基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的机场航拍小目标检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

摘要：本篇博客详尽介绍了一套基于深度学习的航拍小目标检测系统及其实现代码。系统采用了尖端的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等前代算法进行了详细的性能对比分析，提供在识别图像、视频、实时视频流和批量文件中航拍小目标方面的高效准确性。文章不仅详细阐述了YOLOv8算法背后的原理，还提供了完整的Python实现代码、必要的训练数据集，以及一个基于PySide6的交互式用户界面（UI）。此系统特别适用于对高空拍摄的小尺寸目标进行快速识别和分类，并且包含了完善的用户管理系统、模型快捷切换和UI自定义功能。本文意在为无人机技术、遥感图像分析和相关领域的研究者，以及对深度学习有兴趣的初学者提供一个宝贵的学习资源。完整的代码和数据集已在博客末尾提供链接下载。本文结构如下：

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演示与介绍视频：https://www.bilibili.com/video/BV1xA4m137zx/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuXmZxq
YOLOv8/v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/ZZuXmJxx
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/ZZuXmZhv
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/ZZuXl5lw

前言

        随着深度学习技术的快速发展，航拍小目标检测领域已经取得了显著进展。近年来，基于YOLO[1]系列的算法因其高效性和准确性在小目标检测中尤为突出。YOLOv5[2]以其灵活的框架和优秀的性能成为了研究的热点，其后续版本YOLOv6[3]、YOLOv7[4]和YOLOv8更是在此基础上进行了多方面的优化和改进，解决了小目标检测在精度和速度上的诸多挑战。
        一项重要的进展是通过改进卷积网络结构来增强对小目标的感知能力。例如，YOLOv8引入了一种新型的注意力机制，有效提升了模型对小尺度目标的识别精度。此外，研究人员通过引入多尺度训练和推理技术，显著提高了对不同尺寸目标的检测能力，这对于航拍图像中尺寸多变的小目标检测尤为关键。
        深度学习模型的训练依赖于大量高质量的数据集。最近的研究表明，通过采用先进的数据增强技术，如GANs生成的合成图像，可以有效地扩充训练数据集，从而提高模型的泛化能力和小目标检测性能。同时，一些研究专注于开发更加精细的标注技术和评估指标，这对于准确评估和比较不同算法在小目标检测任务上的性能至关重要。

        除了YOLO系列，其他深度学习算法如Faster R-CNN、SSD以及基于Transformer的DETR等也在航拍小目标检测方面有所应用。这些算法通过引入区域建议网络、利用全局上下文信息或者改进的锚点机制等方式，各自以不同的策略提高了检测的准确率和效率。尤其是Transformer-based的方法，其利用自注意力机制处理图像的能力，在处理复杂航拍场景和小目标检测方面展示了巨大的潜力。
        视觉Transformer(ViT)作为一种新兴的模型架构，通过引入自注意力机制来处理图像数据，它在处理大规模图像数据时展示了优于传统CNN模型的性能。ViT通过注意力机制能够捕捉图像中长距离的依赖关系，这对于识别航拍图像中的小目标尤为重要，因为这些小目标往往需要在广阔的背景中被识别出来。此外，ViT的这种能力也使得它在处理图像中的复杂场景和多尺度目标检测任务上表现出色。
        注意力机制本身，作为深度学习中的一个重要概念，已经被广泛应用于各种目标检测模型中，包括YOLOv8和ViT。它通过赋予模型对图像中不同部分的不同关注度，帮助模型更加聚焦于图像中的关键信息，从而提高检测的精确度和效率。这在复杂的航拍图像中尤为重要，因为这些图像往往包含大量的背景信息和噪声。
        MMDetection是一个开源的目标检测工具箱，它提供了一系列先进的目标检测算法的实现，包括但不限于YOLO系列、Faster R-CNN、Mask R-CNN等。MMDetection的重要贡献在于它提供了一个统一的框架，使得研究人员和开发者可以轻松地测试和比较不同的算法在同一数据集上的性能。对于航拍小目标检测任务来说，MMDetection不仅提供了一个快速实验不同算法的平台，而且其持续更新的算法库也确保了研究人员能够接触到最前沿的技术和方法。
        本博客通过详细介绍一个基于YOLOv8算法的航拍小目标检测系统的开发和实现，旨在为深度学习和目标检测领域的研究者和从业者提供一个全面的研究和应用示例。本文的贡献可以概括如下：

