基于YOLOv5全系列模型【n/s/m/l/x】开发构建商品商标检测识别系统，融合SegmentAnything（SAM）模型实现自动化商标区域分割抠图

2024-03-12 23:20
文章标签 实现 构建 开发 模型 检测 自动化 商品 yolov5 融合 识别系统 sam 区域分割 商标 全系列 segmentanything

本文主要是介绍基于YOLOv5全系列模型【n/s/m/l/x】开发构建商品商标检测识别系统，融合SegmentAnything（SAM）模型实现自动化商标区域分割抠图，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！

目标检测系列的项目我们有过非常多的项目实践，图像分割也是如此，但是将目标检测产生的结果作为prompt整合输入CV大模型SAM中来实现自动化的ROI区域分割，然后将对应区域抠图存储下来这个倒是没有做过，本文的主要目的就是想要建立：YOLO+SAM的自动化目标检测抠图流程，首先看下实例效果：

简单看下目标检测数据集：

YOLOv5是一种快速、准确的目标检测模型，由Glen Darby于2020年提出。相较于前两代模型，YOLOv5集成了众多的tricks达到了性能的SOTA：
技术原理：
YOLOv5同样采用单个神经网络模型来完成目标检测任务，但采用了新的神经网络架构，融合了领先的轻量级模型设计理念。YOLOv5使用较小的骨干网络和新的检测头设计，以实现更快的推断速度，并在不降低精度的前提下提高目标检测的准确性。
亮点：
YOLOv5在模型结构上进行了改进，引入了更先进的轻量级网络架构，因此在速度和精度上都有所提升。
YOLOv5支持更灵活的模型大小和预训练选项，可以根据任务需求选择不同大小的模型，同时提供丰富的数据增强扩展、模型集成等方法来提高检测精度。YOLOv5通过使用更简洁的代码实现，提高了模型的易用性和可扩展性。

训练数据配置文件如下：

# Dataset
path: ./dataset
train:- images/train
val:- images/test
test:- images/test# number of classes
nc: 15  # class names
names: ['361', 'Adidas', 'Anta', 'CocaCola', 'Erke', 'Heineken', 'Intel', 'Kappa', 'Lining', 'McDonald', 'NB', 'Nike', 'Pepsi', 'Puma', 'Xtep']

实验截止目前，本文将YOLOv5系列五款不同参数量级的模型均进行了开发评测，接下来依次看下模型详情：

【yolov5n】

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 15  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.25  # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

【yolov5s】

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 15  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32#Backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]#Head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

【yolov5m】

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 15  # number of classes
depth_multiple: 0.67  # model depth multiple
width_multiple: 0.75  # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

【yolov5l】

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 15  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

【yolov5x】

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 15  # number of classes
depth_multiple: 1.33  # model depth multiple
width_multiple: 1.25  # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

在实验训练开发阶段，所有的模型均保持完全相同的参数设置，等待训练完成后，来整体进行评测对比分析。

【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能.F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。

【loss曲线】

【Precision曲线】
精确率曲线（Precision-Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。

【Recall曲线】
召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。

到这里目标检测模型的开发工作就结束了。从五款模型的实验评估结果上来看：n系列的模型效果最差，s系列次之，l和x系列模型很接近，m与l和x没有明显的差距，这里我们最终选择使用m系列的模型来作为我们的基准检测模型。

接下来我们考虑接入SAM处理流程，关于SAM相关介绍的内容可以参考我的博文：
《Segment Anything Model (SAM)——卷起来了，那个号称分割一切的CV大模型他来了》

如何基于SAM来开发实践，代码实操可以可以参考我的博文：
《Segment Anything Model (SAM)——分割一切，具有预测提示输入的图像分割实践》

这里默认对于目标检测和SAM分割都已经具备对应的开发基础了。核心实现如下：

predictor.set_image(one_img)
input_box = np.array([425, 600, 700, 875])
masks, _, _ = predictor.predict(point_coords=None,point_labels=None,box=input_box[None, :],multimask_output=False,
)
plt.clf()
plt.figure(figsize=(20, 10))
plt.subplot(121)
plt.imshow(one_img)
plt.title("originalImage")
plt.subplot(122)
plt.imshow(one_img)
show_mask(masks[0], plt.gca())
show_box(input_box, plt.gca())
plt.axis('off')
plt.title("segmentImage")
plt.show()

我们是实例boundingbox坐标作为prompt输入让SAM来结合我们的prompt进行分割，看下实例效果：

整体看起来还不错，不过也有效果不好的，如下：

可能是因为背景干扰比较严重。

这些本质还是因为分割效果不理想不够精确，导致后面抠图得到的效果自然也不会很好。

感觉这是一个非常有意思的pipeline，感兴趣都可以实践动手尝试下。

如果自己不具备开发训练的资源条件或者是没有时间自己去训练的话这里我提供出来对应的训练结果可供自行按需索取。

单个模型的训练结果默认YOLOv5s

全系列五个模型的训练结果总集

这篇关于基于YOLOv5全系列模型【n/s/m/l/x】开发构建商品商标检测识别系统，融合SegmentAnything（SAM）模型实现自动化商标区域分割抠图的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/802917。

