(1)機器學習小白入門 YOLOv：從概念到實踐

(1)機器學習小白入門YOLOv ：從概念到實踐
(2)機器學習小白入門 YOLOv：從模塊優化到工程部署
(3)機器學習小白入門 YOLOv：解鎖圖片分類新技能

目標檢測一直是一個機器學習的一個重要的應用方向。而 YOLOv（You Only Look Once）作為目標檢測算法中的重要一員，以其快速、高效的特點受到廣泛關注。對于剛剛接觸機器學習的小白來說，從 YOLOv 入手，不僅能快速理解目標檢測的核心概念，還能體驗到機器學習在實際應用中的強大魅力。接下來，就讓我們一起開啟 YOLOv 的入門之旅。

一、認識 YOLOv：目標檢測的 “快手”

（一）什么是目標檢測

在了解 YOLOv 之前，我們需要先明確什么是目標檢測。簡單來說，目標檢測就是讓計算機在圖像或視頻中找出特定目標的位置，并識別出這些目標是什么。比如在一張包含行人、汽車、樹木的圖片中，目標檢測算法需要準確框出行人和汽車的位置，并標注出它們的類別。目標檢測技術在安防監控、自動駕駛、智能零售等眾多領域都有著廣泛的應用。

在這里插入圖片描述

（二）YOLOv 的核心思想

YOLOv 的核心思想可以用 “一步到位” 來概括。傳統的目標檢測算法，如 R-CNN 系列，通常采用 “先區域建議，后分類回歸” 的兩步走策略，即先在圖像中生成大量可能包含目標的候選區域，然后對這些候選區域進行分類和位置回歸。這種方法雖然精度較高，但計算量較大，檢測速度較慢。而 YOLOv 則將目標檢測任務視為一個回歸問題，直接在一個神經網絡中預測出目標的類別和位置，只需要 “看一次” 圖像就能完成檢測，大大提高了檢測速度。同時，通過不斷的版本迭代，YOLOv 在保證速度的前提下，檢測精度也在不斷提升。

（三）YOLOv 的發展歷程

YOLOv 系列算法從最初的 YOLOv1 發展到現在的 YOLOv8，經歷了多次重要的改進和優化。YOLOv1 奠定了 YOLO 系列算法的基礎，提出了端到端的目標檢測思路；YOLOv2 引入了多尺度訓練、錨框等技術，提升了檢測精度和速度；YOLOv3 采用了多尺度預測的方式，能夠更好地檢測不同大小的目標；YOLOv4 進一步優化了網絡結構和訓練策略；最新的 YOLOv8 在繼承之前版本優點的基礎上，采用了更加先進的網絡架構和算法，在性能上有了進一步的提升。

二、環境搭建：

（一）硬件要求

YOLOv 算法對硬件有一定的要求，尤其是在訓練模型時。如果條件允許，建議使用配備 NVIDIA 顯卡的計算機，因為 NVIDIA 顯卡支持 CUDA 加速，能夠大大縮短訓練時間。對于入門學習來說，一塊中端的 NVIDIA 顯卡（如 GTX 1060 及以上）就可以滿足基本需求。如果沒有顯卡，也可以在 CPU 上運行 YOLOv，但訓練速度會非常慢，檢測速度也會受到一定影響。

（二）軟件安裝

安裝 Python：YOLOv 的代碼主要基于 Python 編寫，因此需要先安裝 Python 環境。建議安裝 Python 3.7 及以上版本，可以從 Python 官方網站（https://www.python.org/downloads/）下載對應系統的安裝包進行安裝。在安裝過程中，記得勾選 “Add Python to PATH” 選項，以便在命令行中直接使用 Python 命令。
安裝 Anaconda（可選但推薦）：Anaconda 是一個用于科學計算的 Python 發行版，它包含了眾多常用的 Python 庫和工具，并且可以方便地創建和管理虛擬環境。可以從 Anaconda 官方網站（https://www.anaconda.com/products/individual）下載安裝包進行安裝。安裝完成后，可以通過以下命令創建一個新的虛擬環境：

conda create -n yolov\_env python=3.8

其中，yolov_env是虛擬環境的名稱，可以根據自己的喜好進行修改，python=3.8指定了 Python 的版本。創建完成后，使用以下命令激活虛擬環境：

conda activate yolov\_env

安裝 PyTorch：YOLOv 通常基于 PyTorch 深度學習框架實現。根據自己的顯卡驅動版本和 CUDA 版本，在 PyTorch 官方網站（https://pytorch.org/get-started/locally/）找到對應的安裝命令。例如，如果使用 CUDA 11.3，并且是 Linux 系統，可以使用以下命令安裝 PyTorch：

pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch\_stable.html

如果沒有顯卡，可以安裝 CPU 版本的 PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio

安裝其他依賴庫：除了 PyTorch，還需要安裝一些其他的依賴庫，如numpy、opencv-python等。可以使用以下命令進行安裝：

pip install numpy opencv-python

下載 YOLOv 代碼：可以從 YOLOv 的官方 GitHub 倉庫（不同版本倉庫地址不同，如 YOLOv8 的官方倉庫為https://github.com/ultralytics/ultralytics）下載對應的代碼。下載完成后，進入代碼目錄，在命令行中運行以下命令安裝項目所需的依賴：

pip install -r requirements.txt

三、初探 YOLOv：運行示例代碼

（一）下載預訓練模型

YOLOv 官方提供了已經訓練好的模型，我們可以直接使用這些預訓練模型進行目標檢測，這樣可以省去大量的訓練時間。在 YOLOv 的代碼倉庫中，通常會有一個weights文件夾，里面存放著預訓練模型文件。以 YOLOv8 為例，可以從官方提供的鏈接下載合適的預訓練模型（如yolov8n.pt，“n” 表示網絡規模為小模型，還有 “s”、“m”、“l”、“x” 等不同規模的模型），并將其放在weights文件夾中。

