【光电智造】搭建Yolov8神经网络来进行物体检测的详尽教程！

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为图像分类而创建和训练的神经网络确定图像上物体的类别，并返回其名称和这种预测的概率。例如，在左边的图像上，它返回了这是一只 "猫"，这个预测的置信度是92%（0.92）。

对象检测的神经网络，除了对象类型和概率外，还返回对象在图像上的坐标：X、Y、宽度和高度，如第二张图像所示。此外，物体检测神经网络可以检测到图像上的几个物体及其边界框。

最后，除了物体类型和边界框之外，为图像分割而训练的神经网络还能检测物体的形状，如右图所示。

有许多不同的神经网络架构是为这些任务开发的，对于每一项任务，过去你都必须使用一个单独的网络。幸运的是，在YOLO创建之后，情况发生了变化。现在你可以使用一个单一的平台来解决所有这些问题。

在这篇文章中，我们将发现使用YOLOv8的物体检测。我将指导你如何创建一个网络应用，用它来检测图像上的交通灯和路标。在接下来的文章中，我将介绍其他功能，包括图像分割。

在接下来的章节中，我将展示创建一个物体检测器所需的所有具体步骤。按照这个步骤，在阅读结束时，你将会有一个工作的人工智能驱动的网络应用。

所以，请确保你的电脑上安装了Python和Jupyter笔记本，让我们开始吧。

二、开始使用yolov8

从技术上讲，YOLOv8是一组卷积神经网络模型，使用PyTorch框架创建和训练。

此外，YOLOv8软件包提供了一个单一的Python API，可以使用相同的方法与所有这些模型一起工作。这就是为什么，要使用它，你需要一个运行Python代码的环境。我强烈建议使用Jupyter笔记本。

要使用PIP将YOLOv8安装到你的电脑上，在Jupyter笔记本中运行以下命令：

!pip install ultralytics

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ultralytics 包中有一个YOLO 类，用于创建神经网络模型。

要访问它，请将其导入你的Python代码中：

from ultralytics import YOLO

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现在一切准备就绪，可以创建神经网络模型了：

model = YOLO("yolov8m.pt")

正如我之前写的，YOLOv8是一组神经网络模型。这些模型是用PyTorch创建和训练的，并导出为扩展名为.pt 的文件。有三种类型的模型存在，每种类型有5个不同大小的模型：

你选择的模型越大，你可以获得更好的预测质量，但它的工作速度会越慢。在本教程中，我将介绍物体检测，这就是为什么在前面的代码片段中，我选择了 "yolov8m.pt"，这是一个用于物体检测的中等大小的模型。

当你第一次运行这段代码时，它将从Ultralytics服务器下载yolov8m.pt 文件到当前文件夹，然后，将构建model 对象。现在你可以训练这个model ，检测对象，并输出到生产中使用。对于所有这些任务，它有方便的方法：

• train({path to dataset descriptor file})- 用来训练图像数据集的模型。

• predict({image})- 用于对指定的图像进行预测，例如，检测所有物体的边界框，该模型可以在该图像上找到。

• export({format})- 用于将该模型从默认的PyTorch格式导出到指定的格式。

  
  

所有用于物体检测的YOLOv8模型已经在COCO数据集上进行了预训练，COCO数据集是一个由80种类型的图像组成的巨大集合。因此，如果你没有特别的需求，那么你可以按原样运行它，而不需要额外的训练。例如，你可以下载这张图片为 "cat_dog.jpg"：

并运行predict 来检测上面的所有物体：

results = model.predict("cat_dog.jpg")

predict 方法接受许多不同的输入类型，包括一张图片的路径、一个图片的路径数组、著名的PILPython库的Image对象等。

在通过模型运行输入后，它为每个输入图像返回一个结果数组。因为我们只提供了一张图片，所以它返回一个只有一个项目的数组，你可以用这种方式提取：

result = results[0]

这个结果包含了检测到的对象和方便处理它们的属性。最重要的是boxes 数组，里面有检测到的图像上的边界框的信息。你可以通过运行len 函数来确定检测到多少个对象：

len(result.boxes)

