摘要：本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的水下目标检测系统，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行水下目标检测，可上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5）进行推理预测，界面可方便修改。本文附带了完整的网页设计、深度学习模型代码和训练数据集的下载链接。

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网页版-基于深度学习的水下目标检测系统（YOLOv8/v7/v6/v5+实现代码+训练数据集）

1. 网页功能与效果

        （1）开启摄像头实时检测：本系统允许用户通过网页直接开启摄像头，实现对实时视频流中水下目标的检测。系统将自动识别并分析画面中的水下目标，并将检测结果实时显示在用户界面上，为用户提供即时的反馈。

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        （2）选择图片检测：用户可以上传本地的图片文件到系统中进行水下目标检测。系统会分析上传的图片，识别出图片中的水下目标，并在界面上展示带有水下目标标签和置信度的检测结果，让用户能够清晰地了解到每个水下目标状态。

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        （3）选择视频文件检测：系统支持用户上传视频文件进行水下目标检测。上传的视频将被系统逐帧分析，以识别和标记视频中每一帧的水下目标。用户可以观看带有水下目标检测标记的视频，了解视频中水下目标的变化。

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        （4）选择不同训练好的模型文件：系统集成了多个版本的YOLO模型（如YOLOv8/v7/v6/v5），用户可以根据自己的需求选择不同的模型进行水下目标检测。这一功能使得用户能够灵活地比较不同模型的表现，以选择最适合当前任务的模型。

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        在我们基于YOLOv8/v7/v6/v5的水下目标检测系统中开发的交互式Web应用中，集成了多项功能，旨在为用户提供一个直观、高效且便于操作的界面。首先，实时摄像头水下目标检测功能允许用户开启摄像头进行即时的水下目标识别，非常适用于需要实时反馈的应用场景。对于静态的图像分析，图片水下目标检测功能使用户能够上传图片文件并迅速得到检测结果。此外，视频文件水下目标检测功能支持上传视频文件进行分析，系统将逐帧识别水下目标，适合处理监控视频等内容。

        为了满足不同用户的需求，我们提供了模型选择功能，用户可以根据自己的需求选择不同版本的YOLO模型进行检测。同时，应用支持检测与原始画面的显示模式，用户可以根据需要选择检测结果的展示方式。通过目标标记与结果展示功能，用户能够专注于对特定水下目标的识别和分析，增加了使用的灵活性。

        此外，我们特别设计了界面用于动态展示检测结果，检测结果的动态展示与保存功能让用户能够实时查看水下目标识别结果，并将其导出为csv文件进行记录。为了进一步优化检测性能，算法参数调整功能允许用户根据实际情况调整置信度阈值和IOU阈值。最后，检测结果导出功能提供了一种方便的方式，允许用户将标记过的图片、视频以及实时摄像头捕获的场景导出为avi文件，便于保存和分享。

        整体而言，这个Web应用通过整合先进的水下目标检测技术和用户友好的操作界面，为各类用户提供了一个功能全面、操作简便的水下目标检测平台。

2. 绪论

2.1 研究背景及意义

        在近年来，随着人类对海洋资源的探索和利用不断加深，水下目标检测技术已成为海洋科学研究、海底资源勘查、水下环境监测及军事防御等领域的重要工具。由于水下环境的特殊性，如光照条件差、视线受阻且环境复杂多变，使得水下目标检测面临着比陆地目标检测更多的挑战。而深度学习技术的快速发展，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列算法的出现和不断进化，为解决这些难题提供了新的思路和方法。

        深度学习技术在图像识别和目标检测领域已显示出强大的能力，YOLO算法作为这一领域的佼佼者，其高效的检测速度和准确率使其成为水下目标检测研究的热点。从YOLOv1到YOLOv81，每个版本的更新都在不断提高模型的准确性、速度和泛化能力，这对于复杂多变的水下环境尤其重要。

        通过对YOLO模型进行特定的优化和调整，可以显著提升模型在水下目标检测任务中的表现。例如，一些研究通过引入注意力机制、改进损失函数或利用多模态数据融合，有效提高了模型对于水下特有环境因素如光照变化和水质模糊的适应能力。此外，随着水下专用数据集的建立和扩充，模型训练过程中的数据多样性和质量得到了显著提升，进一步增强了算法的泛化性和鲁棒性。

        然而，尽管已取得显著进展，水下目标检测仍然面临着许多挑战，如如何进一步提高检测的实时性和准确性、如何有效克服水下环境的干扰因素等。这些问题的解决，需要我们不仅要深入研究和优化现有的深度学习模型，也要探索新的数据处理技术、模型结构和训练策略。

2.2 国内外研究现状

        在水下目标检测领域，最新的算法不仅延续了深度学习的强大能力，还融入了独特的架构和创新点以应对水下环境的挑战。近年来，一系列新算法的提出，表明研究者们正致力于提高检测的准确性、效率以及对复杂水下条件的适应性。

        首先，考虑到水下图像常常受到光照不足和水质浑浊的影响，一项研究通过结合深度卷积神经网络（DCNN）2和图像增强技术，显著提高了模型对低对比度、高噪声水下图像的识别能力。该研究采用的架构通过先对输入图像进行预处理，改善图像质量，再进行特征提取和目标检测，有效提升了检测准确率。