（二）運行檢測代碼

在完成環境搭建和預訓練模型下載后，就可以運行 YOLOv 的檢測代碼了。以 YOLOv8 為例，在代碼目錄下的命令行中運行以下命令：

python detect.py --weights yolov8n.pt --source 0

其中，--weights參數指定了預訓練模型的路徑，--source參數指定了檢測的數據源。當--source的值為0時，表示使用電腦的攝像頭進行實時檢測；如果想要檢測圖片，可以將--source的值設置為圖片的路徑，例如--source path/to/your/image.jpg；如果要檢測視頻，則設置為視頻文件的路徑，如--source path/to/your/video.mp4。

運行上述命令后，YOLOv 會自動加載預訓練模型，并對指定的數據源進行目標檢測。在檢測過程中，你會看到檢測結果以可視化的方式顯示出來，圖像或視頻中的目標會被用不同顏色的框框住，并標注出目標的類別和置信度（表示模型認為該框內目標屬于某個類別的概率）。

四、深入 YOLOv：了解代碼結構與原理

（一）代碼結構解析

打開 YOLOv 的代碼目錄，會發現里面包含多個文件夾和文件。以 YOLOv8 為例，其中ultralytics文件夾是核心代碼所在的位置，里面包含了模型定義、數據加載、訓練、檢測等相關的代碼文件。models文件夾中存放著不同版本的網絡結構定義文件；datasets文件夾用于處理數據集相關的操作；utils文件夾包含了一些常用的工具函數。detect.py是用于執行目標檢測的主程序文件，train.py是用于訓練模型的文件。通過深入了解這些文件和文件夾的功能和相互關系，能夠更好地理解 YOLOv 的運行機制。

（二）核心代碼解讀

模型加載：在detect.py文件中，首先會通過以下代碼加載預訓練模型：

from ultralytics import YOLOmodel = YOLO('yolov8n.pt')

這里使用了ultralytics庫提供的YOLO類，通過傳入預訓練模型的路徑，即可創建一個 YOLOv 模型對象，后續的檢測操作都將基于這個模型對象進行。

2. 數據加載與預處理：根據--source參數指定的數據源，代碼會對數據進行相應的加載和預處理操作。如果是圖片或視頻，會使用opencv-python庫讀取圖像或視頻幀，并進行尺寸調整、歸一化等預處理操作，將數據轉換為模型能夠接受的格式。

3. 模型推理：加載好模型和數據后，會調用模型的predict方法進行推理：

results = model.predict(source=source, show=True)

predict方法會將預處理后的數據輸入到模型中，模型通過前向傳播計算出目標的類別和位置信息，并返回檢測結果。show=True參數表示會實時顯示檢測結果。

4. 結果處理與可視化：對于返回的檢測結果，代碼會進行進一步的處理，如過濾掉置信度較低的檢測框，將檢測結果以可視化的方式繪制在原始圖像或視頻幀上，并進行顯示或保存。

五、進階之路：嘗試訓練自己的 YOLOv 模型

（一）準備數據集

要訓練自己的 YOLOv 模型，首先需要準備一個合適的數據集。數據集應該包含一定數量的圖像或視頻，并且每張圖像或視頻幀中的目標都需要進行標注，標注信息包括目標的類別和位置（通常使用邊界框的坐標來表示）。可以使用一些標注工具，如 LabelImg、RectLabel 等進行標注。標注完成后，需要將數據集按照一定的格式進行組織，通常分為訓練集、驗證集和測試集。

（二）配置訓練參數

在train.py文件中，有許多可以配置的訓練參數，如訓練的批次大小（batch）、訓練的輪數（epochs）、學習率（lr0）等。根據自己的數據集大小和硬件資源，合理調整這些參數。例如，如果數據集較小，可以適當減小批次大小和訓練輪數；如果想要更快地收斂，可以調整學習率。同時，還需要指定預訓練模型的路徑、數據集的路徑等信息。

（三）開始訓練

在完成數據集準備和訓練參數配置后，在命令行中運行train.py文件，開始訓練模型：

python train.py --weights yolov8n.pt --data your\_data.yaml --epochs 30 --batch 16

其中，--weights指定預訓練模型的路徑，--data指定數據集配置文件的路徑（your_data.yaml是自己創建的數據集配置文件，用于描述數據集的相關信息，如類別數量、訓練集和驗證集的路徑等），--epochs和--batch分別指定訓練輪數和批次大小。訓練過程中，可以在命令行中查看訓練的進度和各項指標（如損失值、準確率等）。

（四）模型評估與優化

訓練完成后，使用測試集對訓練好的模型進行評估，查看模型的檢測精度和速度等指標。如果模型的性能不理想，可以嘗試調整訓練參數、增加數據集的數量或質量、改進網絡結構等方法進行優化，然后重新進行訓練和評估，直到得到滿意的模型為止。

六、結束與開始?

通過以上內容的學習，相信你已經對 YOLOv 有了一個初步的了解，并能夠上手運行 YOLOv 的檢測代碼，甚至嘗試訓練自己的模型。YOLOv 作為目標檢測領域的優秀算法，還有很多細節和優化技巧值得深入研究。這后面，你可以根據自己在項目中的實際應用來一步步更新自己對 YOLOv 的理解和應用心得。接下來，讓我們一起看看在實際項目應用中，如何進一步挖掘YOLOv的潛力，解決各類實際問題。