  1. 采用最先进的YOLOv8算法进行航拍小目标检测：本文深入探讨了YOLOv8算法在航拍小目标检测中的应用，展示了其相比于前代YOLO算法（如YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5）在检测精度、速度和效率上的显著提升。通过详细的算法比较和性能评估，本文为读者提供了使用YOLOv8进行高效目标检测的新视角和方法。
  2. 利用PySide6实现用户友好的航拍小目标检测系统：通过采用Python的PySide6库，本文展示了如何开发一个具有高度交互性和用户友好界面的航拍小目标检测系统。这个系统不仅提高了目标检测的可访问性和便利性，也推动了YOLOv8算法在实际应用中的推广和应用。
  3. 集成登录管理功能以增强系统安全性：本文设计并实现了一个登录管理功能，确保了系统的安全性和数据的保护。这一功能的加入为未来系统的个性化定制和功能扩展提供了基础，同时也增加了系统的专业性和实用性。
  4. 深入研究YOLOv8模型的性能：本文不仅展示了YOLOv8算法在航拍小目标检测任务中的应用，还对模型的性能进行了全面的研究。包括精确度、召回率等关键性能指标的评估，以及模型在不同环境和条件下的表现分析，为算法的进一步优化和改进提供了坚实的理论基础。
  5. 提供完整的数据集和代码资源包：为了促进YOLOv8及其前代版本在航拍小目标检测领域的研究和应用，本文提供了一套完整的数据集和代码资源包。这些资源旨在帮助读者更好地理解和实践文中介绍的内容，使他们能够轻松复现实验结果，并在此基础上进行自己的研究和开发。

1.数据集介绍

        在本篇博客中，我们将深入探讨用于航拍小目标检测的专门数据集，该数据集对于训练高效准确的检测模型至关重要。整个数据集由810张高质量的航拍图像组成，其中包括708张用于训练、68张用于验证和34张用于测试的图像。这样细致的分配确保了数据的全面性与代表性，有助于我们的模型学习到从多角度、多尺度进行小目标检测的能力。
        在数据预处理和增强阶段，我们采取了两种策略来提升模型的泛化能力。每幅图像有50%的概率进行水平翻转，以及等概率进行无旋转、顺时针旋转或逆时针旋转的处理。这些随机的图像变换增强了数据的多样性，为模型训练提供了额外的挑战，同时也模拟了现实世界中目标可能出现的多样性。

        通过分析我们的数据集，我们可以看到目标类别集中于单一类别——飞机，这表明了数据集在类别上的专注性。这种单一类别的数据集有助于模型专注于识别和检测特定类型的目标，而不受其他类别干扰。另一方面，这也意味着我们的模型需要对这一特定类别有着更深入的理解和更强的识别能力。

        目标在图像中的空间分布是均匀的，这一点从我们的数据集热力图可以明显看出。目标分布的均匀性减少了模型可能存在的位置偏见，确保模型能够在整个图像范围内进行有效的目标检测。这对于航拍图像尤为重要，因为目标可能出现在任何位置。最后，目标尺寸分布的分析显示了一个集中在较小尺寸范围内的模式，这与我们的小目标检测任务相符。模型需要能够识别尺寸较小的目标，同时也要对少量较大目标保持敏感。这一尺寸分布的多样性对于模型来说是一个挑战，也是一个学习和适应的机会。博主使用的类别代码如下：

Chinese_name = {'airplane': "飞机"}

        通过对这个数据集的综合分析，我们不仅了解了其结构和特点，还为如何设计和实施模型训练策略提供了宝贵的见解。这个数据集的多样性和复杂性可以用来开发和评估能够在真实世界中进行航拍小目标检测的深度学习模型。通过这些详细的分析，读者可以更好地理解如何处理和利用航拍图像数据集，并将这些知识应用于自己的研究和开发工作中。

2. 系统界面效果

        系统以PySide6作为GUI库，提供了一套直观且友好的用户界面。下面，我将详细介绍各个主要界面的功能和设计。

（1）系统提供了基于SQLite的注册登录管理功能。用户在首次使用时需要通过注册界面进行注册，输入用户名和密码后，系统会将这些信息存储在SQLite数据库中。注册成功后，用户可以通过登录界面输入用户名和密码进行登录。这个设计可以确保系统的安全性，也为后续添加更多个性化功能提供了可能性。

（2）在主界面上，系统提供了支持图片、视频、实时摄像头和批量文件输入的功能。用户可以通过点击相应的按钮，选择要进行航拍小目标检测的图片或视频，或者启动摄像头进行实时检测。在进行航拍小目标检测时，系统会实时显示检测结果，并将检测记录存储在数据库中。