        另一项工作则着重于解决水下目标检测中的小目标问题。研究者提出了一种基于改进的YOLOv43算法的模型，通过引入注意力机制和多尺度训练策略，增强了模型对水下小目标的检测能力。该模型在一系列水下数据集上的测试结果显示，相比传统的YOLOv4模型，改进模型在小目标检测准确率上有显著提升。在多模态数据融合方面，一些研究展示了结合声纳和光学图像进行水下目标检测的潜力。这类研究通常利用深度学习模型处理不同类型的输入数据，通过融合声纳的距离信息和光学图像的细节信息，提高了检测的准确性和鲁棒性。此方法特别适用于光照极差或能见度低的水下环境。

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        在数据集方面，早期的水下目标检测研究主要依赖于有限的公开数据集，如Fish4Knowledge和Underwater ImageNet等。这些数据集虽然在初期推动了研究的发展，但由于数据量小、种类单一，难以满足复杂场景下的需求。近年来，随着水下无人机(UUV)和水下机器人技术的进步，更多高质量、多样性的水下图像和视频数据被收集，促进了专门针对水下环境的大规模数据集的构建，如UW-ImageNet和Sea-thru等。这些数据集不仅涵盖了更广泛的水下生物和非生物目标，还模拟了各种光照和水质条件，极大地提高了模型训练的效果和泛化能力。

        近期，也有研究通过引入图神经网络（GNN）4来处理水下目标检测任务。这种方法利用GNN的能力来捕获图像中目标之间的关系，有助于提高模型对场景理解的深度，从而在一些复杂的水下场景中实现更高的检测准确率。

        最后，随着深度强化学习（DRL）5技术的发展，其在水下目标检测中的应用开始受到关注。通过模拟水下环境中的动态变化，DRL不仅能够提高模型的适应性，还能优化检测过程中的决策策略，使模型更好地处理实时变化的水下场景。

        尽管如此，水下目标检测仍面临着众多技术挑战。其中，光照条件差和水质浑浊导致的图像质量下降是两大主要难题。此外，水下环境的复杂性和动态性，如水流、悬浮颗粒物的干扰，也给准确目标检测带来了挑战。为应对这些问题，最新的研究工作探索了多种解决方案，包括利用图像预处理技术改善输入图像质量、采用生成对抗网络(GAN)生成更多训练样本以增强模型的鲁棒性，以及开发新的算法架构以提高对复杂水下环境的适应性。

2.3 要解决的问题及其方案

2.3.1 要解决的问题

        针对基于YOLOv8/v7/v6/v5的水下目标检测系统，我们面临的挑战和相应的解决方案涉及多个方面，从深度学习模型的选择和优化到网页设计的实现，每一步都至关重要。要解决的问题如下：

  1. 提高检测准确性与处理速度
    水下目标检测系统的核心目标是实现对各类水下目标的高准确度识别与快速处理。由于水下环境的特殊性，如光线衰减、水体散射等因素，以及目标种类的多样性，这些都对模型的识别能力提出了挑战。模型必须能够准确识别出水下生物及其他目标的细微特征差异，并且能够应对目标的快速移动、遮挡和变化的姿态。

  2. 增强环境适应性和模型泛化能力
    水下目标检测需要适应多变的水下环境，包括不同的光照条件、水质变化等。模型的泛化能力成为确保在各种环境下都能维持较高准确率的关键。

  3. 优化用户交互界面
    基于Streamlit的网页界面设计是本系统的用户交互窗口，其直观性和功能性对于用户体验至关重要。界面需要简洁易用，同时提供包括图片、视频、实时摄像头检测以及模型切换等核心功能。

  4. 提升数据处理能力和存储效率
    处理和存储大量的水下图像和视频数据，要求系统具备高效的数据处理能力和优化的存储解决方案，以保障数据的安全性和隐私，同时提供高效的数据访问速度。

  5. 保证系统的可扩展性和维护性
    系统设计需考虑未来可能的扩展需求，如增加新的目标类别检测、集成新技术等，以及保障系统的稳定运行和便于维护更新。

2.3.2 解决方案

        针对基于YOLOv8/v7/v6/v5的水下目标检测系统，我们计划采取以下解决方案来应对提出的挑战，确保系统的高性能和良好用户体验：

  1. 深度学习模型的选择与优化
    选用YOLOv8/v7/v6/v5系列模型作为基础，结合PyTorch框架进行深入优化。通过调整模型结构、损失函数和训练策略，增加对水下特有环境因素的适应性，提高对各类目标的识别准确率和处理速度。

  2. 多模型对比与集成学习
    利用PyTorch进行多个YOLO版本的模型训练和对比分析，根据不同水下场景选择最优模型。考虑到集成学习的优势，将不同模型的优点结合起来，以进一步提高准确性和鲁棒性。

  3. 网页设计与交互实现
    使用Streamlit框架搭建用户友好的网页应用，通过CSS进行美化，使界面直观且功能全面。集成深度学习检测算法到网页中，实现图片、视频和摄像头实时检测功能，同时支持用户通过界面切换不同的模型文件，满足不同检测需求。

  4. 数据处理与安全存储策略
    开发高效的数据处理流程，采用最新的数据压缩和存储技术，减少存储空间需求，提高数据访问速度。实施严格的数据保护措施，确保用户数据的安全和隐私。

