无人机助力电力设备螺母缺销智能检测识别，python基于YOLOv7开发构建电力设备螺母缺销小目标检测识别系统
传统作业场景下电力设备的运维和维护都是人工来完成的，随着现代技术科技手段的不断发展，基于无人机航拍飞行的自动智能化电力设备问题检测成为了一种可行的手段，本文的核心内容就是基于YOLOv7来开发构建电力设备螺母缺销检测识别系统，首先看下实例效果：
电力设施螺母缺销检测识别在前面的博文中已经有了相关的实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：
《无人机助力电力设备螺母缺销智能检测识别，python基于YOLOv5开发构建电力设备螺母缺销小目标检测识别系统》
《无人机助力电力设备螺母缺销智能检测识别，python基于YOLOv7开发构建电力设备螺母缺销高分辨率图像小目标检测系统》
本文是前面两篇文章的延续，考虑基于yolov7来开发构建对应的检测系统，前文主要侧重：高分辨率图像和小目标这两个关键的任务点，而本文则在是子图的基础上直接开发构建目标检测模型，完成推理计算的。
简单看下数据集：
yolo格式标注文件如下所示：
实例标注内容如下所示：
0 0.457813 0.473828 0.045312 0.041406
0 0.587109 0.416016 0.041406 0.039844
0 0.658203 0.106641 0.021094 0.021094
1 0.328516 0.239453 0.019531 0.017969
1 0.140234 0.690234 0.033594 0.030469
0 0.267578 0.670312 0.028906 0.021875
2 0.396875 0.975 0.025 0.023438
模型层面主要选择了轻量级的tiny模型和yolov7模型作为候选模型进行开发，如下：
【yolov7-tiny】
# parameters
nc: 3 # number of classes
depth_multiple: 1.0 # model depth multiple
width_multiple: 1.0 # layer channel multiple# anchors
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# yolov7-tiny backbone
backbone:# [from, number, module, args] c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True[[-1, 1, Conv, [32, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 0-P1/2 [-1, 1, Conv, [64, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 1-P2/4 [-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 7[-1, 1, MP, []], # 8-P3/8[-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 14[-1, 1, MP, []], # 15-P4/16[-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 21[-1, 1, MP, []], # 22-P5/32[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [512, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 28]# yolov7-tiny head
head:[[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, SP, [5]],[-2, 1, SP, [9]],[-3, 1, SP, [13]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -7], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 37[-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[21, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P4[[-1, -2], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 47[-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[14, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P3[[-1, -2], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 57[-1, 1, Conv, [128, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, 47], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 65[-1, 1, Conv, [256, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, 37], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # 73[57, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[65, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[73, 1, Conv, [512, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],[[74,75,76], 1, IDetect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)]
【yolov7】
# parameters
nc: 3 # number of classes
depth_multiple: 1.0 # model depth multiple
width_multiple: 1.0 # layer channel multiple# anchors
anchors:- [12,16, 19,36, 40,28] # P3/8- [36,75, 76,55, 72,146] # P4/16- [142,110, 192,243, 459,401] # P5/32# yolov7 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [32, 3, 1]], # 0[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]], # 1-P1/2 [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 3-P2/4 [-1, 1, Conv, [64, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [64, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 11[-1, 1, MP, []],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],[-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],[[-1, -3], 1, Concat, [1]], # 16-P3/8 [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 24[-1, 1, MP, []],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-3, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, -3], 1, Concat, [1]], # 29-P4/16 [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [1024, 1, 1]], # 37[-1, 1, MP, []],[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-3, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, -3], 1, Concat, [1]], # 42-P5/32 [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [1024, 1, 1]], # 50]# yolov7 head
head:[[-1, 1, SPPCSPC, [512]], # 51[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[37, 1, Conv, [256, 1, 1]], # route backbone P4[[-1, -2], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 63[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[24, 1, Conv, [128, 1, 1]], # route backbone P3[[-1, -2], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],[[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]], # 75[-1, 1, MP, []],[-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],[-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],[[-1, -3, 63], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],[[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 88[-1, 1, MP, []],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-3, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, -3, 51], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-2, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],[[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 101[75, 1, RepConv, [256, 3, 1]],[88, 1, RepConv, [512, 3, 1]],[101, 1, RepConv, [1024, 3, 1]],[[102,103,104], 1, IDetect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)]
在训练阶段保持完全相同的训练参数，经过100次epoch的迭代计算之后，我们来整体对比分析模型的性能。
【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。
绘制精确率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率和召回率。
将每个阈值下的精确率和召回率绘制在同一个图表上，形成精确率曲线。
根据精确率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察精确率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡精确率和召回率。较高的精确率意味着较少的误报，而较高的召回率则表示较少的漏报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
精确率曲线通常与召回率曲线（Recall Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。
【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）。
绘制召回率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的召回率和对应的精确率。
将每个阈值下的召回率和精确率绘制在同一个图表上，形成召回率曲线。
根据召回率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察召回率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡召回率和精确率。较高的召回率表示较少的漏报，而较高的精确率意味着较少的误报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
召回率曲线通常与精确率曲线（Precision Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。
【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。
绘制F1值曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率、召回率和F1分数。
将每个阈值下的精确率、召回率和F1分数绘制在同一个图表上，形成F1值曲线。
根据F1值曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
F1值曲线通常与接收者操作特征曲线（ROC曲线）一起使用，以帮助评估和比较不同模型的性能。它们提供了更全面的分类器性能分析，可以根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。
从精度层面来看：tiny模型和yolov7模型有着不小的差距，虽然在推理速度上略有优势但是考虑到精度比较低这里最终选择的还是yolov7模型。
整体训练过程中loss对比曲线如下所示：
两种模型在前期训练过程中都有波动起伏，但是到训练末期，loss都已经稳定收敛。
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文章目录 1. 什么是MVCC2. 快照读和当前读3. 复习4. MVCC实现原理之ReadView5. 总结 文章目录 1. 什么是MVCC2. 快照读和当前读3. 复习4. MVCC实现原理之ReadView5. 总结 1. 什么是MVCC 口述：MVCC其实他是解决这种读-写的情况的，当然读-写也可以用 锁来…...