（3）此外，系统还提供了一键更换YOLOv8/v5模型的功能。用户可以通过点击界面上的"更换模型"按钮，选择不同的YOLOv8模型进行检测。与此同时，系统附带的数据集也可以用于重新训练模型，以满足用户在不同场景下的检测需求。

（4）为了提供更个性化的使用体验，这里系统支持界面修改，用户可以自定义图标、文字等界面元素。例如，用户可以根据自己的喜好，选择不同风格的图标，也可以修改界面的文字描述。

3. YOLOv8算法原理

        YOLOv8 是最新的最先进的 YOLO 模型，它在以前成功的 YOLO版本基础上，引入了新的功能和改进，进一步提升了其性能和灵活性，能够更好得适应各种目标检测任务[5]。YOLOv8是 2023 年 1 月发布的最新 YOLO 版本。与 v5 和 v6 一样，YOLOv8 没有官方论文，但拥有更高的精度和更快的速度。根据参数数量，YOLOv8 有五种变体：nano(n)、small(s)、medium(m)、large(l) 和 extra large(x)，可以完成分类、目标检测和分割任务。

         整个网络分为两部分：特征提取网络和检测网络。特征提取网络负责从输入图像中提取高级语义特征，通常采用多个卷积层和池化层组成的结构。 这些卷积层逐渐减小特征图的尺寸，同时增加通道的数量，以捕获不同尺度和抽象级别的特征。[5:1]
        检测网络是YOLOv8的核心部分，它通过在不同尺度的特征图上进行检测来实现目标检测。在检测网络中，通过引入多个边界框和类别概率的预测器，可以同时检测多个目标。每个预测器负责预测 一组边界框的位置和对应的类别概率。[5:2]
        为了获得更好的检测结果，YOLOv8 还使用了 特征融合技术，将不同尺度的特征图进行融合，以提高对不同尺度目标的检测能力。 在网络的Head 部分，YOLOv8选择解耦头（Decoupled Head）和 Anchor Free策略，相比 YOLOv5 采用耦合头（Coupled Head）和 Anchor Based 策略不再有之前的 Objectness 分支，只有解耦的分类和回归分支。在网络的 Backbone 部分，YOLOv5 中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，还能获得更加丰富的梯度流信息，同时，YOLOv8 选择将上采样之前的 卷积去除，将 Backbone 不同阶段输出的特征直接送入了上采样操作。此 外，YOLOv8 依旧使用了YOLOv5 等模型中使用的 SPPF 模块。[5:3]
        YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例 的分配方式，而是使用了Task Aligned Assigner匹配方式。YOLOv8 的分类损失为VFL Loss，回归损失为 CIOU Loss，使得预测结果更接近真实。

4. 代码简介

        在本节中，我们将详细介绍如何使用YOLOv8进行航拍小目标检测的代码实现。代码主要分为两部分：模型预测和模型训练。

4.1 模型预测

        在模型预测部分，首先导入了OpenCV库和YOLO模型。OpenCV库是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含了众多的视觉处理函数，使用它来读取和处理图像。YOLO模型则是要用到的目标检测模型。

import cv2  
from ultralytics import YOLO

        接着，加载自行训练好的YOLO模型。这个模型是在大量的图像上预训练得到的，可以直接用于目标检测任务。

model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt", path_type="current"))

        然后，使用OpenCV读取了一个图像文件，这个图像文件作为要进行目标检测的图像输入。

img_path = abs_path("test_media/test.png")
image = cv_imread(img_path)

        在读取了图像文件之后，就可以使用加载的模型对图像进行预测了。下图为预测结果。

pred, superimposed_img = model.predict(pre_img)

4.2 模型训练

        这里我们开始训练和测试自己的数据集，在cmd终端或pycharm中运行run_train_model.py进行训练，以下是训练过程中的结果截图。YOLOv8的损失函数是其性能的关键部分，它指导模型学习如何准确地检测和分类对象。

        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。

        在模型训练部分，首先导入YOLO模型，并加载了预训练的YOLOv8模型。

from ultralytics import YOLO  
model = YOLO('./weights/yolov8s.pt', task='detect')