  5. 系统架构与维护
    设计灵活的系统架构，支持易于扩展和升级。选择PyCharm作为开发IDE，利用其强大的代码管理和调试功能，保证系统的高质量开发和持续维护。

        通过上述解决方案，本系统旨在克服水下目标检测领域的核心挑战，提供一个准确、高效、用户友好且可靠的检测平台。

2.4 博文贡献与组织结构

        在本文中，我们对水下目标检测领域进行了深入的研究和探讨，特别是基于YOLOv8/v7/v6/v5等算法的应用，并通过采用Streamlit框架设计了一个美观友好的网页界面，旨在提升水下目标检测的准确性和用户交互体验。以下是本文的主要贡献：

  1. 文献综述与技术分析：本文综合分析了当前水下目标检测领域的研究现状，包括最新的算法发展、挑战和应用场景。详细回顾了YOLO系列算法的演进历程及其在水下目标检测中的应用，并对比了不同版本的性能和特点。

  2. 数据集处理：介绍了水下目标检测所使用的关键数据集及其处理方法。详细阐述了数据预处理、增强技术以及为适应水下复杂环境所采取的特殊处理策略，为深度学习模型的训练和验证提供了坚实的数据基础。

  3. 算法选择与优化：基于YOLOv8/v7/v6/v5等多个版本的算法进行了深入分析和实验对比，确定了最适合水下目标检测任务的模型。对选定的模型进行了优化，包括网络结构调整、参数微调等，以提高检测的准确率和效率。

  4. 网页界面设计：利用Streamlit框架开发了一个直观友好的网页界面，支持图片、视频和实时摄像头的目标检测功能，用户可以轻松切换不同的模型文件，实现定制化的检测需求。界面美化采用CSS技术，提升了用户交互体验。

  5. 算法效果对比：对YOLOv7/v6/v5等算法在水下目标检测任务上的表现进行了系统的对比分析，展示了各个版本的优势和局限，为读者提供了实际应用的参考依据。

  6. 资源分享：文章提供了完整的数据集和代码资源包，包括模型预测与训练代码，方便读者下载和复现实验结果，进一步探索和研究。

        后续章节的组织结构如下： 绪论：介绍研究背景、目的和本文的主要贡献；算法原理：详细介绍YOLOv8/v7/v6/v5等算法的工作原理及其在水下目标检测中的应用；数据集处理：讨论使用的数据集及其预处理、增强方法。代码介绍：提供模型训练和预测的详细代码说明，包括环境搭建、参数配置和执行步骤。实验结果与分析：展示不同模型在水下目标检测任务上的实验结果，并进行比较分析。系统设计与实现：介绍基于Streamlit的水下目标检测系统的设计与实现细节。结论与未来工作：总结本文的研究成果，并讨论未来的研究方向和潜在的改进空间。

3. 数据集处理

        在本文中，我们将深入探索专为水下目标检测任务设计的数据集，这是任何基于计算机视觉的深度学习任务的核心。该数据集包含了5555张图像，分别分布于训练集（5102张）、验证集（432张）和测试集（21张），这样的划分旨在为模型的训练、调优和最终评估提供均衡的数据支持。博主使用的类别如下：

Chinese_name = {"crab": "螃蟹", "fish": "鱼", "jellyfish": "水母", "shrimp": "虾", "small_fish": "小鱼", "starfish": "海星"}

        这个数据集不仅在数量上满足了深度学习需求，而且在预处理过程中，我们采取了细致的步骤来确保数据质量和一致性。所有的图像都经过了自动定向处理，保证了拍摄角度的多样性不会影响到模型训练的一致性。同时，通过删除图像的EXIF信息，避免了方向标记可能带来的混淆。此外，图像被统一缩放到416x416像素的尺寸，以适应YOLO系列算法的输入要求，尽管这一过程涉及到拉伸缩放，但保留了所有像素信息，这对于在复杂的水下环境中进行目标检测来说至关重要。

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        图像的类别分布反映了数据集的一项关键特性——多样性。数据集包含六种不同类别的水下生物，包括螃蟹、鱼、水母、虾、小鱼和海星。螃蟹和鱼类的样本量显著多于其他类别，这可能导致模型在识别这些更常见类别时表现更优。为了解决这种类别不平衡的问题，可能需要对少数类别进行过采样或调整模型训练过程中的类别权重，以避免模型过度倾向于多数类别，保证在所有类别上都能达到高准确率。

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        进一步分析数据集的标注细节，我们看到图像中的目标被精确地标记出来，每个边界框周围的数字表示类别ID。目标的位置分布图显示了目标在图像中的分布情况，呈现了相对均匀的分布，这有助于模型学习识别不同位置的目标。此外，目标大小分布图揭示了多种尺寸和形状的目标存在，这种大小多样性对于训练尺度不变性强的模型是一种挑战。

        总结来说，这个经过精心准备和预处理的数据集，旨在推动水下目标检测技术的研究和应用。它反映了真实水下环境的复杂性和挑战性，并且通过其多样的样本和细致的标注工作，为研究人员提供了一个宝贵的资源，用于开发、测试和优化基于YOLOv8/v7/v6/v5的水下目标检测算法。我们的目标是利用这些图像数据，训练出能够在多样的水下环境中准确识别目标的模型，并通过实验结果加深我们对水下目标检测问题的理解。

