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)

        predict方法将处理好的图像传递给加载的YOLO模型，执行前向传播，获取检测结果。而postprocess方法则负责解析YOLO模型的输出，将其转换为易于理解的格式，每个检测结果包含类别名称、边界框坐标、置信度和类别ID。最后，我们定义了set_param方法，它允许我们在运行时更新模型参数，增加了模型运行过程的灵活性。

        这一整套代码架构提供了一个完整的危险物品检测流程，从图像的输入到检测结果的输出，都经过了精心的设计和实现。它不仅高效地利用了现代计算资源，还通过明确的逻辑和结构保证了良好的代码可读性和可维护性。

4.3 训练代码

        在构建一个深度学习模型时，训练过程的配置和管理是确保模型能够正确学习和泛化至新数据的关键环节。我们的训练流程使用了ultralytics的YOLO模型，这是一个在目标检测任务中表现卓越的深度学习模型。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：首先，我们首先设置了Python环境，导入了必要的库。torch是我们选择的深度学习库，而yaml库被用于解析数据集配置文件，这些文件通常包含了数据集的类别信息、训练和验证图像的路径等关键元数据。通过ultralytics的YOLO类，我们能够接入一个预训练的模型作为我们训练的起点，这有助于缩短训练时间并提高最终模型的性能。

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

        在这里，我们决定训练过程是在CPU还是GPU上执行。显然，如果可用，GPU将提供更快的计算速度，是训练深度学习模型的首选。

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

        数据集准备：接着，我们处理了数据集配置文件的路径问题，并确保了无论在哪种操作系统上，路径设置都是准确无误的。通过abs_path函数，我们获得了数据集配置文件的绝对路径。正确的路径设置是确保训练流程顺利进行的前提，特别是在大规模数据集上训练时。

workers = 1  # 工作进程数
batch = 8  # 每批处理的图像数量
data_name = "Weapon"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

        进入实际的模型加载和训练环节之前，我们对数据集的YAML配置文件进行了预处理。我们读取并更新了配置文件中的path项，这保证了模型在训练过程中引用的数据路径是当前目录结构下的正确路径。

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：在加载模型的步骤中，我们实例化了YOLO模型，选择了对应的权重文件。在这里，我们使用的是YOLOv8的预训练模型。选择预训练模型是因为它们在大规模数据集上已经训练过，拥有了识别多种物体的能力，可以大幅减少我们自己训练模型所需的时间和资源。最后，我们调用了模型的train方法，开始训练过程。我们指定了许多重要的训练参数，如数据集路径、计算设备、工作进程数量（数据加载的并行性）、图像尺寸、训练周期总数、批次大小以及训练任务的命名。这些参数共同决定了训练过程的具体行为，包括训练的时长、每次迭代的数据量以及模型保存的具体方式。

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
)

        整个训练过程是自动化的。通过精心选择的参数和先进的YOLOv8架构，我们的模型训练旨在达到在危险物品检测任务上的高准确率和快速响应。

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5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

        对于深度学习模型的训练过程，损失函数的变化趋势和最终的性能指标是评估模型学习效果的重要依据。YOLOv8模型的训练损失和验证损失图像提供了训练过程中各个阶段模型性能的直观展示。

        在训练过程中，我们观察到的损失函数包括边界框损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和目标损失（dfI_loss）。从图像中可以看出，所有损失随着训练的进行持续减小，这是模型学习和优化过程的正常表现。边界框损失的持续下降表明模型在确定物体位置方面的预测越来越准确，而分类损失的减小则意味着模型在区分不同类别方面的能力在增强。目标损失是YOLO模型特有的损失函数，通常用于目标检测任务中评价模型在预测目标置信度方面的性能。

        在这个训练过程中，我们尤其关注验证损失，因为它代表模型在未见过的数据上的表现，是判断模型是否过拟合的重要指标。图像显示，在训练初期，验证损失迅速下降，随着模型的进一步训练，下降速度放缓并趋于稳定。这种趋势通常表示模型在提高其泛化能力，不过，持续监测验证损失是否会再次上升是必要的，因为那可能是过拟合的信号。

