当前位置： 首页 > news >正文

构建深度学习驱动的多目标检测系统：YOLO模型及应用

news 2026/1/15 1:35:24

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

  1. 创建项目目录结构：

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

  2. 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

  1. 使用Gunicorn部署

    pip install gunicorn
gunicorn -w 4 app:app

  2. 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.

相关文章：

构建深度学习驱动的多目标检测系统：YOLO模型及应用

随着计算机视觉技术的飞速发展&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;想要&#xff08;UI界面…...

编程日记 2024/8/9 9:38:08

算法刷题笔记 染色法判定二分图（染色法例题 C++实现）

文章目录 题目描述二分图介绍和基本思路实现代码&#xff08;C&#xff09; 题目描述 给定一个n个点m条边的无向图&#xff0c;图中可能存在重边和自环。请你判断这个图是否是二分图。 输入格式 第一行包含两个整数n和m。接下来m行&#xff0c;每行包含两个整数u和v&#xf…...

编程日记 2024/8/9 9:36:06

在Ubuntu上安装OpenBLAS和Eigen

安装 openblas 直接使用 apt-get 命令即可安装&#xff1a; sudo apt-get install libopenblas-dev检查是否安装成功&#xff0c;可以用下面的示例代码 example.cpp&#xff1a; #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include "cblas.h"int main(…...

编程日记 2024/8/9 9:27:57

Vue前端面试基础（一）

Vue面试题目详解可以涵盖多个方面&#xff0c;从基础知识到高级特性&#xff0c;再到实际应用和性能优化等。以下是一些常见的Vue面试题目及其详解&#xff1a; 1. Vue双向绑定原理 详解&#xff1a; Vue的双向绑定原理是通过数据劫持结合发布者-订阅者模式实现的。Vue在内部…...

编程日记 2024/8/9 9:25:55

使用Gitlab实现monorepo多项目CICD

CI/CD是什么 CI/CD&#xff08;Continuous Intergration/Continuous Delpoy&#xff09;&#xff0c;即持续集成/持续部署&#xff0c;或称为持续集成/持续交付&#xff0c;作为一套面向开发和运维团队的解决方案&#xff0c;CI/CD 主要解决集成新代码和向用户频繁交付应用的问…...

编程日记 2024/8/9 9:23:53

设计模式实战：银行账户管理系统的设计与实现

问题描述 设计一个银行账户管理系统，支持不同类型的账户（如储蓄账户、支票账户）进行存取款操作，并能够在账户余额发生变化时通知相关观察者（如用户、银行系统）。系统需要确保账户操作的灵活性和可扩展性。 设计分析 策略模式 策略模式定义了一系列算法，并将每个算法…...

编程日记 2024/8/9 9:22:52

⭕️【论文阅读】《Interactive Class-Agnostic Object Counting》

[2309.05277] Interactive Class-Agnostic Object Counting (arxiv.org) code&#xff1a; cvlab-stonybrook/ICACount: [ICCV23] Official Pytorch Implementation of Interactive Class-Agnostic Object Counting (github.com) 目录 Abstract Abstract 我们提出了一个新…...

编程日记 2024/8/9 9:19:49

高效的编程学习方法和技巧

编程小白如何成为大神&#xff1f;大学新生的最佳入门攻略 编程已成为当代大学生的必备技能&#xff0c;但面对众多编程语言和学习资源&#xff0c;新生们常常感到迷茫。如何选择适合自己的编程语言&#xff1f;如何制定有效的学习计划&#xff1f;如何避免常见的学习陷阱&…...

编程日记 2024/8/9 9:17:47

sublime text插件开发

手工开发了一些ST的py插件&#xff0c;记录过程中遇到的一些问题。 ST3/ST4 begin_edit问题 报错&#xff1a; begin_edit() missing 2 required positional arguments: edit_token and cmdST3时已经不能直接调view.begin_edit方法了&#xff0c;需要通过runCommandTextComm…...

编程日记 2024/8/9 9:12:43

【Linux网络】网络层协议：IP

本篇博客整理了 TCP/IP 分层模型中网络层的 IP 协议&#xff0c;旨在让读者更加深入理解网络协议栈的设计和网络编程。 目录 一、网络层 二、IP 报头 1&#xff09;报头与有效载荷的分离 2&#xff09;有效载荷的上交 3&#xff09;源 IP 与目的 IP 4&#xff09;生存时间…...