4. 原理与代码介绍

4.1 YOLOv8算法原理

        Ultralytics公司于2023年初发布YOLOv8模型，相较于2020年发布的YOLOv5模型， YOLOv8模型将C3模块（CSP Bottleneck with 3 convolutions）改进成C2f模块（CSP Bottleneck with 2 convolutions）。图中CBS（Convolutions Bn SiLU）模块由基础卷积(Conv)、批量归一化(BN)和激活函数(SiLU)组成。C2f模块采用了多分支流设计，为模型提供了更丰富的梯度信息，强化了模型的特征提取能力，提高网络的学习效率。

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        YOLOv8模型仍然采用anchor free方法，降低检测过程中正样本框数量，并提升处理速度。此外，模型结合了GFL（generalized focal loss）损失计算策略，将Detect模块由YOLOv5中的耦合头改进成解耦头，如图所示。解耦头将分类任务和回归任务分开进行，避免了两个任务之间的干扰，理论上能够提高模型的训练效率。传统的YOLO系列算法的耦合头输出三类信息，而YOLOv8模型中的解耦头仅输出分类和回归信息。分类信息的输出通道数等于类别数，输出的内容综合了分类信息和置信度信息。回归信息的输出通道数等于，输出内容为回归框在最大回归范围上的概率分布。

        YOLOv8采用了动态标签匹配策略，增加了正样本框选择的灵活度。在损失计算方面，YOLOv8除了计算分类和回归损失外，还引入了DFL（distribution focal loss）损失。DFL损失利用交叉熵的思想，通过将预测框回归至标签框的上下整数范围内，优化模型训练。在此基础上对YOLOv8模型进行改进，将C2f模块改进成GhostC2f模块，并引入空间注意力机制，优化模型的回归预测范围，修改Neck部分第三个Concat部分的输入来源。

4.2 模型构建

        在“代码介绍”部分，我们将逐一深入分析构建模型的代码，突出其功能与实现方法。代码的核心目标是在水下环境中进行目标检测，使用的是YOLOv8/v7/v6/v5系列模型，这些模型以其高速度和准确率著称。整个过程涉及图像处理、模型加载与预测、结果后处理，以及用户参数设置的灵活性。

        代码段首先导入了必要的Python库，包括cv2 (OpenCV库)，这是进行图像和视频处理的强大工具。接下来，torch库是PyTorch深度学习框架的基础，它为神经网络提供了GPU加速和自动梯度计算功能。我们还使用了专门为目标检测任务设计的库，如QtFusion和ultralytics，这些库提供了一些高级的类和函数，以简化目标检测模型的加载和执行。

import cv2
import torch
from QtFusion.models import Detector
from datasets.label_name import Chinese_name
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.torch_utils import select_device

        在代码中定义了device变量来指定模型运行的设备，优先使用CUDA（GPU）进行加速。同时，定义了一组ini_params参数，包含了设备类型、物体置信度阈值、用于非极大值抑制的IOU阈值等。这些参数对于模型的性能有着直接影响。

device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
ini_params = {
    'device': device,
    'conf': 0.25,
    'iou': 0.5,
    'classes': None,
    'verbose': False
}

        函数count_classes被设计来统计检测信息中各类别的实例数量。它接受检测信息和可能的类名列表，并返回一个字典，其中包含了每个类别名称对应的计数。这对于分析模型在不同类别上的性能至关重要，也有助于评估数据集是否均衡。

def count_classes(det_info, class_names):
    count_dict = {name: 0 for name in class_names}
    for info in det_info:
        class_name = info['class_name']
        if class_name in count_dict:
            count_dict[class_name] += 1
    count_list = [count_dict[name] for name in class_names]
    return count_list

        这个自定义类YOLOv8v5Detector继承自QtFusion库中的Detector基类。它的初始化函数__init__将传入参数或使用默认值初始化类实例。类的load_model方法用于加载预训练的YOLO模型，这里涉及到使用select_device选择合适的计算设备，并对模型进行“预热”，这是一种常见的实践，可以提高模型在真正执行任务时的速度。preprocess方法在这里作为一个占位符，当前只是简单地将输入图像返回，但它为将来可能需要的任何图像预处理步骤（如标准化、去噪声等）预留了空间。

class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        super().__init__(params)
        self.model = None
        self.img = None
        self.names = list(Chinese_name.values())
        self.params = params if params else ini_params
	def load_model(self, model_path):
	    self.device = select_device(self.params['device'])
	    self.model = YOLO(model_path)
	    names_dict = self.model.names
	    self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
	    self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
	def preprocess(self, img):
	    self.img = img
	    return img
	
	def predict(self, img):
	    results = self.model(img, **ini_params)
	    return results
	
	def postprocess(self, pred):
	    results = []
	    for res in pred[0].boxes:
	        for box in res:
	            class_id = int(box.cls.cpu())
	            bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
	            bbox = [int(coord) for coord in bbox]
	            result = {
	                "class_name": self.names[class_id],
	                "bbox": bbox,
	                "score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
	                "class_id": class_id,
	            }
	            results.append(result)
	    return results
	    
    def set_param(self, params):
        self.params.update(params)

