背景意义

研究背景与意义

随着城市化进程的加快和人们生活水平的提高，垃圾产生量日益增加，垃圾分类成为解决城市环境问题的重要手段。垃圾分类不仅有助于资源的回收利用，减少环境污染，还能提升公众的环保意识。根据相关研究，科学合理的垃圾分类能够将可回收物与不可回收物有效分离，从而降低垃圾处理的成本，提高资源的再利用率。然而，传统的垃圾分类方法依赖于人工识别，效率低下且容易出现错误，难以满足现代城市管理的需求。因此，开发一种高效、准确的垃圾分类系统显得尤为重要。

近年来，深度学习技术的迅猛发展为图像识别和分割提供了新的解决方案。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时目标检测能力而受到广泛关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，结合了多种先进的深度学习技术，具备了更强的特征提取能力和更高的检测精度。基于YOLOv8的垃圾分类图像分割系统，能够在复杂的环境中对垃圾进行实时检测和分类，为垃圾分类的自动化提供了可能性。

本研究的核心在于改进YOLOv8模型，以适应垃圾分类的特定需求。通过对现有模型的优化，提升其在垃圾图像分割任务中的表现。研究中使用的数据集包含3700张图像，涵盖了13类垃圾，包括塑料袋、纸板、电子废物等。这些类别的多样性为模型的训练提供了丰富的样本，有助于提高分类的准确性和鲁棒性。尤其是在实例分割任务中，模型需要能够准确识别和分割出每一类垃圾的具体位置，这对提高垃圾分类的效率至关重要。

此外，垃圾分类不仅是技术问题，更是社会问题。通过建立基于深度学习的垃圾分类系统，可以为城市管理者提供科学的数据支持，帮助其制定更有效的垃圾管理政策。同时，系统的推广应用将有助于提高公众的参与度，增强居民的环保意识，推动社会向可持续发展转型。

综上所述，基于改进YOLOv8的垃圾分类图像分割系统的研究具有重要的理论和实践意义。它不仅为垃圾分类提供了一种高效的技术手段，也为城市环境管理提供了新的思路。通过不断优化和完善该系统，期望能够在未来的垃圾分类工作中发挥更大的作用，助力实现资源的高效利用和环境的可持续发展。

图片效果

数据集信息

数据集信息展示

在现代社会，垃圾分类已成为环境保护和资源回收的重要环节。为了提升垃圾分类的效率和准确性，开发一个高效的图像分割系统显得尤为重要。本研究所使用的数据集“OLD_Data_segmentation”正是为训练改进版YOLOv8-seg模型而精心构建的，旨在实现对不同类型垃圾的精准识别与分割。该数据集包含13个类别，涵盖了生活中常见的垃圾类型，具体类别包括：袋子、大型纸板、笨重物品、压缩垃圾桶、垃圾箱、电气和电子废物、垃圾袋、玻璃、绿废物、卫生用品、塑料袋、可回收废物以及纺织品。

数据集的构建过程注重多样性和代表性，确保能够覆盖到各种实际场景中的垃圾类型。每个类别的样本均经过精心挑选，确保在不同的光照、角度和背景下都能保持良好的可识别性。例如，袋子类的样本不仅包括普通的塑料袋，还涵盖了不同材质和颜色的购物袋，以便模型能够适应多种实际情况。大型纸板和笨重物品则通过不同的堆放方式和环境进行采集，确保模型能够识别出不同的形态和尺寸。

在数据集的标注过程中，采用了高精度的分割标注技术，使得每个垃圾类别的边界清晰可见。这种精细的标注方式为YOLOv8-seg模型的训练提供了可靠的基础，能够有效提升模型在实际应用中的表现。数据集中的每个图像都经过严格的质量控制，确保其在视觉上具有代表性，且不含有干扰因素，从而使得模型能够专注于目标物体的特征学习。

为了增强模型的泛化能力，数据集还包含了多种环境下的垃圾图像，例如城市街道、公园、商场等不同场景。这种多样化的场景设置不仅提升了模型的鲁棒性，还使其能够适应不同的应用场景。此外，数据集中还包括了不同季节和天气条件下的图像，进一步丰富了模型的训练数据，使其在实际应用中能够应对各种复杂的环境因素。

在数据集的使用过程中，研究者们将利用这些丰富的样本进行数据增强，以提高模型的训练效果。通过旋转、缩放、裁剪等多种方式对图像进行处理，进一步扩展数据集的规模，确保模型在面对未见过的垃圾类型时，依然能够保持良好的识别能力。