当我运行这个函数时，我得到了 "2"，这意味着有两个盒子被检测到，可能一个是狗，一个是猫。

然后，你可以在一个循环中分析每个盒子，或者手动分析。让我们得到第一个：

box = result.boxes[0]

盒子对象包含包围盒的属性，包括

• xyxy - 盒子的坐标，是一个数组 [x1,y1,x2,y2] 。

• cls - 对象类型的ID

• conf - 模型对这个对象的信心水平。如果它非常低，比如< 0.5，那么你可以直接忽略这个盒子。

  
  

让我们打印一下检测到的盒子的信息：

print("Object type:", box.cls)print("Coordinates:", box.xyxy)print("Probability:", box.conf)

对于第一个盒子，你会收到以下信息：

Object type: tensor([16.])Coordinates: tensor([[261.1901,  94.3429, 460.5649, 312.9910]])Probability: tensor([0.9528])

如上所述，YOLOv8包含PyTorch模型。PyTorch模型的输出被编码为PyTorch Tensor对象的数组，所以你需要从每个数组中提取第一项：

print("Object type:",box.cls[0])print("Coordinates:",box.xyxy[0])print("Probability:",box.conf[0])

Object type: tensor(16.)Coordinates: tensor([261.1901,  94.3429, 460.5649, 312.9910])Probability: tensor(0.9528)

现在你看到的数据是Tensor 对象。要从张量中解压实际值，你需要对内部有数组的张量使用.tolist() 方法，对有标量值的张量使用.item() 方法。让我们把数据提取到适当的变量中：

cords = box.xyxy[0].tolist()class_id = box.cls[0].item()conf = box.conf[0].item()print("Object type:", class_id)print("Coordinates:", cords)print("Probability:", conf)

Object type: 16.0Coordinates: [261.1900634765625, 94.3428955078125, 460.5649108886719, 312.9909973144531]Probability: 0.9528293609619141

现在你看到了实际的数据。坐标可以四舍五入，概率也可以四舍五入到点后的两位数。

这里的对象类型是16 。它是什么意思呢？让我们再来谈谈这个问题。所有神经网络能够检测到的物体都有数字ID。在YOLOv8的预训练模型中，有80个对象类型，ID从0到79。COCO的对象类别是众所周知的，可以很容易地在互联网上搜索到。此外，YOLOv8的结果对象包含方便的names 属性来获得这些类别：

print(result.names)

{0: 'person', 1: 'bicycle', 2: 'car', 3: 'motorcycle', 4: 'airplane', 5: 'bus', 6: 'train', 7: 'truck', 8: 'boat', 9: 'traffic light', 10: 'fire hydrant', 11: 'stop sign', 12: 'parking meter', 13: 'bench', 14: 'bird', 15: 'cat', 16: 'dog', 17: 'horse', 18: 'sheep', 19: 'cow', 20: 'elephant', 21: 'bear', 22: 'zebra', 23: 'giraffe', 24: 'backpack', 25: 'umbrella', 26: 'handbag', 27: 'tie', 28: 'suitcase', 29: 'frisbee', 30: 'skis', 31: 'snowboard', 32: 'sports ball', 33: 'kite', 34: 'baseball bat', 35: 'baseball glove', 36: 'skateboard', 37: 'surfboard', 38: 'tennis racket', 39: 'bottle', 40: 'wine glass', 41: 'cup', 42: 'fork', 43: 'knife', 44: 'spoon', 45: 'bowl', 46: 'banana', 47: 'apple', 48: 'sandwich', 49: 'orange', 50: 'broccoli', 51: 'carrot', 52: 'hot dog', 53: 'pizza', 54: 'donut', 55: 'cake', 56: 'chair', 57: 'couch', 58: 'potted plant', 59: 'bed', 60: 'dining table', 61: 'toilet', 62: 'tv', 63: 'laptop', 64: 'mouse', 65: 'remote', 66: 'keyboard', 67: 'cell phone', 68: 'microwave', 69: 'oven', 70: 'toaster', 71: 'sink', 72: 'refrigerator', 73: 'book', 74: 'clock', 75: 'vase', 76: 'scissors', 77: 'teddy bear', 78: 'hair drier', 79: 'toothbrush'}

