练的YOLOv8模型。接着，我们调用了模型的train方法来开始训练过程，指定了数据集、设备、工作进程数、图像大小、训练周期（epochs）和批次大小（batch）。我们还为训练任务定义了一个名称，这有助于后续识别和追踪训练过程。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

        此代码块展示了使用YOLOv8进行遥感目标检测任务的标准训练流程。它充分展示了现代深度学习项目的典型模式——自动化、模块化、可配置。通过该介绍，我们希望读者可以理解如何将这些概念和技术应用到实际的车辆检测场景中，并根据自己的数据集和需求进行相应的调整。

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5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

        在深度学习中，监测模型在训练过程中的性能是至关重要的。损失函数图像为我们提供了一种直观的方式来观察并评估模型的学习进度。通过分析图中所示的YOLOv8模型训练时的损失函数和性能指标，我们能够洞察模型训练的有效性及其潜在的问题。

        首先，训练集和验证集上的箱形损失（box_loss）和类别损失（cls_loss）随着训练次数的增加呈下降趋势，显示出模型在识别目标的位置和分类上的表现随着时间的推移而稳步提升。特别是在初始阶段，损失下降得非常快，这表明模型在捕捉基本特征方面非常有效。对于目标检测系统来说，这是一个积极的信号，因为精确的框定和分类是系统性能的基础。

        随后，我们看到定向边界框损失（dfI_loss），它衡量了模型预测的边界框与实际标注的边界框的一致性。这个指标的快速下降表明模型在学习目标的准确位置方面取得了显著进步，并且验证集上的损失趋势与训练集非常一致，意味着模型在新看到的数据上具有良好的泛化能力。

        接着，我们分析精确度（precision）和召回率（recall）两个关键的性能指标。精确度保持在一个非常高的水平，接近98%，这意味着模型预测的正类别实例中，几乎所有都是真正的正类别。而召回率也同样维持在高水平，接近95%，表明模型能够检测到绝大多数的正类别目标。这两个指标的高值表明我们的模型在避免漏检和误检方面表现出色。

        最后，我们观察平均精度均值（mAP）的两个不同尺度，分别是mAP50和mAP50-95。mAP50是在IoU（交并比）阈值为50%时的mAP值，而mAP50-95是在IoU从50%到95%的不同阈值上的mAP的平均值。mAP50非常高，几乎达到了99%，表明在较为宽松的IoU阈值下，模型几乎能够完美地检测出所有目标。而mAP50-95虽然有所下降，但仍然维持在较高水平，展示了在更严格的IoU标准下，模型也能保持较好的检测性能。

5.2 F1曲线图

        在评估目标检测模型的性能时，精确度-召回率（Precision-Recall，PR）曲线是一个重要的工具。它展示了模型在不同置信度阈值下的表现，可以帮助我们理解模型在区分正类和负类上的效果。对于车型识别这样的任务，高精度的模型能够确保正确的车辆被检测出来，而高召回率则意味着模型捕捉到了尽可能多的真正车辆。

        如上图所示，F1分数与置信度阈值之间的曲线为我们提供了模型性能的重要视角。该曲线快速上升至F1分数的峰值，表明在较低的置信度阈值下，模型就能够达到较高的精确度和召回率的平衡。在图中可以看到，在大约0.423的置信度阈值时，F1分数达到了峰值0.97，这一结果表明模型对于目标的检测既准确又完整。对于遥感目标检测系统而言，这样的性能表明系统在实际应用中可以高度依赖，因为它能够以较高的置信度检测到目标，而不会因为过高的置信度阈值而错过大量的真实目标。

        不过，随着置信度阈值的继续提高，F1分数开始下降，这意味着当模型要求更高的置信度以确认其预测时，它可能会错过一些正确的预测，这会降低召回率。在实际应用中，这可能导致漏检，特别是在那些对遥感监测准确性要求极高的任务中，比如灾害响应或安全监控，漏检可能会带来严重后果。因此，在实际应用中选择一个合理的置信度阈值，能够确保模型既不会漏检也不会产生过多的误报，是一个需要精细调整的决策。