        对于性能指标，我们关注精确度（precision）、召回率（recall）、平均精度均值（[email protected]）和更严格指标下的mAP（[email protected]）。精确度指标的波动可能是由于在不同的epoch中，模型在预测时对某些类别的置信度变化较大。召回率的逐渐上升表明模型在检测到的正样本数量上有所增加。[email protected]指标给出了在IoU阈值为0.5时模型性能的估计，这是一个比较宽松的指标，对于初步评估模型性能来说是很有用的。而[email protected]提供了一个从宽松到严格的IoU阈值范围内的平均表现，它更全面地反映了模型的整体性能。

        总的来说，从这些图表中可以得出的结论是，模型在训练过程中性能稳步提升，未出现明显的过拟合迹象。验证损失的稳定性和性能指标的持续提升都预示着模型对危险物品检测任务的泛化能力强，可以期待在实际应用中取得良好的表现。然而，实际部署之前，还应进行进一步的测试和调整，以确保模型在各种条件下均具有鲁棒性。

5.2 PR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。它提供了在不同置信度阈值下模型性能的详细视图。上图显示的PR曲线是我们用于评估危险物品检测模型的结果，其中包括了各个类别的曲线和一个综合所有类别的平均精确度（[email protected]）。

        从曲线可以看出，大部分类别的检测精确度较高。例如，'Mace'的检测表现最为出色，其PR曲线几乎达到了完美的标准，曲线下的面积接近1，对应的[email protected]值为0.995。这表明在绝大多数情况下，模型能够正确地识别并定位到‘Mace’类别的物体，几乎没有误检或漏检。'Cutlass'、'Cleuri'和'Wrench'也表现出相对较高的检测精确度，[email protected]值分别为0.802、0.824和0.822。这意味着模型在检测这些物体时同样展现出了较高的准确性和可靠性。

        然而，某些类别，如'Cleaver'，其PR曲线下方的面积较小，[email protected]值仅为0.629，这暗示模型在这些类别上的性能存在提升空间。可能的原因包括训练数据不足、类别间的相似性导致的混淆，或者是这些物体在实际图像中出现的姿态和光照条件的变化。

        模型的平均精确度较高，达到了0.798的[email protected]。这是一个相当强的结果，表明我们的模型在大多数情况下能够准确地识别出各种危险物品。然而，PR曲线也揭示了模型在某些类别上可能的弱点，这为我们提供了进一步优化模型的线索。例如，我们可以通过收集更多的训练样本、改进数据增强策略或者调整模型结构来解决这些问题。

        虽然[email protected]是一个有用的指标，但在实际应用中，我们也可能需要考虑更严格的mAP计算方式，如[email protected]或者[email protected]，以更精细地评价模型性能。此外，实际部署时还需要考虑模型的实时性能和计算资源需求，以确保在实际应用场景中的可行性。通过这种全面的评估，我们能够确保模型不仅在理论上表现良好，而且在现实世界中同样可靠和有效。

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几种模型在危险物品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。该数据集包含危险物品的图像。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	0.779	0.808	0.629	0.798
F1-Score	0.75	0.75	0.62	0.78

（3）实验结果分析：

       在目标检测领域，YOLO系列一直以其卓越的性能和快速的检测速度著称。我们的实验结果表明，不同版本的YOLO在相同的危险物品检测任务上表现出了显著的差异。具体来说，YOLOv6n在我们的实验中以0.808的mAP表现最佳，而YOLOv7-tiny的表现则相对较差，其mAP为0.629。这两个指标告诉我们，YOLOv6n不仅能够识别出图像中的大多数正类别（较高的召回率），同时它在预测时的准确性（精确度）也很高。相反，YOLOv7-tiny虽然可能具有较高的速度优势，但在准确性方面有所牺牲。

       在F1-Score的对比中，我们观察到YOLOv8n以0.78的分数领先，而YOLOv7-tiny的分数最低，为0.62。F1-Score是精确度和召回率的调和平均值，因此，YOLOv8n的高分数意味着它在平衡召回率和精确度方面做得更好，这在实际应用中是非常重要的，尤其是在安全敏感的领域。