        在predict方法中，使用YOLO模型对输入图像进行预测，根据ini_params中的参数执行目标检测。随后，在postprocess中，对模型输出的预测结果进行解析和格式化，转换为包含类别名称、边界框、置信度、类别ID的结构化数据。这一步是实现检测功能的关键，它将模型的原始输出转化为可用于进一步分析和展示的信息。最后，set_param方法允许我们更新模型参数，增加了代码的灵活性。这使得模型可以根据不同的应用场景或用户需求，调整如置信度阈值和IOU阈值等关键参数。

        整体而言，这些代码的组织体现了水下目标检测系统的完整流程：从图像处理到模型预测，再到结果的后处理和参数的调整，每一步都为实现精准有效的水下目标检测而精心设计。

4.3 训练代码

        在这一部分的博客内容中，我们将逐步深入探究水下目标检测系统中用于训练深度学习模型的核心代码。本次训练采用的是基于PyTorch的YOLOv8算法，这是一个为了实现实时目标检测而广泛应用的深度学习框架。以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：

超参数设置说明
学习率（lr0）0.01决定了模型权重调整的步长大小，在训练初期有助于快速收敛。
学习率衰减（lrf）0.01控制训练过程中学习率的降低速度，有助于模型在训练后期细致调整。
动量（momentum）0.937加速模型在正确方向上的学习，并减少震荡，加快收敛速度。
权重衰减（weight_decay）0.0005防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度。
热身训练周期（warmup_epochs）3.0初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。
批量大小（batch）16每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。
输入图像大小（imgsz）640模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。

        环境设置与模型加载：这里，我们导入了os模块来处理文件路径问题，torch库是深度学习框架PyTorch的核心，而yaml用于处理YAML文件格式的数据。abs_path函数来自QtFusion库，它帮助我们获取数据集配置文件的绝对路径。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用于加载YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用于获取文件的绝对路径

        我们确认是否有可用的计算资源，并设置了设备变量以决定模型训练的运行平台。通过检查torch.cuda.is_available()，我们可以确定是否有GPU可用，并据此设置device变量。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

        数据集准备：接下来，代码片段处理了用于训练的数据集配置文件。在深度学习中，YAML文件通常用来存储训练过程中需要的参数，如数据集路径、类别信息等。我们确定了data_name，这是我们数据集的名称，然后生成了指向YAML配置文件的路径。通过读取这个文件，我们可以调整和确认训练过程中的关键参数。代码还包含了路径转换和文件写入操作，以确保训练时路径的正确性。

workers = 1  # 工作进程数
batch = 8  # 每批处理的图像数量
data_name = "Underwater"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

        接下来，我们读取YAML配置文件，并对其进行处理，以确保所有的路径都是正确的。YAML配置文件通常包含了训练数据集的路径、类别信息以及其他相关的配置项。我们将修改后的数据路径写回配置文件，以确保模型训练时数据的正确加载。

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

        训练模型：在准备好所有必要的配置后，我们加载了预训练的YOLO模型。YOLOv8n.pt是一个训练好的权重文件，可以为我们的训练任务提供一个良好的起点。然后，我们进入模型的训练过程。通过调用model.train()函数，我们可以详细地设置训练参数，如图像大小、训练周期、批次大小和工作进程数。这些参数对于训练效率和模型性能有着直接的影响。在这里，data参数指向我们的数据集配置文件，device指定训练使用的硬件（在这个案例中是GPU），workers定义了数据加载的进程数，imgsz设置了输入图像的尺寸，epochs定义了整个数据集循环的次数，batch决定了每次训练传递给模型的图像数量，最后，name参数为训练任务提供了一个识别名称。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

        此训练代码的专业性在于它的精细配置，能够为深度学习模型提供准确、高效的训练。通过优化这些参数，我们可以确保模型在水下目标检测任务上达到最佳性能。

5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

        在对水下目标检测模型YOLOv8的训练过程进行分析时，损失函数图像为我们提供了模型性能的关键指标。这些图表描绘了模型在训练和验证过程中的表现，其中包括损失函数的变化和模型准确度的指标，如精确度、召回率和平均精度（AP）。

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        让我们首先聚焦于损失函数的趋势。模型在训练过程中显示出了持续下降的趋势，在各个损失函数图像中，无论是边界框损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）还是目标损失（dfl_loss），均可以观察到这一点。损失的下降说明模型逐渐在学习如何减少预测误差，这在训练集和验证集上均得到了证实，表明了模型在识别目标边界、分类目标和精确定位方面的进步。特别是在训练过程初期，损失函数下降得最为迅速，这通常是由于模型从随机权重开始学习，并快速适应训练数据。随着训练的进行，损失函数曲线趋于平稳，表明模型在趋向收敛，即学习到了数据中的主要特征。

        进一步观察精确度和召回率的指标，可以发现这两个指标都表现出良好的上升趋势，且在训练过程中逐渐趋于稳定。精确度指标表明模型在预测正类时的准确性，而召回率则说明模型识别出的正类占实际正类的比例。二者均趋近于1.0，说明模型在综合判断目标的存在及其所属类别上表现优秀。这两个指标的结合为我们提供了一个全面的性能评估，表示模型在保持高检测率的同时，避免了过多的误检。