国防科技大学计算机基础课程笔记02信息编码
1.机内码和国标码 国标码就是我们非常熟悉的这个GB2312,但是因为都是16进制，因此这个了16进制的数据既可以翻译成为这个机器码，也可以翻译成为这个国标码，所以这个时候很容易会出现这个歧义的情况； 因此，我们的这个国…...
Chapter03-Authentication vulnerabilities
文章目录 1. 身份验证简介1.1 What is authentication1.2 difference between authentication and authorization1.3 身份验证机制失效的原因1.4 身份验证机制失效的影响 2. 基于登录功能的漏洞2.1 密码爆破2.2 用户名枚举2.3 有缺陷的暴力破解防护2.3.1 如果用户登录尝试失败次…...
React Native 开发环境搭建（全平台详解）
React Native 开发环境搭建（全平台详解） 在开始使用 React Native 开发移动应用之前，正确设置开发环境是至关重要的一步。本文将为你提供一份全面的指南，涵盖 macOS 和 Windows 平台的配置步骤，如何在 Android 和 iOS…...
unix/linux，sudo，其发展历程详细时间线、由来、历史背景
sudo 的诞生和演化，本身就是一部 Unix/Linux 系统管理哲学变迁的微缩史。来，让我们拨开时间的迷雾，一同探寻 sudo 那波澜壮阔（也颇为实用主义）的发展历程。 历史背景：su的时代与困境 ( 20 世纪 70 年代 - 80 年代初) 在 sudo 出现之前，Unix 系统管理员和需要特权操作的…...
多模态大语言模型arxiv论文略读（108）
CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题：CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者：Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...
华为云Flexus+DeepSeek征文｜DeepSeek-V3/R1 商用服务开通全流程与本地部署搭建
华为云FlexusDeepSeek征文｜DeepSeek-V3/R1 商用服务开通全流程与本地部署搭建 前言 如今大模型其性能出色，华为云 ModelArts Studio_MaaS大模型即服务平台华为云内置了大模型，能助力我们轻松驾驭 DeepSeek-V3/R1，本文中将分享如何…...
vue3+vite项目中使用.env文件环境变量方法
vue3vite项目中使用.env文件环境变量方法 .env文件作用命名规则常用的配置项示例使用方法注意事项在vite.config.js文件中读取环境变量方法 .env文件作用 .env 文件用于定义环境变量，这些变量可以在项目中通过 import.meta.env 进行访问。Vite 会自动加载这些环境变…...
如何理解 IP 数据报中的 TTL？
目录 前言理解 前言 面试灵魂一问：说说对 IP 数据报中 TTL 的理解？我们都知道，IP 数据报由首部和数据两部分组成，首部又分为两部分：固定部分和可变部分，共占 20 字节，而即将讨论的 TTL 就位于首…...
: 一刀斩断视频片头广告)
快刀集(1): 一刀斩断视频片头广告
一刀流：用一个简单脚本，秒杀视频片头广告，还你清爽观影体验。 1. 引子 作为一个爱生活、爱学习、爱收藏高清资源的老码农，平时写代码之余看看电影、补补片，是再正常不过的事。 电影嘛，要沉浸，…...
day36-多路IO复用
一、基本概念 （服务器多客户端模型） 定义：单线程或单进程同时监测若干个文件描述符是否可以执行IO操作的能力 作用：应用程序通常需要处理来自多条事件流中的事件，比如我现在用的电脑，需要同时处理键盘鼠标…...