总之，“OLD_Data_segmentation”数据集不仅为改进YOLOv8-seg模型的训练提供了坚实的基础，还为垃圾分类的研究与应用开辟了新的方向。通过对该数据集的深入分析与应用，期望能够推动垃圾分类技术的发展，为实现可持续的环境管理贡献力量。

核心代码

以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：

class Tuner:
“”"
负责YOLO模型超参数调优的类。

该类通过在给定的迭代次数内进化YOLO模型的超参数， 
通过根据搜索空间对其进行变异并重新训练模型来评估其性能。

属性：
    space (dict): 超参数搜索空间，包含变异的边界和缩放因子。
    tune_dir (Path): 保存进化日志和结果的目录。
    tune_csv (Path): 保存进化日志的CSV文件路径。

方法：
    _mutate(hyp: dict) -> dict:
        在`self.space`中指定的边界内变异给定的超参数。

    __call__():
        执行多次迭代的超参数进化。
"""

def __init__(self, args=DEFAULT_CFG, _callbacks=None):
    """
    使用配置初始化调优器。

    参数：
        args (dict, optional): 超参数进化的配置。
    """
    self.args = get_cfg(overrides=args)  # 获取配置
    self.space = {  # 定义超参数搜索空间
        'lr0': (1e-5, 1e-1),  # 初始学习率范围
        'lrf': (0.0001, 0.1),  # 最终学习率比例
        'momentum': (0.7, 0.98, 0.3),  # 动量
        'weight_decay': (0.0, 0.001),  # 权重衰减
        'warmup_epochs': (0.0, 5.0),  # 预热周期
        'box': (1.0, 20.0),  # 边框损失增益
        'cls': (0.2, 4.0),  # 分类损失增益
        'hsv_h': (0.0, 0.1),  # HSV色调增强
        'hsv_s': (0.0, 0.9),  # HSV饱和度增强
        'hsv_v': (0.0, 0.9),  # HSV亮度增强
        'degrees': (0.0, 45.0),  # 图像旋转范围
        'translate': (0.0, 0.9),  # 图像平移范围
        'scale': (0.0, 0.95),  # 图像缩放范围
        'shear': (0.0, 10.0),  # 图像剪切范围
        'flipud': (0.0, 1.0),  # 上下翻转概率
        'fliplr': (0.0, 1.0),  # 左右翻转概率
        'mosaic': (0.0, 1.0),  # 拼接概率
        'mixup': (0.0, 1.0),  # 混合概率
        'copy_paste': (0.0, 1.0)}  # 复制粘贴概率
    self.tune_dir = get_save_dir(self.args, name='tune')  # 获取保存目录
    self.tune_csv = self.tune_dir / 'tune_results.csv'  # CSV文件路径
    self.callbacks = _callbacks or callbacks.get_default_callbacks()  # 获取回调
    LOGGER.info(f"Tuner实例已初始化，保存目录为: {self.tune_dir}")

def _mutate(self, parent='single', n=5, mutation=0.8, sigma=0.2):
    """
    根据`self.space`中指定的边界和缩放因子变异超参数。

    参数：
        parent (str): 父代选择方法：'single'或'weighted'。
        n (int): 考虑的父代数量。
        mutation (float): 在任何给定迭代中参数变异的概率。
        sigma (float): 高斯随机数生成器的标准差。

    返回：
        (dict): 包含变异超参数的字典。
    """
    if self.tune_csv.exists():  # 如果CSV文件存在，选择最佳超参数并变异
        x = np.loadtxt(self.tune_csv, ndmin=2, delimiter=',', skiprows=1)  # 读取CSV文件
        fitness = x[:, 0]  # 第一列为适应度
        n = min(n, len(x))  # 考虑的结果数量
        x = x[np.argsort(-fitness)][:n]  # 选择适应度最高的n个
        w = x[:, 0] - x[:, 0].min() + 1E-6  # 权重
        if parent == 'single' or len(x) == 1:
            x = x[random.choices(range(n), weights=w)[0]]  # 加权选择
        elif parent == 'weighted':
            x = (x * w.reshape(n, 1)).sum(0) / w.sum()  # 加权组合