        最后，平均精度（AP）和mAP（平均精度均值）为我们展示了模型的整体性能。mAP是目标检测领域中最常用的性能评价指标之一，其值越高，表明模型的检测性能越好。图表中的AP和mAP指标分别针对不同IoU阈值（Intersection over Union，一个评价检测框与实际标注框重叠程度的指标）的情况，包括mAP@0.5和mAP@0.5-0.95。我们可以看到，在较宽松的IoU阈值（0.5）下，模型的mAP接近0.9，而在更严格的阈值范围内（0.5-0.95），mAP也表现出了令人满意的值。这种结果表明模型在不同程度的严格标准下都能保持高效的识别性能。

        通过对损失和准确度指标的综合分析，我们可以确定模型在水下目标检测任务上具有很强的学习能力和预测性能。损失的持续下降和准确度指标的上升表明了训练过程的有效性。同时，稳定的mAP值也展现了模型对于水下各类目标的泛化能力。

5.2 F1曲线图

        F1-Score是一个综合考虑了精确度和召回率的评价指标，它的最佳值是1（完美精确度和召回率），最差值是0。图中展示了不同类别目标在不同置信度阈值下的F1-Score变化，以及所有类别的整体F1-Score。

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        从图中我们可以看出，随着置信度阈值的提高，各个类别的F1-Score都呈现了先升后降的趋势，这是因为随着置信度阈值增加，虽然模型减少了误检（提高了精确度），但同时也会错过一些正确的检测（降低了召回率）。在置信度阈值非常低的区域，模型捕获了更多的正样本，但同时也引入了更多的负样本，导致F1-Score较低。当置信度阈值设定得过高时，模型变得过于保守，仅当非常确定时才会标记目标，这虽然提高了精确度，却严重损害了召回率，因此F1-Score再次下降。

        观察整体趋势，所有类别的F1-Score在置信度阈值约为0.385时达到了峰值，这一点在曲线图中用蓝色标记表示，整体F1-Score达到了0.97的高分，说明模型在这一阈值下对于检测任务达到了良好的精确度与召回率的平衡。

        单独分析不同类别的表现，我们可以推测各个类别的目标特性和模型对这些特性的学习能力。例如，如果某个类别在较低的置信度阈值下F1-Score上升得很快，那可能意味着该类别的目标较易于检测，模型可以即使在较低的置信度下也能保持较高的召回率和精确度。而对于F1-Score在高置信度阈值下才达到峰值的类别，可能表明模型在区分这些类别时更为谨慎或这些类别的目标更难以识别。

        最后，要实现精准的水下目标检测，选择合适的置信度阈值至关重要，它直接影响到模型在实际应用中的有效性。通过这样的分析，研究人员可以进一步优化模型参数，以便在不牺牲精确度的情况下，尽可能提高召回率，从而在水下环境中实现更可靠的目标检测。

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验

（1）实验设计：
        本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在水下目标目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含水下目标的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型图像大小 (像素)mAPval 50-95CPU ONNX 速度 (毫秒)A100 TensorRT 速度 (毫秒)参数数量 (百万)FLOPs (十亿)
YOLOv5nu64034.373.61.062.67.7
YOLOv8n64037.380.40.993.28.7
YOLOv6N64037.5--4.711.4
YOLOv7-tiny64037.4--6.0113.1

（2）度量指标：

  • F1-Score：F1-Score 作为衡量模型性能的重要指标，尤其在处理类别分布不均的数据集时显得尤为关键。它通过结合精确率与召回率，提供了一个单一的度量标准，能够全面评价模型的效能。精确率衡量的是模型在所有被标记为正例中真正属于正例的比例，而召回率则关注于模型能够识别出的真正正例占所有实际正例的比例。F1-Score通过两者的调和平均，确保了只有当精确率和召回率同时高时，模型的性能评估才会高，从而确保了模型对于正例的预测既准确又完整。
  • mAP（Mean Average Precision）：在目标检测任务中，Mean Average Precision（mAP）是评估模型性能的重要标准。它不仅反映了模型对单个类别的识别精度，而且还考虑了所有类别的平均表现，因此提供了一个全局的性能度量。在计算mAP时，模型对于每个类别的预测被单独考虑，然后计算每个类别的平均精度（AP），最后这些AP值的平均数形成了mAP。
名称YOLOv5nuYOLOv6nYOLOv7-tinyYOLOv8n
mAP0.9870.9880.9790.987
F1-Score0.970.980.960.97

（3）实验结果分析：

       在我们的水下目标检测任务中，通过对比YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny、YOLOv8n四个模型的mAP和F1-Score，我们旨在评估它们在精度和平衡性能上的表现。实验结果显示，YOLOv6n在mAP上略占优势，得分为0.988，而在F1-Score上，YOLOv6n和YOLOv8n均达到了0.97的较高分数，这意味着这两个模型在精确性和召回率之间取得了良好的平衡。

       mAP作为一种度量模型在整个置信度阈值范围内表现的指标，YOLOv6n的略高得分表明它在识别水下目标的准确性方面略胜一筹。这可能得益于算法优化，或者是因为YOLOv6n在处理该特定数据集时，对细节的识别和分类边界的判定上更加敏感。YOLOv7-tiny在这两个指标上得分较低，可能是因为它作为一种轻量级模型，在模型复杂性和识别精度之间做出了妥协，特别是在水下这种复杂多变的环境下，模型的深度和宽度对于捕捉细微特征尤其关键。