       这些差异背后的原因可能是多方面的。首先，算法本身的架构设计就决定了其性能特点。YOLOv6和YOLOv8的网络架构可能包含了更加有效的特征提取机制，能够更好地从图像中捕获对目标检测有帮助的信息。其次，可能与训练数据有关。虽然所有模型都在相同的数据集上进行训练和测试，但是不同模型对数据的敏感度可能不同，因此，在数据预处理和增强阶段可能需要特别注意数据的质量和多样性。

       进一步的分析可能还需要探究训练过程中的超参数设置、学习率调度策略以及模型正则化技巧的差异。比如，一个优秀的学习率调度策略可能帮助某个模型更快地收敛并避免过拟合，而较差的超参数选择可能导致另一个模型性能不佳。

       实验结果表明YOLOv6n和YOLOv8n在危险物品检测任务上表现较好，但这并不意味着YOLOv7-tiny没有其应用场景。在对实时性能要求极高的场合，速度较快的模型可能更有优势，尤其是在资源有限的设备上。因此，选择哪个模型还需根据具体的应用场景和需求来定。未来的工作中，我们会继续深入探索这些模型在不同环境下的性能，以及它们的优化空间，以期在实际应用中取得最佳的平衡。

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6. 系统设计与实现

6.1 系统架构概览

        在我们的基于YOLOv8/v7/v6/v5的危险物品检测系统中，系统架构设计精细、模块化，旨在提供高效、准确的检测服务，并确保用户界面友好、易于操作。以下详细介绍系统架构的关键组成部分，特别强调了类和方法的具体应用，以及它们在整个系统中的作用。

1. 初始化与界面布局

   • 初始化配置：系统启动时，首先在Detection_UI类的构造函数中进行初始化设置，包括模型类型、检测阈值等。

   • 界面布局：使用setup_page和setup_sidebar方法，分别构建主页面和侧边栏的布局，提供用户交互的入口。

2. 模型加载与配置

   • 模型动态选择：通过侧边栏，用户可以选择不同版本的YOLO模型（model_type）。系统根据用户选择，利用YOLOv8v5Detector实例的load_model方法动态加载预训练模型。

   • 模型配置：侧边栏还允许用户上传自定义模型文件（custom_model_file），提高了系统的灵活性和适用范围。

3. 数据预处理

   • 文件上传处理：用户通过侧边栏上传图像或视频文件，系统通过process_camera_or_file方法处理上传的文件，为后续检测准备数据。

   • 图像预处理：对于每一帧图像，系统通过frame_process方法调整尺寸、归一化等，确保数据格式符合模型要求。

4. 检测执行与参数调整

   • 检测参数调整：用户可以通过侧边栏设置置信度阈值（conf_threshold）和IOU阈值（iou_threshold），系统通过set_param方法应用这些参数。

   • 执行检测：使用YOLOv8v5Detector的predict方法对预处理后的图像执行目标检测。

5. 结果后处理与展示

   • 检测结果后处理：检测完成后，通过drawRectBox方法在图像上绘制检测框和标注信息。

   • 展示处理结果：系统将处理后的图像和检测信息在用户界面上展示，使用image_placeholder和table_placeholder等占位符展示结果。

6. 交互式功能

   • 结果筛选与导出：用户可以通过selectbox_placeholder筛选特定的检测结果进行查看。同时，提供了导出检测结果和日志的功能，增强了系统的实用性。

关键组件强调

• YOLOv8v5Detector类：是系统的核心，负责加载模型、执行检测和结果处理。
• frame_process方法：负责单帧图像的预处理和调用模型进行检测，是数据处理和检测的关键环节。
• setup_page和setup_sidebar方法：构建用户界面的主体和侧边栏，为用户提供友好的操作界面。
• process_camera_or_file方法：处理用户上传的文件或摄像头捕获的实时视频，体现了系统的灵活性和广泛适用性。
• drawRectBox方法：在检测结果上绘制边框和信息，直观展示检测结果。