这就是：这个模式所能检测到的一切。现在你可以发现，16 是 "狗"，所以，这个边界框是检测到的DOG的边界框。让我们修改一下输出，以更有代表性的方式显示结果：

cords = box.xyxy[0].tolist()cords = [round(x) for x in cords]class_id = result.names[box.cls[0].item()]conf = round(box.conf[0].item(), 2)print("Object type:", class_id)print("Coordinates:", cords)print("Probability:", conf)

在这段代码中，我使用Python列表理解法对所有坐标进行了四舍五入，然后，我通过ID得到了检测到的对象类的名称，使用result.names 字典，也对信心进行了四舍五入。最后，你应该得到以下输出：

Object type: dogCoordinates: [261, 94, 461, 313]Probability: 0.95

这个数据已经足够显示在用户界面上了。现在让我们写一段代码，在一个循环中为所有检测到的盒子获取这些信息：

for box in result.boxes:  class_id = result.names[box.cls[0].item()]  cords = box.xyxy[0].tolist()  cords = [round(x) for x in cords]  conf = round(box.conf[0].item(), 2)  print("Object type:", class_id)  print("Coordinates:", cords)  print("Probability:", conf)  print("---")

这段代码将对每个盒子做同样的处理，并将输出以下内容：

Object type: dogCoordinates: [261, 94, 461, 313]Probability: 0.95---Object type: catCoordinates: [140, 170, 256, 316]Probability: 0.92---

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这样，你就可以玩其他的图片，看到COCO训练的模型所能检测到的一切。

另外，如果你愿意，你可以用函数式的方式重写同样的代码，使用列表理解：

def print_box(box):    class_id, cords, conf = box    print("Object type:", class_id)    print("Coordinates:", cords)    print("Probability:", conf)    print("---")
[    print_box([        result.names[box.cls[0].item()],        [round(x) for x in box.xyxy[0].tolist()],        round(box.conf[0].item(), 2)    ]) for box in result.boxes]

这段视频展示了本章在Jupyter Notebook中的整个编码过程，假设它已经安装

在开始时，使用对众所周知的对象进行预训练的模型是可以的，但在实践中，你可能需要一个解决方案来检测具体的业务问题的特定对象。

例如，有人可能需要检测超市货架上的特定产品或在X光片上发现脑瘤的类型。这些信息极有可能在公共数据集中无法获得，也没有免费的模型可以知道所有的事情。

因此，你必须教你自己的模型来检测这些类型的对象。要做到这一点，你需要为你的问题创建一个带注释的图像数据库，并在这些图像上训练模型。

如何准备数据来训练YoloV8模型

为了训练模型，你需要准备有注释的图像，并将它们分成训练和验证数据集。训练集将用于教导模型，验证集将用于测试本研究的结果，以衡量训练后的模型的质量。你可以把80%的图像放到训练集，20%放到验证集。

这些是你需要遵循的步骤，以创建每个数据集：

1. 决定并编码你想教你的模型检测的对象的类别。例如，如果你只想检测猫和狗，那么你可以说 "0 "是猫，"1 "是狗。

2. 为你的数据集建立一个文件夹，并在其中建立两个子文件夹："图像 "和 "标签"。

3. 将图像放到 "图像 "子文件夹中。你收集的图像越多，对训练越有利。

4. 对于每张图片，在 "标签 "子文件夹中创建一个注释文本文件。注释文本文件的名称应与图像文件相同，扩展名为".txt"。在注释文件中，你应该添加关于每个物体的记录，这些记录以下列格式存在于相应的图像

{object_class_id} {x_center} {y_center} {width} {height}

实际上，这是机器学习过程中最枯燥的手工工作：为所有物体测量边界框并将其添加到注释文件中。此外，坐标应该被归一化，以适应从0到1的范围。要计算它们，你需要使用以下公式：

x_center = (box_x_left+box_x_width/2)/image_width
y_center = (box_y_top+box_height/2) /image_height
width = box_width/image_width
height = box_height/image_height