编程日记 2024/8/9 9:10:41

分布式接口文档聚合，Solon 是怎么做的？

1、分布式接口文档聚合&#xff0c;是什么&#xff1f; 如果你有 “22” 个不同的服务&#xff08;比如微服务&#xff09;&#xff0c;每个服务都有自己的接口文档。每个服务的文档各自打开&#xff0c;估计你会觉得很麻烦的&#xff1f; 再如果&#xff0c;它们是用 openap…...

编程日记 2024/8/9 9:09:40

多尺度病理图像纹理特征作为肺腺癌预后预测的新指标｜文献精读·24-08-09

小罗碎碎念 这一期推文分享的文献是2022年发表于 Journal of Translational Medicine 的一篇文章&#xff0c;目前IF6.1。 这篇文章值得刚入门病理AI领域的老师/同学仔细研读&#xff0c;因为思路清晰&#xff0c;该讲到的流程基本都涉及了&#xff0c;详细讲述了病理图像的各种…...

编程日记 2024/8/9 9:08:39

RAG+Agent项目实践系列：基于本地菜谱知识库的大语言模型RAG+Agent的解决方案设计和实现

RAG+Agent项目实践系列：基于本地菜谱知识库的大语言模型RAG+Agent的解决方案设计和实现 为 A 项目构建一个基于菜谱知识库的问答机器人，由业务方提供一系列菜谱知识库和公司概况介绍材料，根据这些知识库要求实现一个问答机器人： 实现用户对于机器人自我身份和公司情况的回…...

编程日记 2024/8/9 9:05:36

JupyterNotebook添加Anaconda中已有的虚拟环境

比如&#xff0c;在Acaconde中存在一个我已经配置好的虚拟环境pose,现在我想在Jupyter中使用它 那么可以使用ipython kernel install --user --name 你要添加的环境 添加到Jupyter中。 对于Jupyter中已有的代码&#xff0c;就可以在Kernel - chanage kernel中改变内核。...

编程日记 2024/8/9 9:04:35

利用vscode-icons-js在Vue3项目中实现文件图标展示

背景&#xff1a; 在开发文件管理系统或类似的项目时&#xff0c;我们常常需要根据文件类型展示对应的文件图标&#xff0c;这样可以提高用户体验。本文将介绍如何在Vue3项目中利用vscode-icons-js库&#xff0c;实现类似VSCode的文件图标展示效果。 先看效果&#xff1a; 一…...

编程日记 2024/8/9 9:03:34

某赛通电子文档安全管理系统 CDGAuthoriseTempletService1 SQL注入漏洞复现(XVE-2024-19611)

0x01 产品简介 某赛通电子文档安全管理系统（简称：CDG）是一款电子文档安全加密软件，该系统利用驱动层透明加密技术，通过对电子文档的加密保护，防止内部员工泄密和外部人员非法窃取企业核心重要数据资产，对电子文档进行全生命周期防护，系统具有透明加密、主动加密、智能…...

编程日记 2024/8/9 9:02:33

做个一套C#面试题

1.int long float double 分别是几个字节 左到右范围从小到大&#xff1a;byte->short->int->long->float->double 各自所占字节大小&#xff1a;1字节、2字节、4字节、8字节、4字节、8字节 2.System.Object四个公共方法的申明 namespace System {//// 摘要…...

编程日记 2024/8/9 9:00:31

【ML】Pre-trained Language Models及其各种微调模型的实现细节和特点

Pre-trained Language Models及其各种微调模型的实现细节和特点 1. Pre-trained Language Models2. semi-supervised Learning3. zero-shot4. Parameter-Efficient Fine-Tuning4.1 含义&#xff1a;4.2 实现方式&#xff1a; 5. LoRA5.1 LoRA 的主要特点&#xff1a;5.2 LoRA 的…...