       YOLOv8n能够在F1-Score上取得与YOLOv6n相当的分数，显示出其对正负样本分类的均衡性能。相较于其他模型，YOLOv8n可能在网络结构和训练机制上做出了一些改进，这些改进可能增强了模型对于水下目标检测任务中类别不平衡和复杂背景的处理能力。

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       在具体分析每个模型的表现时，我们需要考虑到水下目标检测的难点，包括模糊的视线、光照条件的不确定性、以及目标种类的多样性。YOLOv6n和YOLOv8n之所以能在这样的任务中表现出色，可能是因为它们在这些具体方面有所突破，例如通过更好的特征提取机制和更有效的损失函数来适应这种复杂的水下环境。

       总的来说，这些实验结果不仅提供了一个清晰的性能评估，也揭示了在水下目标检测这一具体应用场景中，不同版本的YOLO模型之间存在细微的差异。这些发现对于选择适合特定环境的目标检测模型具有重要参考价值，也为未来的研究提供了深入分析的基础。

6. 系统设计与实现

6.1 系统架构概览

        在设计基于YOLOv8/v7/v6/v5的水下目标检测系统时，我们遵循了模块化和高度可配置的原则，以适应不同水下环境和目标的检测需求。系统主要分为以下几个关键部分：数据预处理、模型训练与加载、目标检测与识别、结果展示和日志记录。接下来，将结合代码中的部分类和方法名，详细介绍系统的架构设计。

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1. 数据预处理

        数据预处理是任何机器学习项目的关键步骤，尤其是在水下环境中。由于水下图像常常受到光照不足、水质浑浊等因素的影响，因此需要对原始图像进行预处理，以提高后续模型训练和检测的效果。在我们的系统中，preprocess 方法用于执行图像的尺寸调整、归一化等预处理操作。这一步骤确保了输入模型的图像具有统一的格式和尺寸，为高效准确的目标检测打下了基础。

2. 模型训练与加载

        模型训练是系统的核心，决定了目标检测的准确性和效率。我们采用的YOLOv8/v7/v6/v5模型因其快速、准确的特点而被选中。在**YOLOv8v5Detector** 类中，load_model 方法负责加载预先训练好的模型权重。这允许系统根据具体需求选择不同版本的YOLO模型，并通过加载相应的权重文件，快速部署到水下目标检测任务中。

3. 目标检测与识别

        在模型加载完成后，系统将进入目标检测与识别阶段。frame_process 方法是这一过程的核心，负责处理单个图像帧，调用YOLO模型进行预测，并处理预测结果。该方法利用模型进行目标检测，并根据检测结果绘制边界框，标注目标类别和置信度。此外，我们还设计了**detect** 方法来处理视频流或连续的图像帧，使系统能够在实时视频监控等应用场景下运行。

4. 结果展示和日志记录

        系统的最终目标是将检测结果以直观的方式展示给用户，并进行相应的日志记录。在我们的设计中，setupMainWindow 方法用于初始化用户界面，包括图像显示区域、控制选项和结果展示。LogTable 类和**ResultLogger** 类负责处理日志记录工作，包括检测结果的保存、格式化和导出。这些功能的实现，使得用户不仅可以实时查看目标检测的结果，还能够获得详细的日志信息，用于进一步分析和研究。

        综上所述，通过精心设计的系统架构和模块化的实现，我们的水下目标检测系统具备了高效处理和准确检测的能力。通过粗体标记的关键类和方法，我们希望能够为读者提供一个清晰、条理化的系统概览，助力于更深入地理解和应用基于YOLO的水下目标检测技术。

6.2 系统流程

        在我们基于YOLOv8/v7/v6/v5进行水下目标检测的系统中，流程的设计旨在高效准确地识别并处理水下图像中的目标。以下是系统流程的详细步骤，我们将以类和方法的形式，绘制出整个系统的运作蓝图。

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  1. 初始化设置：系统启动时，首先通过Detection_UI类的__init__方法进行初始化。在此阶段，会设置一些基本参数，如模型类型(model_type)、置信度阈值(conf_threshold)、IOU阈值(iou_threshold)以及摄像头选择(selected_camera)等。

  2. 加载模型：接着，系统会根据选择的模型类型，通过YOLOv8v5Detector类的load_model方法，加载预训练的模型权重，这一步是进行有效检测的关键。

  3. 界面布局设置：之后，通过setup_page和setup_sidebar方法，设置Streamlit页面的布局，包括侧边栏选项（模型设置、摄像头配置、文件上传等）。

  4. 文件上传：用户可以选择上传图片或视频文件，或者直接从摄像头捕捉图像进行实时检测。这一步通过process_camera_or_file方法实现。

    • 若选择上传文件，系统将调用file_uploader接收上传的文件。
    • 若选择摄像头捕捉，系统将通过cv2.VideoCapture方法实现实时视频流的捕获。

  5. 图像预处理：不论是静态图片、视频文件，还是实时捕获的图像，都会通过frame_process方法进行预处理，调整图像大小以适应模型输入要求。

  6. 目标检测：预处理后的图像将输入到YOLO模型进行目标检测。frame_process方法内调用YOLOv8v5Detector类的predict方法进行检测，并根据设置的阈值筛选出结果。

  7. 结果展示与记录：检测完成后，frame_process方法将处理检测结果，包括绘制边界框、标签和置信度。同时，检测结果会被记录到日志中，通过LogTable类实现。