6.2 系统流程

        在基于YOLOv8/v7/v6/v5的危险物品检测系统中，我们通过精心设计了一套流程，以确保从用户上传图像或视频至最终检测结果展示的每一步都能高效、准确地执行。以下是系统整体流程的专业化描述，涵盖了关键步骤和方法的应用。

系统流程概览

1. 启动系统与初始化设置

   • 系统启动后，首先通过Detection_UI类的构造函数初始化系统设置，包括模型类型、检测阈值、UI布局等。

2. 模型选择与加载

   • 用户在侧边栏选择希望使用的YOLO模型版本（v8/v7/v6/v5）及模型文件（默认或自定义）。
   • 根据用户选择，系统通过YOLOv8v5Detector实例的load_model方法加载相应的预训练模型。

3. 文件上传与数据预处理

   • 用户上传待检测的图像或视频文件。
   • 系统根据文件类型（图像或视频），通过frame_process方法对每一帧进行预处理，包括调整尺寸和归一化。

4. 检测参数配置

   • 用户通过侧边栏设置置信度阈值和IOU阈值。
   • 系统根据用户设置的参数，通过set_param方法动态调整检测配置。

5. 执行目标检测

   • 对预处理后的数据，系统调用predict方法执行目标检测。
   • 检测过程中，系统会根据设置的阈值筛选出置信度高的检测结果。

6. 检测结果后处理

   • 系统对检测到的目标进行结果后处理，如绘制检测框、标注类别和置信度等。
   • 通过drawRectBox方法实现结果的可视化展示。

7. 结果展示与交互

   • 系统在主界面以图像和表格的形式展示检测结果。
   • 用户可以通过UI进行交互操作，如选择特定目标进行详细查看或导出检测结果。

8. 系统结束与资源释放

   • 用户完成检测任务后，系统释放相关资源，结束检测流程。

        通过上述流程，我们的系统不仅优化了危险物品检测的效率和准确性，也提供了友好的用户交互界面，使得从技术人员到日常用户都能轻松上手，实现危险物品的快速检测。

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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/BV1oE421u7b6/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm51x
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zmp9w
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm5ls
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm5xx

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

        本文深入研究并实践了基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型在危险物品检测领域的应用，成功开发了一个高效准确的危险物品检测系统。通过对这些先进的YOLO模型版本进行详尽的比较和深入的优化，本研究不仅显著提升了危险物品检测的准确率和实时性，还利用Streamlit构建了一个直观、美观且易于操作的Web应用，让用户能够毫不费力地执行危险物品检测任务，有效提升了该技术在实际应用场景中的可用性和影响力。

        经过系列严格的实验验证，本文提出的解决方案在提高危险物品检测的准确性和处理速度方面都取得了显著成效。同时，本研究还详细提供了完整的数据集处理流程、模型训练与预测的代码，以及基于Streamlit的系统设计和实现细节，为未来的研究者和开发者提供了宝贵的参考和便利。尽管已取得了初步成果，但鉴于危险物品检测是一个充满挑战且需求多变的任务，仍有广泛的改进空间和探索机会。未来，我们计划从以下几个关键方向进行深入研究和发展：

• 模型优化：进一步探索深度网络结构和优化策略，比如采用神经网络架构搜索（NAS）技术，旨在进一步提升模型的检测性能和效率。
• 多模态融合：考虑到结合图像以外的其他模态信息，如语音、文本等，采用多模态学习方法进行危险物品的综合性检测，从而实现更全面的理解和判断。
• 跨域适应性：研究并实现模型在不同文化、年龄组等多样化场景下的危险物品检测，利用领域适应技术提升模型的泛化能力和适应性。
• 用户交互体验：持续优化系统的用户界面（UI）和用户体验（UX）设计，使之更加人性化和智能化，以满足更广泛用户群体的需求。
• 实际应用拓展：拓宽危险物品检测技术在更多实际应用领域中的应用，如公共安全监控、智能交通系统、边检安全等，以发掘其更大的社会价值和经济效益。

        总的来说，随着技术的持续进步和应用范围的逐步扩大，我们坚信基于深度学习的危险物品检测技术将在保障公共安全、促进社会稳定等方面发挥更加关键的作用。