        总的来说，这些训练过程中的指标和损失函数图像反映了YOLOv8算法在处理遥感目标检测任务时的高效性和准确性。模型的损失快速下降、精确度和召回率维持在高水平，以及在不同IoU阈值上的良好mAP表现，都预示着模型的有效性和实用性。这些结果验证了YOLOv8在遥感目标检测中的应用潜力，并为未来的研究和实际应用奠定了坚实的基础。

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验

（1）实验设计：
        本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在车型目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含车型的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

• F1-Score：F1-Score 作为衡量模型性能的重要指标，尤其在处理类别分布不均的数据集时显得尤为关键。它通过结合精确率与召回率，提供了一个单一的度量标准，能够全面评价模型的效能。精确率衡量的是模型在所有被标记为正例中真正属于正例的比例，而召回率则关注于模型能够识别出的真正正例占所有实际正例的比例。F1-Score通过两者的调和平均，确保了只有当精确率和召回率同时高时，模型的性能评估才会高，从而确保了模型对于正例的预测既准确又完整。
• mAP（Mean Average Precision）：在目标检测任务中，Mean Average Precision（mAP）是评估模型性能的重要标准。它不仅反映了模型对单个类别的识别精度，而且还考虑了所有类别的平均表现，因此提供了一个全局的性能度量。在计算mAP时，模型对于每个类别的预测被单独考虑，然后计算每个类别的平均精度（AP），最后这些AP值的平均数形成了mAP。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.986	0.980	0.989	0.986
F1-Score	0.97	0.96	0.98	0.97

（3）实验结果分析：

        在我们的遥感目标检测系统研究中，对比了YOLO系列中的四个不同版本的性能：YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny、YOLOv8n。通过在同一数据集上进行严格的实验，并使用F1-Score和mAP这两个关键的度量指标，我们对每个模型的性能进行了细致的分析。

       根据实验结果，我们可以看到YOLOv7-tiny在mAP上取得了最高分数0.989，这表明该版本在目标检测任务上的整体精度非常高。紧随其后的是YOLOv5nu和YOLOv8n，均获得了0.986的mAP得分，而YOLOv6n则稍低一些，为0.980。这一细微的差距可能反映了不同算法架构和优化策略的微小变化，以及它们对特定数据集的适应性。

        F1-Score的情况类似，其中YOLOv7-tiny以0.98的得分领先，展示了其优秀的检测性能。YOLOv5nu和YOLOv8n同以0.97的F1分数排在第二位，而YOLOv6n则以0.96的F1分数略显逊色。高F1分数是模型优秀性能的标志，它表明模型在精确识别正类别目标（精确度）和检测出大多数正类别目标（召回率）方面都做得很好。

        通过对这些性能指标的详细对比，我们可以得出结论：YOLOv7-tiny在这一系列的实验中表现最为突出，这可能得益于其网络结构或者是在目标检测方面的特定优化。然而，YOLOv5nu和YOLOv8n也表现出相似的高水平性能，这表明这些版本在实际应用中同样是可靠的选择。尽管YOLOv6n的得分略低，但它的性能依然强劲，对于需要快速和轻量级检测模型的应用来说可能是一个理想的选择。

        综上所述，不同版本的YOLO模型在遥感目标检测任务上的性能都非常优秀，但在选择合适的模型时应考虑到特定任务的需求和约束。这些对比结果为我们提供了宝贵的见解，有助于在未来的研究和实际应用中做出更为明智的决策。

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6. 系统设计与实现

6.1 系统架构概览

        在设计基于YOLOv8/v7/v6/v5的遥感目标检测系统时，我们采用了模块化和高度可配置的架构设计，确保系统既能高效执行任务，又能灵活适应不同的应用场景和需求。以下是系统架构的关键组成部分及其功能：

1. 模型加载与初始化（YOLOv8v5Detector类）

        在我们的系统中，YOLOv8v5Detector类负责加载预训练的YOLO模型和权重，以及模型的初始化。通过这个类，我们能够根据具体需求加载不同版本的YOLO模型（如YOLOv8、v7、v6、v5），并为后续的遥感目标检测任务做好准备。