        接着开始训练模型。其中指定了训练数据的配置文件路径，使用GPU进行训练，使用2个工作进程加载数据，输入图像的大小为640x640，训练100个epoch，每个批次的大小为8。

results2 = model.train(  
        data=data_path,
        device='0', 
        workers=workers, 
        imgsz=640,  
        epochs=120,  
        batch=batch,  
        name='train_v8_' + data_name  
    )

        在深入研究YOLOv8模型的训练进度时，我们首先关注的是损失函数的变化趋势。损失函数是评估模型预测准确性的重要指标，它由三部分组成：边界框损失（box_loss）、类别损失（cls_loss）、和目标置信度损失（obj_loss）。在训练阶段，我们可以看到这三个损失值随着迭代次数的增加而显著下降，这表明模型正在学习到如何更准确地预测目标的位置、类别和存在的可能性。特别是，类别损失和目标置信度损失的下降趋势表明模型在区分不同类别并准确预测目标存在的概率上有了显著的改进。

        在验证阶段，损失函数的波动比训练阶段要大，这是因为模型在没有见过的数据上进行预测，反映了模型泛化能力的真实情况。尽管有波动，但整体趋势仍然是下降的，说明模型在验证集上也具有一定的预测能力。
        此外，评价指标图表展示了模型在训练过程中的精度（precision）和召回率（recall），这两个指标直接影响模型的最终性能。在这里，我们可以看到精度和召回率在经历初始的波动之后逐渐趋于稳定，精度维持在较高水平，而召回率则在较高水平上有所波动。这表明模型能够以较高的准确率检测到大多数目标，但仍有一些目标可能被错过或错误标记。
        对于平均精度（mAP），特别是mAP@0.5和mAP@0.5:0.95，这两个指标在目标检测领域中非常重要。mAP@0.5衡量的是模型在IoU（交并比）阈值为0.5时的性能，而mAP@0.5:0.95则考虑了从0.5到0.95的不同IoU阈值。图中显示，mAP@0.5在训练过程中稳步提升，显示出模型对于目标定位的准确性较高。同时，mAP@0.5:0.95虽然增长较慢，但稳定上升的趋势表明模型在更为严格的IoU阈值下也能保持合理的性能。损失函数的下降趋势、精度和召回率的稳定表现以及mAP的提升，都证明了模型在学习如何有效地识别和定位图像中的小目标。
        在评估目标检测模型的性能时，Precision-Recall (P-R) 曲线是一个极其重要的工具，它可以帮助我们了解模型在识别特定类别对象时的效能。P-R曲线展示了精确度（Precision）和召回率（Recall）之间的关系，在不同的置信度阈值下，模型能够保持多高的检测精度和覆盖率。现在，我们将详细分析上图中YOLOv8模型在航拍小目标检测任务上的P-R曲线。

         首先，观察P-R曲线的整体形状，我们可以看到随着召回率的增加，精确度保持在非常高的水平。在大部分召回率范围内，曲线都保持接近顶部，这意味着模型在大多数情况下都能以高精度检测到目标。这种性能对于实际应用来说是非常理想的，因为它表明模型能够准确识别图像中的小目标，同时将误报的数量保持在较低水平。曲线中的波动非常小，这表示模型在各个置信度阈值下都表现出了良好的一致性。一般来说，如果曲线出现较大的波动，可能表示模型在某些特定的阈值下对于目标的识别存在不确定性。但在这个模型中，平滑的曲线展示了其在整个召回率范围内的稳定性。
         我们还可以看到，对于单一类别“飞机”的mAP@0.5（在IoU为0.5时的平均精度）达到了0.923。这是一个非常高的分数，表明模型在检测时，能够与真实的目标边界框高度重合。同时，对于所有类别（在这个任务中指同一个类别），mAP@0.5也达到了0.923，进一步验证了模型在这一单一类别上的卓越性能。mAP是整体评价一个模型性能的指标，结合高精度和召回率，这一高分数指出模型在准确识别和定位目标方面的强大能力。

4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比

（1）实验设计：

        本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在航拍小目标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。该数据集包含航拍小目标的图像。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是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均值。精确率是指模型正确识别的正例与所有识别为正例的案例之比，而召回率是指模型正确识别的正例与所有实际正例之比。F1-Score对于不平衡的数据集或者需要同时考虑精确率和召回率的任务特别重要。
  • mAP（Mean Average Precision）：mAP是衡量模型在多个类别上平均检测准确度的指标。它计算了模型在所有类别上的平均精度，是目标检测领域中常用的性能度量。
名称 YOLOv5nu YOLOv6n YOLOv7-tiny YOLOv8n
mAP 0.922 0.909 0.923 0.923
F1-Score 0.88 0.87 0.89 0.89