相关文章

Python实现AVIF图片与其他图片格式间的批量转换

Python实现AVIF图片与其他图片格式间的批量转换

《Python实现AVIF图片与其他图片格式间的批量转换》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Pillow库实现AVIF与其他格式的相互转换,即将AVIF转换为常见的格式,比如JPG或PNG,需要的小... 目录环境配置1.将单个 AVIF 图片转换为 JPG 和 PNG2.批量转换目录下所有 AVIF 图
阅读更多...
Python通过模块化开发优化代码的技巧分享

Python通过模块化开发优化代码的技巧分享

《Python通过模块化开发优化代码的技巧分享》模块化开发就是把代码拆成一个个“零件”,该封装封装,该拆分拆分,下面小编就来和大家简单聊聊python如何用模块化开发进行代码优化吧... 目录什么是模块化开发如何拆分代码改进版：拆分成模块让模块更强大：使用 __init__.py你一定会遇到的问题模www.
阅读更多...
Pydantic中model_validator的实现

Pydantic中model_validator的实现

《Pydantic中model_validator的实现》本文主要介绍了Pydantic中model_validator的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价... 目录引言基础知识创建 Pydantic 模型使用 model_validator 装饰器高级用法mo
阅读更多...
Spring Security基于数据库的ABAC属性权限模型实战开发教程

Spring Security基于数据库的ABAC属性权限模型实战开发教程

《SpringSecurity基于数据库的ABAC属性权限模型实战开发教程》：本文主要介绍SpringSecurity基于数据库的ABAC属性权限模型实战开发教程,本文给大家介绍的非常详细,对大... 目录1. 前言2. 权限决策依据RBACABAC综合对比3. 数据库表结构说明4. 实战开始5. MyBA
阅读更多...
AJAX请求上传下载进度监控实现方式

AJAX请求上传下载进度监控实现方式

《AJAX请求上传下载进度监控实现方式》在日常Web开发中,AJAX（AsynchronousJavaScriptandXML）被广泛用于异步请求数据,而无需刷新整个页面,：本文主要介绍AJAX请... 目录1. 前言2. 基于XMLHttpRequest的进度监控2.1 基础版文件上传监控2.2 增强版多
阅读更多...
Redis分片集群的实现

Redis分片集群的实现

《Redis分片集群的实现》Redis分片集群是一种将Redis数据库分散到多个节点上的方式,以提供更高的性能和可伸缩性,本文主要介绍了Redis分片集群的实现,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一... 目录1. Redis Cluster的核心概念哈希槽（Hash Slots）主从复制与故障转移2.
阅读更多...
springboot+dubbo实现时间轮算法

springboot+dubbo实现时间轮算法

《springboot+dubbo实现时间轮算法》时间轮是一种高效利用线程资源进行批量化调度的算法,本文主要介绍了springboot+dubbo实现时间轮算法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家... 目录前言一、参数说明二、具体实现1、HashedwheelTimer2、createWheel3、n
阅读更多...
使用Python实现一键隐藏屏幕并锁定输入

使用Python实现一键隐藏屏幕并锁定输入

《使用Python实现一键隐藏屏幕并锁定输入》本文主要介绍了使用Python编写一个一键隐藏屏幕并锁定输入的黑科技程序,能够在指定热键触发后立即遮挡屏幕,并禁止一切键盘鼠标输入,这样就再也不用担心自己... 目录1. 概述2. 功能亮点3.代码实现4.使用方法5. 展示效果6. 代码优化与拓展7. 总结1.
阅读更多...
Mybatis 传参与排序模糊查询功能实现

Mybatis 传参与排序模糊查询功能实现

《Mybatis传参与排序模糊查询功能实现》：本文主要介绍Mybatis传参与排序模糊查询功能实现,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧... 目录一、#{ }和${ }传参的区别二、排序三、like查询四、数据库连接池五、mysql 开发企业规范一、#{ }和${ }传参的
阅读更多...
使用Python开发一个简单的本地图片服务器

使用Python开发一个简单的本地图片服务器

《使用Python开发一个简单的本地图片服务器》本文介绍了如何结合wxPython构建的图形用户界面GUI和Python内建的Web服务器功能,在本地网络中搭建一个私人的,即开即用的网页相册,文中的示... 目录项目目标核心技术栈代码深度解析完整代码工作流程主要功能与优势潜在改进与思考运行结果总结你是否曾经
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2