        # 变异
        r = np.random  # 随机数生成器
        r.seed(int(time.time()))  # 设置随机种子
        g = np.array([v[2] if len(v) == 3 else 1.0 for k, v in self.space.items()])  # 获取增益
        ng = len(self.space)
        v = np.ones(ng)
        while all(v == 1):  # 确保有变异发生
            v = (g * (r.random(ng) < mutation) * r.randn(ng) * r.random() * sigma + 1).clip(0.3, 3.0)
        hyp = {k: float(x[i + 1] * v[i]) for i, k in enumerate(self.space.keys())}
    else:
        hyp = {k: getattr(self.args, k) for k in self.space.keys()}  # 初始化超参数

    # 限制在边界内
    for k, v in self.space.items():
        hyp[k] = max(hyp[k], v[0])  # 下限
        hyp[k] = min(hyp[k], v[1])  # 上限
        hyp[k] = round(hyp[k], 5)  # 保留有效数字

    return hyp

def __call__(self, model=None, iterations=10, cleanup=True):
    """
    当调用Tuner实例时执行超参数进化过程。

    该方法在每次迭代中执行以下步骤：
    1. 加载现有超参数或初始化新超参数。
    2. 使用`_mutate`方法变异超参数。
    3. 使用变异后的超参数训练YOLO模型。
    4. 将适应度分数和变异后的超参数记录到CSV文件中。

    参数：
       model (Model): 预初始化的YOLO模型。
       iterations (int): 进化的代数。
       cleanup (bool): 是否删除迭代权重以减少存储空间。

    注意：
       该方法利用`self.tune_csv`路径对象读取和记录超参数及适应度分数。
    """

    t0 = time.time()  # 记录开始时间
    best_save_dir, best_metrics = None, None  # 初始化最佳保存目录和指标
    (self.tune_dir / 'weights').mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # 创建权重保存目录
    for i in range(iterations):
        # 变异超参数
        mutated_hyp = self._mutate()
        LOGGER.info(f'开始第 {i + 1}/{iterations} 次迭代，超参数为: {mutated_hyp}')

        metrics = {}
        train_args = {**vars(self.args), **mutated_hyp}  # 合并超参数
        save_dir = get_save_dir(get_cfg(train_args))  # 获取保存目录
        try:
            # 训练YOLO模型
            weights_dir = save_dir / 'weights'
            cmd = ['yolo', 'train', *(f'{k}={v}' for k, v in train_args.items())]  # 构建命令
            assert subprocess.run(cmd, check=True).returncode == 0, '训练失败'
            ckpt_file = weights_dir / ('best.pt' if (weights_dir / 'best.pt').exists() else 'last.pt')
            metrics = torch.load(ckpt_file)['train_metrics']  # 加载训练指标

        except Exception as e:
            LOGGER.warning(f'警告 ❌️ 第 {i + 1} 次超参数调优训练失败\n{e}')

        # 保存结果和变异超参数到CSV
        fitness = metrics.get('fitness', 0.0)  # 获取适应度
        log_row = [round(fitness, 5)] + [mutated_hyp[k] for k in self.space.keys()]
        headers = '' if self.tune_csv.exists() else (','.join(['fitness'] + list(self.space.keys())) + '\n')
        with open(self.tune_csv, 'a') as f:
            f.write(headers + ','.join(map(str, log_row)) + '\n')

        # 获取最佳结果
        x = np.loadtxt(self.tune_csv, ndmin=2, delimiter=',', skiprows=1)
        fitness = x[:, 0]  # 第一列为适应度
        best_idx = fitness.argmax()  # 获取最佳适应度索引
        best_is_current = best_idx == i  # 判断当前是否为最佳
        if best_is_current:
            best_save_dir = save_dir
            best_metrics = {k: round(v, 5) for k, v in metrics.items()}
            for ckpt in weights_dir.glob('*.pt'):
                shutil.copy2(ckpt, self.tune_dir / 'weights')  # 复制最佳权重
        elif cleanup:
            shutil.rmtree(ckpt_file.parent)  # 删除迭代权重以减少存储空间

        # 绘制调优结果
        plot_tune_results(self.tune_csv)

        # 保存和打印调优结果
        header = (f'第 {i + 1}/{iterations} 次迭代完成 ✅ ({time.time() - t0:.2f}s)\n'
                  f'结果保存到 {self.tune_dir}\n'
                  f'最佳适应度={fitness[best_idx]} 在第 {best_idx + 1} 次迭代时观察到\n'
                  f'最佳适应度指标为 {best_metrics}\n'
                  f'最佳适应度模型为 {best_save_dir}\n'
                  f'最佳适应度超参数如下：\n')
        LOGGER.info('\n' + header)
        data = {k: float(x[best_idx, i + 1]) for i, k in enumerate(self.space.keys())}
        yaml_save(self.tune_dir / 'best_hyperparameters.yaml',
                  data=data,
                  header=remove_colorstr(header.replace(self.prefix, '# ')) + '\n')
        yaml_print(self.tune_dir / 'best_hyperparameters.yaml')  # 打印最佳超参数