（3）实验结果分析：

        在目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）系列算法以其速度和准确性广受欢迎。我们进行了一项系统的比较研究，目的是在相同的航拍小目标检测数据集上，评估YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n这四种算法的性能。通过这些实验，我们旨在揭示各版本的YOLO算法在处理相似任务时的相对优势和局限性。
        实验结果显示，YOLOv5nu和YOLOv8n在mAP上取得了相似的最高分数，达到了0.923，而YOLOv6n的mAP稍低，为0.909。这可能是由于YOLOv8n和YOLOv5nu在网络架构上的改进，如更有效的特征提取器和更精细的特征融合策略，这些改进有助于模型在各种尺度上更好地识别目标。YOLOv6n虽然在算法上也有所创新，但可能由于其特定的网络设计，对于航拍图像中的小目标检测来说，效果略逊一筹。

       在F1-Score的对比中，YOLOv7-tiny和YOLOv8n共同以0.89的分数领先，而YOLOv5nu和YOLOv6n的分数分别为0.88和0.87。这一结果进一步验证了YOLOv7-tiny和YOLOv8n在精确度和召回率之间取得了更好的平衡。尽管YOLOv7-tiny被标注为“tiny”，意味着它的模型尺寸更小、推理速度更快，但它在精确度和召回率上的表现仍然十分出色。YOLOv8n保持着与YOLOv7-tiny相似的F1-Score，同时具有更高的mAP，表明其在整体性能上更为均衡。
       值得注意的是，YOLOv6n在mAP上得分为0.980，这是四个模型中最低的，可能是因为YOLOv6n在处理这个特定数据集上的某些特定特征时遇到了困难。每个版本的YOLO算法都有其独特的架构和优化点，YOLOv6n的这一结果可能表明它在特征提取或者是类别不平衡方面相比其他模型稍显不足。
       综合以上分析，我们可以得出结论，最新的YOLO模型（尤其是YOLOv8n）在航拍小目标检测任务上具有优势。这可能归因于最新模型在设计时对现有网络架构的改进，以及对特定任务的优化。然而，我们也应该注意到，即使是稍旧的模型，如YOLOv5nu和YOLOv6n，仍然能够提供接近最新模型的性能，这表明即使在没有最新技术的情况下，通过适当的训练和调优，也可以达到优秀的检测结果。这些发现不仅为研究人员提供了在选择合适的模型进行目标检测时的参考，同时也为未来模型的设计提供了宝贵的经验和见解。

4.4 代码实现

        在这篇博客中，我们将深入探讨如何使用YOLOv8模型进行实时航拍小目标检测。这一过程涉及到模型加载、图像处理、目标检测，以及结果展示等多个步骤。我们的代码示例提供了一个完整的流程，展示了如何在Python环境中使用OpenCV和PySide6库实现这一过程。
        在实时航拍小目标检测系统中，需要结合YOLOv8模型和一系列开源库，如OpenCV、QtFusion和PySide6等，来实现主窗口的展示、摄像头帧的处理以及航拍小目标的检测和标注等功能。

（1）导入必要的模块和配置
        首先，我们需要准备好我们的工作环境，这包括导入必要的模块。random模块用于生成随机颜色，sys模块用于与Python解释器进行交互，time模块用于记录预测时间，cv2即OpenCV库用于图像处理。QtFusion库则用于创建图形用户界面，YOLOv8Model是我们自定义的模块，它包含YOLOv8Detector类，用于加载预训练的模型并执行检测。

import random  # 用于生成随机颜色
import sys  # 用于访问Python解释器相关的功能
import time  # 用于记录操作所需的时间
from QtFusion.config import QF_Config
import cv2  # OpenCV库，用于图像处理
from QtFusion.widgets import QMainWindow  # 用于创建GUI窗口
from QtFusion.utils import cv_imread, drawRectBox  # 辅助函数，用于图像读取和绘制
from PySide6 import QtWidgets, QtCore  # 构建图形用户界面
from QtFusion.path import abs_path
from YOLOv8Model import YOLOv8Detector  # YOLOv8模型，用于目标检测
QF_Config.set_verbose(False)

        这一部分主要负责导入各种模块。random用于随机颜色生成，sys和time分别用于系统操作和时间处理。cv2是图像处理的核心，而QtFusion和PySide6则用于构建用户界面。YOLOv8Detector是进行目标检测的关键类。