  8. 结果展示：处理后的图像将在主界面上展示。用户可以通过选择不同的显示模式（单画面或双画面显示）查看原始图像与检测结果图像。

  9. 导出结果：系统提供“导出结果”按钮，允许用户将检测结果导出为CSV文件，通过LogTable类的save_to_csv方法实现。

  10. 实时更新与控制：用户可通过侧边栏选项实时更新模型设置、选择不同的输入源。系统还提供了停止按钮，以便用户在实时检测模式下控制视频流的结束。

        通过上述步骤，我们的系统提供了一个高效、易用的平台，以支持水下目标的快速识别与分析。这不仅为水下研究提供了有力工具，也展示了YOLO系列模型在处理特殊环境下图像识别任务中的强大能力。

代码下载链接

        如果您希望获取博客中提及的完整资源包，包含测试图片、视频、Python文件(*.py)、网页配置文件、训练数据集、代码及界面设计等，可访问博主在面包多平台的上传内容。相关的博客和视频资料提供了所有必要文件的下载链接，以便一键运行。完整资源的预览如下图所示：

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        资源包中涵盖了你需要的训练测试数据集、训练测试代码、UI界面代码等完整资源，完整项目文件的下载链接可在下面的视频简介中找到➷➷➷

演示及项目介绍视频：https://www.bilibili.com/video/BV13C411j7oD/

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完整安装运行教程：

        这个项目的运行需要用到Anaconda和Pycharm两个软件，下载到资源代码后，您可以按照以下链接提供的详细安装教程操作即可运行成功，如仍有运行问题可私信博主解决：

  1. Pycharm和Anaconda的安装教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；

        软件安装好后需要为本项目新建Python环境、安装依赖库，并在Pycharm中设置环境，这几步采用下面的教程可选在线安装（pip install直接在线下载包）或离线依赖包（博主提供的离线包直接装）安装两种方式之一：

  1. Python环境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可选一种）；
  2. 离线依赖包的安装指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可选一种）；

        如使用离线包方式安装，请下载离线依赖库，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取码：mt8u）。

7. 结论与未来工作

        本文通过深入研究并实践了基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型在水下目标检测领域的应用，成功开发了一个集成这些先进算法的水下目标检测系统。通过对YOLO系列模型的多个版本进行详细的比较和细致的优化，本研究不仅显著提高了水下目标检测的准确性和实时性，还借助Streamlit构建了一个直观、高效且用户友好的Web应用，从而在水下探测和研究等实际应用场景中展现出巨大的潜力。

        通过一系列实验的验证，证明了我们提出的方法在提高水下目标检测的准确率和处理速度方面达到了高标准。此外，我们提供了一套完整的数据集处理、模型训练及预测过程，并详细介绍了基于Streamlit的系统架构设计和实现细节，为未来的研究者和开发人员提供了重要的参考和便利。尽管取得了显著成就，水下目标检测作为一个充满挑战的任务，还存在许多待解决的问题和改进空间。未来的工作将围绕以下几个方向展开：

  • 模型优化：我们计划深入研究更先进的网络结构和优化策略，例如利用神经网络架构搜索（NAS）技术，以进一步提升模型的性能和效率。
  • 多模态融合：考虑到水下环境的复杂性，我们将探索采用多模态学习方法，结合图像、声音等多种信息进行水下目标检测，以实现更为准确和鲁棒的检测效果。
  • 跨域适应性：为了提高模型在不同水质、不同光照条件下的泛化能力，将研究跨域自适应技术，以优化模型的适应性和稳定性。
  • 用户交互体验：进一步完善系统的用户界面和交互设计，使其更加直观和友好，以满足更广泛用户的需求，提高用户体验。
  • 实际应用拓展：探索将水下目标检测技术应用于更多实际场景，如海洋生态监测、水下工程建设、海底资源勘探等，发挥其在社会经济发展中的作用。

        总而言之，基于YOLO系列模型的水下目标检测技术正处于快速发展阶段，随着技术的不断进步和应用范围的持续扩大，未来这一领域无疑将在海洋科学研究、水下工程、环境保护等多个领域发挥更加重要的角色。

  1. Ma, Songzhe, et al. “LAYN: Lightweight Multi-Scale Attention YOLOv8 Network for Small Object Detection.” IEEE Access (2024). ↩︎

  2. Islam, Md Khairul, et al. “Enhancing lung abnormalities diagnosis using hybrid DCNN-ViT-GRU model with explainable AI: A deep learning approach.” Image and Vision Computing 142 (2024): 104918. ↩︎

  3. Jiang, Daqi, Hong Wang, and Yanzheng Lu. “An efficient automobile assembly state monitoring system based on channel-pruned YOLOv4 algorithm.” International Journal of Computer Integrated Manufacturing 37.3 (2024): 372-382. ↩︎

  4. Duan, Mingjiang, et al. “DGA-GNN: Dynamic Grou** Aggregation GNN for Fraud Detection.” Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 38. No. 10. 2024. ↩︎

  5. Ren, Kezheng, et al. “A data-driven DRL-based home energy management system optimization framework considering uncertain household parameters.” Applied Energy 355 (2024): 122258. ↩︎

# 深度学习 # 目标检测 # python
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