代码核心部分说明：
Tuner类：负责超参数调优的主要逻辑。
初始化方法：设置超参数搜索空间和保存目录。
_mutate方法：根据历史记录变异超参数，确保变异的有效性和范围。
__call__方法：执行超参数调优的主要流程，包括变异、训练、记录结果等。
这个程序文件 ultralytics\engine\tuner.py 是用于超参数调优的模块，专门针对 Ultralytics YOLO 模型，适用于目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计和多目标跟踪等任务。超参数调优是一个系统化的过程，旨在寻找最佳的超参数组合，以提升模型的性能。在深度学习模型中，超参数的微小变化可能会导致模型准确性和效率的显著差异，因此这一过程尤为重要。

在代码中，首先导入了一些必要的库，包括随机数生成、文件操作、时间处理、NumPy 和 PyTorch 等。接着，从 ultralytics.cfg 和 ultralytics.utils 中导入了一些配置和工具函数。

Tuner 类是该模块的核心，负责 YOLO 模型的超参数调优。该类在给定的迭代次数内，通过对超参数进行变异并重新训练模型来评估其性能。类的属性包括超参数搜索空间、调优结果保存目录和 CSV 文件路径等。搜索空间定义了每个超参数的取值范围和变异因子。

在初始化方法中，Tuner 类会根据传入的配置参数设置超参数搜索空间，并创建保存调优结果的目录和 CSV 文件。它还会设置默认的回调函数，并记录初始化信息。

_mutate 方法用于在给定的搜索空间内变异超参数。它会根据已有的超参数结果选择父代，然后进行变异。变异的过程涉及随机数生成和约束条件的应用，以确保生成的超参数在定义的范围内。

call 方法是执行超参数进化过程的主要入口。它会在指定的迭代次数内执行以下步骤：加载现有的超参数或初始化新的超参数；调用 _mutate 方法生成变异后的超参数；使用变异后的超参数训练 YOLO 模型；将适应度分数和变异后的超参数记录到 CSV 文件中。该方法还会在每次迭代后检查并保存最佳结果。

在每次训练中，程序会使用 subprocess 运行训练命令，以避免数据加载器挂起的问题。训练完成后，程序会加载训练指标，并将适应度和超参数记录到 CSV 文件中。通过分析 CSV 文件，程序能够找出最佳的超参数组合，并在训练过程中清理不必要的文件以节省存储空间。

最后，程序会生成调优结果的可视化图表，并将最佳超参数保存为 YAML 文件，以便后续使用。整个过程通过日志记录的方式提供了详细的信息，便于用户跟踪调优进展和结果。

12.系统整体结构（节选）
整体功能和构架概括
Ultralytics YOLO 项目是一个用于目标检测、图像分类、姿态估计和图像分割等任务的深度学习框架。该框架的设计旨在提供高效、灵活且易于使用的工具，帮助研究人员和开发者快速构建和训练计算机视觉模型。项目的整体架构包括多个模块，每个模块负责特定的功能。

模型训练与评估：train.py 负责姿态估计模型的训练过程，定义了训练的主要逻辑和参数设置。
分类功能：init.py 作为分类模块的初始化文件，导入了分类相关的功能和类，使得用户可以方便地使用分类模型。
图像分割预测：predict.py 实现了 Segment Anything Model (SAM) 的预测功能，支持多种输入提示并进行图像分割。
回调与日志记录：dvc.py 集成了 DVCLive，用于在训练过程中记录和可视化训练指标，增强模型训练的监控能力。
超参数调优：tuner.py 实现了超参数调优的功能，通过变异和评估超参数组合来优化模型性能。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/models/yolo/pose/train.py 实现姿态估计模型的训练逻辑，包括模型初始化、属性设置、样本可视化和性能验证。
ultralytics/models/yolo/classify/init.py 初始化分类模块，导入分类相关的类和功能，提供分类任务的接口。
ultralytics/models/sam/predict.py 实现 Segment Anything Model (SAM) 的图像分割预测功能，支持多种输入提示。
ultralytics/utils/callbacks/dvc.py 集成 DVCLive 进行训练过程中的日志记录和可视化，增强训练监控能力。
ultralytics/engine/tuner.py 实现超参数调优功能，通过变异和评估超参数组合来优化模型性能。
这个表格清晰地总结了每个文件的主要功能，便于理解 Ultralytics YOLO 项目的整体架构和各个模块之间的关系。