（2）定义类别和模型
        在这里，cls_name定义了要识别的航拍小目标类型。colors为每种类型生成随机颜色，用于检测结果的可视化。model是我们的YOLOv8检测器，用于加载并运行目标检测模型。

cls_name = Label_list  # 定义类名列表
colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in range(len(cls_name))]  # 为每个目标类别生成一个随机颜色
model = YOLOv8Detector()  # 创建YOLOv8Detector对象
model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt", path_type="current"))  # 加载预训练的YOLOv8模型

（3）创建主窗口
        在用户界面方面，我们定义了一个MainWindow类来显示结果。这个类继承自Qt的QMainWindow，并设置了适当的窗口大小和标签用于展示检测结果的图像。

class MainWindow(QMainWindow):  # 自定义主窗口类
    def __init__(self):  # 构造函数
        super().__init__()  # 调用父类构造函数
        self.resize(850, 500)  # 设置窗口大小
        self.label = QtWidgets.QLabel(self)  # 创建标签用于显示图像
        self.label.setGeometry(0, 0, 850, 500)  # 设置标签位置和大小

    def keyPressEvent(self, event):  # 键盘事件处理
        if event.key() == QtCore.Qt.Key.Key_Q:  # 按下Q键时
            self.close()  # 关闭窗口

（4）主程序流程

        在主函数中，我们创建了一个应用程序实例和主窗口实例。然后，我们读取一张图像，调整其大小，对其进行预处理，并将其传递给YOLOv8模型进行预测。预测完成后，我们使用drawRectBox函数将检测到的目标框画在图像上，并将其显示在GUI中。

if __name__ == '__main__':
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    window = MainWindow()
    
    img_path = abs_path("test_media/A5.jpg")
    image = cv_imread(img_path)
    image = cv2.resize(image, (850, 500))
    pre_img = model.preprocess(image)
    
    t1 = time.time()
    pred, superimposed_img = model.predict(pre_img)
    t2 = time.time()
    use_time = t2 - t1
    
    det = pred[0]
    if det is not None and len(det):
        det_info = model.postprocess(pred)
        for info in det_info:
            name, bbox, conf, cls_id = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info['class_id']
            label = '%s %.0f%%' % (name, conf * 100)
            image = drawRectBox(image, bbox, alpha=0.2, addText=label, color=colors[cls_id])
    
    print("推理时间: %.2f" % use_time)
    window.dispImage(window.label, image)
    window.show()
    sys.exit(app.exec())

        此代码示例显示了如何将深度学习模型的能力与图形用户界面结合起来，以创建一个直观的应用程序，使用户能够实时查看和分析检测结果。整个流程的设计考虑了易用性和效率，能够在短时间内处理图像并显示结果。这种集成方法对于快速原型设计和实验非常有用，尤其是在需要快速迭代和测试不同模型性能时。通过这个程序，我们展示了如何将深度学习模型与图形用户界面结合，创建一个能够实时检测和显示物体的应用。这不仅是对技术的展示，也为那些希望在自己的项目中实现类似功能的开发者提供了一个实用的参考。

5. 航拍小目标检测系统实现

        在实现一款实时航拍小目标检测与识别系统时，采用面向对象的设计思路，依赖Python语言和多种开源库如Pyside6、QtFusion、Pytorch等。其中，重要的MainWindow类是系统的主体，负责提供用户界面来控制输入源、进行航拍小目标检测与识别，并展示检测结果。以下将详细介绍其设计思路、架构设计以及整个流程。

5.1 系统设计思路

        在我们的系统设计中，我们的主要目标是创建一个交互式的航拍小目标检测与识别系统，它不仅能够实时处理图像并进行目标检测，而且还能提供直观的用户交互界面。我们的系统是围绕MainWindow类构建的，它集成了用户界面、媒体处理和深度学习模型，使得用户可以轻松地加载图像、执行目标检测，并查看结果。

（1）架构设计
        在架构设计方面，我们的系统采用了层次化的方法。为了实现这个目标，采取了将界面、媒体处理和模型集成在一起的设计思路。通过对象组合的方式，将不同的处理器和模型组织在一起，让每个功能模块都能独立进行，同时，还利用信号和槽机制来进行模块间的交互和数据传递。在这里插入图片描述

