本文主要是介绍Datawhale AI 夏令营-CV竞赛-Task3，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
# Datawhale AI 夏令营
夏令营手册：从零上手CV竞赛
比赛：2024“大运河杯”数据开发应用创新大赛——城市治理赛道
代码运行平台：厚德云
赛题任务
本赛题的任务是开发智能识别系统，用于自动检测和分类城市管理中的违规行为。通过对摄像头捕获的视频进行分析，自动准确识别违规行为，并及时向管理部门发出告警，以实现更高效的城市管理。
数据集增强
数据增强是机器学习和深度学习中常用的技术，用于通过从现有数据集中生成新的训练样本来提高模型的泛化能力。干净一致的数据对于创建性能良好的模型至关重要。常见的增强技术包括翻转、旋转、缩放和颜色调整。多个库，例如 Albumentations、Imgaug 和 TensorFlow的 ImageDataGenerator，可以生成这些增强。
| 数据增强方法 | 描述 |
|---|---|
| Mosaic Augmentation | 将四张训练图像组合成一张，增加物体尺度和位置的多样性。 |
| Copy-Paste Augmentation | 复制一个图像的随机区域并粘贴到另一个图像上，生成新的训练样本。 |
| Random Affine Transformations | 包括图像的随机旋转、缩放、平移和剪切，增加对几何变换的鲁棒性。 |
| MixUp Augmentation | 通过线性组合两张图像及其标签创造合成图像，增加特征空间的泛化。 |
| Albumentations | 一个支持多种增强技术的图像增强库，提供灵活的增强管道定义。 |
| HSV Augmentation | 对图像的色相、饱和度和亮度进行随机变化，改变颜色属性。 |
| Random Horizontal Flip | 沿水平轴随机翻转图像，增加对镜像变化的不变性。 |
YOLO模型
训练参数设置
YOLO 模型的训练设置包括多种超参数和配置，这些设置会影响模型的性能、速度和准确性。微调涉及采用预先训练好的模型并调整其参数以提高特定任务或数据集的性能，使模型能够更好地理解和预测在实际应用中将遇到的特定数据的结果。
模型再训练与新训练模型不同，新模型在初始训练时期，学习率从低开始，逐渐增加以稳定训练过程。但是，由于预训练模型已经从以前的数据集中学习了一些特征，因此立即从更高的学习率开始可能更有益。
在 YOLO 中绝大部分参数都可以使用默认值。
- imgsz: 训练时的目标图像尺寸，所有图像在此尺寸下缩放。
- save_period: 保存模型检查点的频率（周期数），-1 表示禁用。
- device: 用于训练的计算设备，可以是单个或多个 GPU，CPU 或苹果硅的 MPS。
- optimizer: 训练中使用的优化器，如 SGD、Adam 等，或 ‘auto’ 以根据模型配置自动选择。
- momentum: SGD 的动量因子或 Adam 优化器的 beta1。
- weight_decay: L2 正则化项。
- warmup_epochs: 学习率预热的周期数。
- warmup_momentum: 预热阶段的初始动量。
- warmup_bias_lr: 预热阶段偏置参数的学习率。
- box: 边界框损失在损失函数中的权重。
- cls: 分类损失在总损失函数中的权重。
- dfl: 分布焦点损失的权重。
模型预测行为和性能
YOLO模型的预测结果通常包括多个组成部分，每个部分提供关于检测到的对象的不同信息。同时 YOLO 能够处理包括单独图像、图像集合、视频文件或实时视频流在内的多种数据源，也能够一次性处理多个图像或视频帧，进一步提高推理速度。
from ultralytics import YOLO# Load a model
model = YOLO("yolov8n.pt") # pretrained YOLOv8n model# Run batched inference on a list of images
results = model(["im1.jpg", "im2.jpg"]) # return a list of Results objects# Process results list
for result in results:boxes = result.boxes # Boxes object for bounding box outputsmasks = result.masks # Masks object for segmentation masks outputskeypoints = result.keypoints # Keypoints object for pose outputsprobs = result.probs # Probs object for classification outputsobb = result.obb # Oriented boxes object for OBB outputsresult.show() # display to screenresult.save(filename="result.jpg") # save to disk
YOLOv8模型提供了灵活性，允许根据特定应用场景的需求调整模型的行为和性能。例如，如果需要减少误报，可以提高conf阈值；如果需要提高模型的执行速度，可以在支持的硬件上使用half精度；如果需要处理视频数据并希望加快处理速度，可以调整vid_stride来跳过某些帧。这些参数的适当配置对于优化模型的预测性能至关重要。
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