13.图片、视频、摄像头图像分割Demo(去除WebUI)代码
在这个博客小节中，我们将讨论如何在不使用WebUI的情况下，实现图像分割模型的使用。本项目代码已经优化整合，方便用户将分割功能嵌入自己的项目中。 核心功能包括图片、视频、摄像头图像的分割，ROI区域的轮廓提取、类别分类、周长计算、面积计算、圆度计算以及颜色提取等。 这些功能提供了良好的二次开发基础。

核心代码解读
以下是主要代码片段，我们会为每一块代码进行详细的批注解释：

import random
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
from hashlib import md5
from model import Web_Detector
from chinese_name_list import Label_list

根据名称生成颜色

def generate_color_based_on_name(name):
…

计算多边形面积

def calculate_polygon_area(points):
return cv2.contourArea(points.astype(np.float32))

…

绘制中文标签

def draw_with_chinese(image, text, position, font_size=20, color=(255, 0, 0)):
image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
draw = ImageDraw.Draw(image_pil)
font = ImageFont.truetype(“simsun.ttc”, font_size, encoding=“unic”)
draw.text(position, text, font=font, fill=color)
return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)

动态调整参数

def adjust_parameter(image_size, base_size=1000):
max_size = max(image_size)
return max_size / base_size

绘制检测结果

def draw_detections(image, info, alpha=0.2):
name, bbox, conf, cls_id, mask = info[‘class_name’], info[‘bbox’], info[‘score’], info[‘class_id’], info[‘mask’]
adjust_param = adjust_parameter(image.shape[:2])
spacing = int(20 * adjust_param)

if mask is None:
    x1, y1, x2, y2 = bbox
    aim_frame_area = (x2 - x1) * (y2 - y1)
    cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=int(3 * adjust_param))
    image = draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))
    y_offset = int(50 * adjust_param)  # 类别名称上方绘制，其下方留出空间
else:
    mask_points = np.concatenate(mask)
    aim_frame_area = calculate_polygon_area(mask_points)
    mask_color = generate_color_based_on_name(name)
    try:
        overlay = image.copy()
        cv2.fillPoly(overlay, [mask_points.astype(np.int32)], mask_color)
        image = cv2.addWeighted(overlay, 0.3, image, 0.7, 0)
        cv2.drawContours(image, [mask_points.astype(np.int32)], -1, (0, 0, 255), thickness=int(8 * adjust_param))

        # 计算面积、周长、圆度
        area = cv2.contourArea(mask_points.astype(np.int32))
        perimeter = cv2.arcLength(mask_points.astype(np.int32), True)
        ......

        # 计算色彩
        mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)
        cv2.drawContours(mask, [mask_points.astype(np.int32)], -1, 255, -1)
        color_points = cv2.findNonZero(mask)
        ......

        # 绘制类别名称
        x, y = np.min(mask_points, axis=0).astype(int)
        image = draw_with_chinese(image, name, (x, y - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))
        y_offset = int(50 * adjust_param)

        # 绘制面积、周长、圆度和色彩值
        metrics = [("Area", area), ("Perimeter", perimeter), ("Circularity", circularity), ("Color", color_str)]
        for idx, (metric_name, metric_value) in enumerate(metrics):
            ......

return image, aim_frame_area

处理每帧图像

def process_frame(model, image):
pre_img = model.preprocess(image)
pred = model.predict(pre_img)
det = pred[0] if det is not None and len(det)
if det:
det_info = model.postprocess(pred)
for info in det_info:
image, _ = draw_detections(image, info)
return image

if name == “main”:
cls_name = Label_list
model = Web_Detector()
model.load_model(“./weights/yolov8s-seg.pt”)

# 摄像头实时处理
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    ......

# 图片处理
image_path = './icon/OIP.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
if image is not None:
    processed_image = process_frame(model, image)
    ......

# 视频处理
video_path = ''  # 输入视频的路径
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    ......

源码文件

源码获取

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看👇🏻获取联系方式👇🏻