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构建深度学习驱动的多目标检测系统：YOLO模型及应用

news 2025/9/19 2:07:04

随着计算机视觉技术的飞速发展，多目标检测在各种实际应用中发挥着越来越重要的作用。本文将j简单介绍如何构建一个基于深度学习的多目标检测系统，包括数据准备、模型训练、UI界面开发和部署的完整流程。如有部署的想法，想要（UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集+视频教学）的可以联系作者.我们将使用YOLO（You Only Look Once）模型及其多个版本来实现这一系统。

一、引言

项目背景与意义

多目标检测在自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域具有广泛的应用前景。通过深度学习技术，尤其是YOLO模型，可以实现对多个目标的高效、准确检测。

项目目标

构建一个基于YOLO模型的深度学习系统，实现对多个目标的检测
开发一个用户友好的Web界面，方便用户上传图像并获取检测结果
部署系统，实现实时在线检测

二、技术方案

开发环境

操作系统：Windows/Linux/MacOS
编程语言：Python 3.8+
开发工具：PyCharm/VSCode
深度学习框架：PyTorch
Web框架：Flask

依赖库安装

首先，创建一个新的Python虚拟环境并安装所需的依赖库：

conda create -n multi_object_detection python=3.8
conda activate multi_object_detection
pip install torch torchvision torchaudio
pip install flask opencv-python pandas
pip install -U git+https://github.com/ultralytics/yolov5

三、数据准备

数据集获取

选择一个包含多目标的公开数据集，如COCO数据集。该数据集包含80类物体，适用于多目标检测任务。

数据集下载链接：COCO数据集

数据标注

使用LabelImg工具对数据集进行标注，生成YOLO格式的标签文件。

安装LabelImg：

pip install labelImg

运行LabelImg进行标注：

labelImg

数据集划分

将数据集划分为训练集、验证集和测试集：

import os
import shutil
import randomdef split_dataset(source_dir, train_dir, val_dir, test_dir, train_ratio=0.7, val_ratio=0.2):all_files = os.listdir(source_dir)random.shuffle(all_files)train_count = int(len(all_files) * train_ratio)val_count = int(len(all_files) * val_ratio)for i, file in enumerate(all_files):if i < train_count:shutil.move(os.path.join(source_dir, file), train_dir)elif i < train_count + val_count:shutil.move(os.path.join(source_dir, file), val_dir)else:shutil.move(os.path.join(source_dir, file), test_dir)split_dataset('data/images', 'data/train/images', 'data/val/images', 'data/test/images')
split_dataset('data/labels', 'data/train/labels', 'data/val/labels', 'data/test/labels')

四、模型训练

配置YOLO模型

下载YOLOv5预训练权重，并配置数据文件：

# coco.yaml
train: data/train
val: data/val
nc: 80  # number of classes
names: ['person', 'bicycle', 'car', ..., 'toothbrush']  # list of class names

模型训练

运行以下命令开始训练：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt

模型评估

使用验证集评估模型性能，并进行必要的超参数调优：

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_scorey_true = [...]  # true labels
y_pred = [...]  # predicted labelsprecision = precision_score(y_true, y_pred, average='macro')
recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro')print(f"Precision: {precision}, Recall: {recall}, F1 Score: {f1}")

五、UI界面开发

Flask搭建Web应用

创建项目目录结构：

multi_object_detection/
├── app.py
├── templates/
│   ├── index.html
│   └── result.html
├── static/
│   └── uploads/
└── models/└── yolov5s.pt

编写网页模板：

index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>Multi-Object Detection</title><link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='styles.css') }}">
</head>
<body><h1>Multi-Object Detection</h1><form action="/predict" method="post" enctype="multipart/form-data"><input type="file" name="file"><button type="submit">Upload</button></form>
</body>
</html>

result.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>Detection Result</title><link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='styles.css') }}">
</head>
<body><h1>Detection Result</h1><img src="{{ url_for('static', filename='uploads/' + filename) }}" alt="Uploaded Image"><p>{{ result }}</p>
</body>
</html>

实现后端逻辑

app.py

from flask import Flask, request, render_template, url_for
import os
from werkzeug.utils import secure_filename
import torch
from PIL import Imageapp = Flask(__name__)
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'static/uploads/'model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='models/yolov5s.pt')@app.route('/')
def index():return render_template('index.html')@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():if 'file' not in request.files:return 'No file part'file = request.files['file']if file.filename == '':return 'No selected file'if file:filename = secure_filename(file.filename)filepath = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename)file.save(filepath)img = Image.open(filepath)results = model(img)results.save(save_dir=app.config['UPLOAD_FOLDER'])return render_template('result.html', filename=filename, result=results.pandas().xyxy[0].to_json(orient="records"))if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

六、模型部署

部署到云服务器

使用Gunicorn部署

pip install gunicorn
gunicorn -w 4 app:app

配置Nginx反向代理

server {listen 80;server_name your_domain;location / {proxy_pass http://127.0.0.1:8000;proxy_set_header Host $host;proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;}
}

七、声明

声明：本文只是简单的项目思路，如有部署的想法，想要（UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集+视频教学）的可以联系作者.

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