  • 处理层（Processing Layer）：处理层是系统的核心，由我们自定义的YOLOv8Detector类负责。这个类封装了YOLOv8模型的复杂性，使得我们可以简单地调用它的方法来进行高效的目标检测和识别。通过预处理图像数据、执行推理，并对结果进行后处理，这一层确保了检测任务的高性能执行。
  • 界面层（UI Layer）：界面层是用户与系统交互的前端，由Ui_MainWindow类实现。这一层包含了多种GUI组件，如图像显示标签、状态栏和控制按钮。这些元素为用户提供了一个直观且易于操作的界面，使他们能够无需深入了解背后的技术细节即可使用系统。
  • 控制层（Control Layer）：控制层则是系统的指挥中心，由MainWindow类中的槽函数和其他方法实现。控制层负责处理用户的输入，管理系统状态，并协调处理层和界面层的工作。通过这种方式，系统可以灵活地响应用户的交互，同时保证各个模块之间高效、有序地协同工作。

        总的来说，我们的系统设计采用了分层的方法，每一层都有其独特的职责和功能。通过这种方式，我们不仅提高了系统的可维护性和可扩展性，还确保了用户可以通过一个简洁友好的界面，享受到强大的航拍小目标检测与识别功能。这种设计思路使得系统既能满足专业级的性能需求，又能提供普通用户友好的操作体验。

（2）系统流程

        以下是航拍小目标检测系统的工作流程详细介绍，这里博主绘制了一张系统逻辑的流程图供大家参考：

  1. 用户启动应用程序后，系统首先创建MainWindow类的实例。这个实例是用户交互的核心，它初始化应用程序的界面，设置必要的参数，并准备好处理用户输入。在界面上，用户可以选择他们的输入源，这可以是实时的摄像头捕捉图像、本地的视频文件或是单个的静态图片。系统的灵活性在于可以处理多种类型的输入源，这大大扩展了它的适用场景。

  2. 选择好输入源之后，系统调用内置的媒体处理器和方法来获取并处理输入数据。对于实时图像，这可能涉及到配置摄像头的参数；对于视频和静态图像，则需要执行文件读取和图像加载的操作。处理好媒体输入源后，系统开始进行连续帧处理，这是系统运行的核心。

  3. 在预处理阶段，系统对每一帧图像执行一系列预处理操作，包括图像尺寸调整、色彩空间的变换和数据归一化。这些操作确保了图像数据满足YOLO模型的输入要求，为后续的检测与识别阶段打下了基础。

  4. 当媒体输入源准备就绪后，系统进入一个连续帧处理的循环。这个循环包括以下几个关键步骤：

    • 预处理阶段：预处理过的图像被输入到YOLOv8模型中。该模型具有卓越的航拍小目标检测能力，它可以准确地识别出图像中的各种目标并给出它们的位置。系统将这些检测结果实时展示在用户界面上，以便用户可以即时看到每个目标的检测框以及相应的类别。
    • 检测与识别阶段：预处理后的图像将被送入YOLOv8模型进行目标的检测和识别。模型会输出目标的位置以及相关的类别信息。这一阶段是系统的核心，它利用深度学习算法来识别图像中的各种目标。
    • 界面更新阶段：在界面更新阶段，系统会实时刷新显示屏幕，不仅展示最新的检测结果，还会在界面上呈现检测统计数据，比如目标数量和类别分布。这为用户提供了一种直观的方式来理解模型在实时处理图像时的表现。
    • 交互操作：此外，系统还提供了丰富的交互操作。用户可以通过界面按钮来保存检测结果、查询系统信息或利用下拉菜单进行结果的筛选和分析。这些功能使得用户能够根据自己的需求定制检测流程，提高了系统的实用性。
    • 媒体控制：最后，系统还具备媒体控制功能。用户可以根据需要启动或停止摄像头捕捉、视频播放或图像分析。这提供了额外的操作灵活性，使得用户可以在任何时候控制媒体的播放状态，从而适应不同的使用场景。

        总之，本系统的设计充分考虑了易用性和功能性，旨在为用户提供一个全面的航拍小目标检测与识别解决方案。通过综合使用先进的YOLOv8模型和精心设计的用户界面，系统能够满足广泛的实际应用需求，从简单的图像分析到复杂的实时监控任务。