2. 图像处理与预测（frame_process方法）

        frame_process方法是我们处理摄像头或文件输入的核心函数。该方法首先调整输入图像的大小以符合模型的输入要求，然后对图像进行预处理，并使用YOLOv8v5Detector类的predict方法对处理后的图像进行预测。此外，该方法还负责处理模型的预测结果，包括绘制边界框、计算置信度等。

3. 结果展示与记录（Detection_UI类和LogTable类）

        在Detection_UI类中，我们设计了一套完整的用户界面（UI），不仅支持实时视频流的显示，还能展示检测到的车型、置信度、检测位置以及检测用时等信息。此外，LogTable类用于记录每次检测的详细结果，支持将检测记录保存为CSV文件，便于后续的分析和报告。

4. 系统配置与交互（setup_sidebar方法）

        通过setup_sidebar方法，我们在Streamlit应用的侧边栏中添加了多个配置选项，包括模型选择、置信度阈值设置、IOU阈值设置等，使用户能够根据自己的需求定制检测参数。这种设计使得系统不仅对开发者友好，也能让非专业用户轻松地进行高级配置。

5. 摄像头与文件处理（process_camera_or_file方法）

        对于输入源的处理，process_camera_or_file方法提供了一个统一的接口来处理来自摄像头的实时视频流或者用户上传的视频/图片文件。该方法自动根据用户的选择调用相应的处理逻辑，并实时更新UI以显示检测结果。

6. 用户交互与控制

        系统设计了多种用户交互方式，包括但不限于开始/停止检测的控制、显示模式的选择、目标过滤等功能，大大提高了系统的可用性和灵活性。

        通过上述设计，我们的基于YOLOv8/v7/v6/v5的遥感目标检测系统不仅能够实现高精度的车型检测和计数，还提供了丰富的用户交互功能和灵活的配置选项，适用于各种复杂的应用场景。

6.2 系统流程

        在介绍基于YOLOv8/v7/v6/v5的遥感目标检测系统的流程时，我们将按照系统执行的逻辑顺序，详细阐述从启动到结果输出的整个过程。以下是系统流程的逐步分析：

1. 系统初始化

• 加载模型：系统启动时，首先初始化YOLOv8v5Detector类，加载指定版本的YOLO模型及其权重文件。
• 配置UI：通过Detection_UI类的构造函数，设置页面配置（如标题、图标等），并调用setup_page方法和setup_sidebar方法来初始化页面布局和侧边栏配置。

2. 用户配置

• 模型与参数选择：用户通过侧边栏选择模型类型、置信度阈值、IOU阈值等参数。
• 输入源选择：用户还可以选择检测的输入源是摄像头还是文件（图片或视频），并通过文件上传器上传文件。

3. 输入源处理

• 摄像头处理：如果选择了摄像头作为输入源，系统会实时捕获摄像头画面，并调用process_camera_or_file方法处理视频流。
• 文件处理：如果上传了文件，系统则读取文件内容，并同样调用process_camera_or_file方法进行处理。

4. 图像处理与预测

• 对于每一帧图像或视频帧，系统首先调整其尺寸，然后使用frame_process方法进行预处理和模型预测。
• 预测完成后，系统根据检测结果（如车辆的位置、类别和置信度）绘制边界框，并显示在UI上。

5. 结果展示与记录

• 实时展示：检测结果实时显示在页面的图像或视频流中，包括边界框、类别和置信度。
• 结果记录：所有检测结果通过LogTable类记录下来，并可通过侧边栏的“导出结果”按钮导出为CSV文件。

6. 用户交互

• 用户可以通过侧边栏或页面按钮实时调整显示模式、停止检测等。
• 通过selectbox控件，用户还可以筛选特定类型的检测结果进行显示。

7. 系统结束

• 用户可以随时停止摄像头捕获或文件处理，并导出检测日志。
• 系统确保所有资源被正确释放，如关闭摄像头连接、保存日志文件等。

        以上步骤概述了基于YOLOv8/v7/v6/v5的遥感目标检测系统的整体流程，从用户配置开始，到图像处理与预测，最后到结果展示与记录，每一步都精心设计以确保高效、准确的检测性能和良好的用户体验。