编程日记 2024/8/9 8:59:30

YARN单机和集群环境部署教程

目录 一、YARN 单机环境部署1. 环境准备2. 安装 Java3. 下载并安装 Hadoop4. 配置环境变量5. 配置 Hadoop配置 hadoop-env.sh配置 core-site.xml配置 hdfs-site.xml配置 yarn-site.xml配置 mapred-site.xml 6. 格式化 HDFS7. 启动 Hadoop 和 YARN8. 验证 YARN9. 运行一个简单的…...

编程日记 2024/8/9 8:58:29

Android SurfaceFlinger——Vsync信号发送（五十二）

通过上一篇文章我们创建了一个 EventThread 线程，并且它持有了 SurfaceFlinger 中 resyncWithRateLimit() 方法的指针。这里我们主要来看一下 EventThread 对信号的处理。 一、发送Vsync信号 当 SurfaceFlinger 执行完 queueBuffer() 方法之后，通过 onFrameAvailable 又会回…...

编程日记 2024/8/9 8:51:22

Neo4j 集群管理：原理、技术与最佳实践深度解析

Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档，本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石，用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...

编程新知 2025/12/27 16:43:24

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…...

编程新知 2025/11/18 21:31:41

CRMEB 框架中 PHP 上传扩展开发：涵盖本地上传及阿里云 OSS、腾讯云 COS、七牛云

目前已有本地上传、阿里云OSS上传、腾讯云COS上传、七牛云上传扩展 扩展入口文件 文件目录 crmeb\services\upload\Upload.php namespace crmeb\services\upload;use crmeb\basic\BaseManager; use think\facade\Config;/*** Class Upload* package crmeb\services\upload* …...

编程新知 2025/12/30 22:56:56

IoT/HCIP实验-3/LiteOS操作系统内核实验(任务、内存、信号量、CMSIS..)

文章目录 概述HelloWorld 工程C/C配置编译器主配置Makefile脚本烧录器主配置运行结果程序调用栈 任务管理实验实验结果osal 系统适配层osal_task_create 其他实验实验源码内存管理实验互斥锁实验信号量实验 CMISIS接口实验还是得JlINKCMSIS 简介LiteOS->CMSIS任务间消息交互…...

编程新知 2026/1/5 22:06:52

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-（2024）

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子&#xff0c;再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列&#xff0c;最后重构出总位移&#xff0c;预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵&#xff08;S…...

编程新知 2026/1/5 20:08:56

Python基于历史模拟方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型项目实战

说明&#xff1a;这是一个机器学习实战项目&#xff08;附带数据代码文档&#xff09;&#xff0c;如需数据代码文档可以直接到文章最后关注获取。 1.项目背景 在金融市场日益复杂和波动加剧的背景下&#xff0c;风险管理成为金融机构和个人投资者关注的核心议题之一。VaR&…...

编程新知 2025/12/31 17:35:03

【从零学习JVM|第三篇】类的生命周期(高频面试题)

前言&#xff1a; 在Java编程中&#xff0c;类的生命周期是指类从被加载到内存中开始&#xff0c;到被卸载出内存为止的整个过程。了解类的生命周期对于理解Java程序的运行机制以及性能优化非常重要。本文会深入探寻类的生命周期&#xff0c;让读者对此有深刻印象。 目录 ​…...

编程新知 2025/12/31 13:31:53

Web中间件--tomcat学习

Web中间件–tomcat Java虚拟机详解 什么是JAVA虚拟机 Java虚拟机是一个抽象的计算机&#xff0c;它可以执行Java字节码。Java虚拟机是Java平台的一部分&#xff0c;Java平台由Java语言、Java API和Java虚拟机组成。Java虚拟机的主要作用是将Java字节码转换为机器代码&#x…...

编程新知 2025/9/13 18:20:34

[大语言模型]在个人电脑上部署ollama 并进行管理,最后配置AI程序开发助手.

ollama官网: 下载 https://ollama.com/ 安装 查看可以使用的模型 https://ollama.com/search 例如 https://ollama.com/library/deepseek-r1/tags # deepseek-r1:7bollama pull deepseek-r1:7b改token数量为409622 16384 ollama命令说明 ollama serve #&#xff1a…...

编程新知 2026/1/2 16:53:29

[论文阅读]TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG

TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG [2501.00879] TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation 代码&#xff1a;HuichiZhou/TrustRAG: Code for "TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthin…...

编程新知 2026/1/10 5:23:10