5.2 登录与账户管理

        在我们的航拍小目标检测系统中，账户管理和安全性是不可或缺的一环。为此，我们设计并集成了一个完善的用户登录界面，该界面是基于现代的PySide6框架和SQLite数据库构建的，确保了用户数据的安全性和易于管理的特性。这个界面不仅简化了用户在使用本系统时的身份验证流程，而且提供了一系列个性化选项，使得每个用户都能在这个系统中拥有一个定制化的体验。
        用户首先会接触到一个直观的登录界面，这里他们可以进行新账户的注册或使用现有账户登录。我们特别注意到用户可能需要在使用过程中更改密码或更新个人设置，包括上传或修改个人头像，因此我们提供了这些功能的直接访问。账户管理模块也允许用户在必要时注销账户或重新登录，这增加了系统的灵活性并提升了用户体验。
        一旦登录，用户将被带到主界面，这里是执行航拍小目标检测任务的操作中心。本系统的强大功能包括实时显示检测框、类别和置信度等信息，并支持多种输入源，如图片、视频、实时摄像头捕捉以及批量文件处理。用户可以在这个阶段实时监控检测进程，并对检测结果进行记录和管理。
        通过这种设计，我们的系统不仅提供了高级的目标检测功能，还通过登录界面提供了增强的安全性和个性化体验。我们的目标是为用户提供一个安全、可靠且高效的工具，用于航拍图像的深度学习分析。用户登录和账户管理功能的集成，确保了每个用户的数据都是私密且可定制的，从而在提高用户满意度的同时，也保护了他们的个人信息。这些特性使得我们的系统不仅适用于科研和商业环境，也适用于对安全性和个性化服务有高要求的用户。

下载链接

    若您想获得博文中涉及的实现完整全部资源文件（包括测试图片、视频，py, UI文件，训练数据集、训练代码、界面代码等），这里已打包上传至博主的面包多平台，见可参考博客与视频，已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行，完整文件截图如下：

在这里插入图片描述

完整资源中包含数据集及训练代码，环境配置与界面中文字、图片、logo等的修改方法请见视频，项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷

演示与介绍视频：https://www.bilibili.com/video/BV1xA4m137zx/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZuXmZxq
YOLOv8/v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/ZZuXmJxx
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/ZZuXmZhv
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/ZZuXl5lw

    在文件夹下的资源显示如下，下面的链接中也给出了Python的离线依赖包，读者可在正确安装Anaconda和Pycharm软件后，复制离线依赖包至项目目录下进行安装，另外有详细安装教程：（1）Pycharm软件安装教程；（2）Anaconda软件安装教程；（3）Python环境配置教程；

离线依赖安装教程：https://www.bilibili.com/video/BV1hv421C7g8/
离线依赖库下载链接：https://pan.baidu.com/s/1y6vqa9CtRmC72SQYPh1ZCg?pwd=33z5 （提取码：33z5）

6. 总结与展望

        在本博客中，我们详细介绍了一个基于YOLOv8模型的航拍小目标检测系统，还实验了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等模型。系统以模块化的方式设计，充分采用了合理的架构设计，带来良好的可维护性和可扩展性。其用户界面友好，能够提供实时的航拍小目标检测和识别结果展示，同时支持用户账户管理，以便于保存和管理检测结果和设置。

        该系统支持摄像头、视频、图像和批量文件等多种输入源，能够满足用户在不同场景下的需求。在后面可以添加更多预训练模型，增加检测和识别的种类；优化用户界面，增强个性化设置；并积极聆听用户反馈，以期不断改进系统，以更好地满足用户的需求。

结束语

        由于博主能力有限，博文中提及的方法即使经过试验，也难免会有疏漏之处。希望您能热心指出其中的错误，以便下次修改时能以一个更完美更严谨的样子，呈现在大家面前。同时如果有更好的实现方法也请您不吝赐教。

  1. Fang W, Wang L, Ren P. Tinier-YOLO: A real-time object detection method for constrained environments[J]. IEEE Access, 2019, 8: 1935-1944. ↩︎

  2. Wu W, Liu H, Li L, et al. Application of local fully Convolutional Neural Network combined with YOLOv5 algorithm in small target detection of remote sensing image[J]. PloS one, 2021, 16(10): e0259283. ↩︎

  3. Li C, Li L, Jiang H, et al. YOLOv6: A single-stage object detection framework for industrial applications[J]. arXiv preprint arXiv:2209.02976, 2022. ↩︎

  4. Wang C Y, Bochkovskiy A, Liao H Y M. YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2023: 7464-7475. ↩︎

  5. 田鹏,毛力.改进YOLOv8的道路交通标志目标检测算法[J/OL].计算机工程与应用:1-14[2024-02-01]. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
posted @ 2024-03-18 20:20  思绪无限  阅读(214)  评论(1)  编辑  收藏  举报