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代码下载链接

         如果您希望获取博客中提及的完整资源包，包含测试图片、视频、Python文件(*.py)、网页配置文件、训练数据集、代码及界面设计等，可访问博主在面包多平台的上传内容。相关的博客和视频资料提供了所有必要文件的下载链接，以便一键运行。完整资源的预览如下图所示：

        资源包中涵盖了你需要的训练测试数据集、训练测试代码、UI界面代码等完整资源，完整项目文件的下载链接可在下面的视频简介中找到➷➷➷

演示与介绍视频 ：https://www.bilibili.com/video/BV12E421g7W3/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zmp5x
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2ZmZ5w
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2ZmZ9u
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zmpxv

完整安装运行教程：

        这个项目的运行需要用到Anaconda和Pycharm两个软件，下载到资源代码后，您可以按照以下链接提供的详细安装教程操作即可运行成功，如仍有运行问题可私信博主解决：

1. Pycharm和Anaconda的安装教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；

        软件安装好后需要为本项目新建Python环境、安装依赖库，并在Pycharm中设置环境，这几步采用下面的教程可选在线安装（pip install直接在线下载包）或离线依赖包（博主提供的离线包直接装）安装两种方式之一：

2. Python环境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可选一种）；
3. 离线依赖包的安装指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可选一种）；

        如使用离线包方式安装，请下载离线依赖库，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取码：mt8u）。

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7. 结论与未来工作

    本文通过深入研究并实践了基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型在遥感检测领域的应用，成功开发了一个集成了这些先进算法的遥感检测系统。该系统利用YOLO模型的多个版本，通过细致的比较和优化，显著提升了遥感图像中目标检测的准确率和处理速度。同时，通过Streamlit技术创建了一个直观、美观且易于操作的Web应用界面，为用户提供了一个便捷的遥感图像分析工具，从而在遥感数据解析和地理信息系统（GIS）领域发挥了重要作用。

    经过一系列实验验证，本系统在遥感图像的目标识别准确性和处理速度上都达到了高标准。此外，本文还详细提供了遥感数据的处理流程、模型的训练和预测代码，以及基于Streamlit的系统设计和实现细节，为后续的研究者和开发者提供了丰富的参考资料。尽管系统已经取得了显著成效，遥感检测作为一个高度复杂和多变的任务，仍然存在许多挑战和改进空间。在未来的工作中，我们计划从以下几个方向进行深入探索：

• 模型优化：继续探索更加深入的网络结构和优化策略，例如利用神经网络架构搜索（NAS）技术，以进一步提升遥感检测模型的性能和效率。
• 多源数据融合：考虑结合卫星数据、无人机图像等其他遥感数据源，采用多源数据融合技术提高遥感检测的精度和鲁棒性。
• 跨领域适应性：研究在不同地理环境、不同季节条件下的遥感检测技术，通过领域适应技术提高模型在多样化环境中的泛化能力。
• 用户交互体验：进一步优化系统的用户界面和交互设计，提供更加人性化和智能化的用户体验，以满足不同用户的需求。
• 实际应用拓展：探索遥感检测技术在城市规划、农业监测、环境保护等更多实际应用场景中的潜在价值，以实现其更广泛的社会和经济效益。

    总而言之，随着深度学习技术的不断进步和遥感数据获取能力的持续提升，基于YOLOv8/v7/v6/v5的遥感检测系统预期将在遥感数据分析、地球监测等领域发挥越来越重要的作用。

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1. Redmon, J., et al. "YOLOv3: An Incremental Improvement." arXiv preprint arXiv:1804.02767 (2018). ↩︎

2. Li, K., et al. "Improving YOLOv4 for Vehicle Detection in Aerial Images." Remote Sensing (2020). ↩︎

3. Zhang, H., et al. "Attention Mechanism for Object Detection in Aerial Images." IEEE Access (2019). ↩︎

4. Dosovitskiy, A., et al. "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale." arXiv preprint arXiv:2010.11929 (2020). ↩︎

5. Xia, G.-S., et al. "DOTA: A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images." CVPR (2018). ↩︎