例如，如果你想把我们之前使用的 "cat_dog.jpg "图片添加到数据集中，你需要把它复制到 "images "文件夹中，然后测量并收集以下关于图片的数据，以及它的边界框：

图像：

image_width = 612
image_height = 415

对象：

然后，在 "标签 "文件夹中创建 "cat_dog.txt "文件，并使用上述公式，计算出坐标：

狗（类id=1）：

x_center = (261+200/2)/612 = 0.589869281
y_center = (94+219/2) /415 = 0.490361446
width = 200/612 = 0.326797386
height = 219/415 = 0.527710843

猫 (class id=0)：

x_center = (140+116/2)/612 = 0.323529412
y_center = (170+146/2)/415 = 0.585542169
宽度 = 116/612 = 0.189542484
高度 = 0.351807229

并在文件中添加以下几行：

1 0.589869281 0.490361446 0.326797386 0.5277108430 0.323529412 0.585542169 0.189542484 0.351807229

第一行包含狗的包围盒（class id=1），第二行包含猫的包围盒（class id=0）。当然，你可以同时拥有许多狗和许多猫的图像，你可以为它们都添加边界框。

在添加和注释了所有图像后，数据集就准备好了。你需要创建两个数据集，并把它们放在不同的文件夹里。最终的文件夹结构可以是这样的：

这里的训练数据集位于 "train "文件夹中，验证数据集位于 "val "文件夹中。

最后，你需要创建一个数据集描述符YAML文件，指向创建的数据集并描述其中的对象类别。这是一个关于上面创建的数据的文件的例子：

train: ../train/imagesval: ../val/images
nc: 2names: ['cat','dog']

在前两行中，你需要指定训练数据集和验证数据集的图像的路径。这些路径可以是相对于当前文件夹的，也可以是绝对的。然后，nc ，指定这些数据集中存在的类的 数量，names ，是一个按正确顺序排列的类名数组。这些项目的索引是你在注释图像时使用的数字，这些索引将在使用predict 方法检测对象时由模型返回。所以，如果你用 "0 "表示猫，那么它应该是names 数组中的第一个项目。

这个YAML文件应该被传递给模型的train 方法，以开始一个训练过程。

为了使这个过程更容易，有很多软件可以为机器学习直观地注释图像。你可以在搜索引擎上搜索 "为机器学习注释图像的软件 "来获得一个列表。也有许多在线工具可以完成这些工作。其中一个很好的在线工具是Roboflow Annotate。使用这项服务，你只需要上传你的图像，在上面画出边界框，并为每个边界框设置类。然后，该工具将自动创建注释文件，将你的数据分成训练数据集和验证数据集，将创建一个YAML描述符文件，然后你可以将注释的数据以ZIP文件的形式导出并下载。

在下一个视频中，我将展示如何使用Roboflow来创建 "猫和狗 "的微观数据集。

对于现实生活中的问题，这个数据库应该大得多。为了训练一个好的模型，你应该有成百上千的注释图像。

另外，在准备图像数据库时，尽量使其平衡。它应该有每一类物体的相等数量，例如，狗和猫的数量相等。否则，在此基础上训练出来的模型可以预测一个类别比另一个更好。

数据准备好后，将其复制到有Python代码的文件夹中，你将使用该文件夹进行训练，然后返回Jupyter笔记本开始训练过程。

如何训练一个YOLOv8模型

数据准备好后，你需要将其传递给模型。为了使它更有趣，我们将不使用这个小的 "猫和狗 "数据集。我们将使用其他自定义数据集进行训练。它包含交通灯和路标。这是我从Roboflow Universe获得的免费数据集：https://universe.roboflow.com/roboflow-100/road-signs-6ih4y。按 "下载数据集 "并选择 "YOLOv8 "作为格式。

如果当你读到这几行时，Roboflow上没有它，那么你可以从我的Google Drive上获得它。这个数据集可以用来教YOLOv8检测道路上的不同物体，就像下一张截图中显示的那样。

你可以打开下载的压缩文件，并确保它的结构使用上述的规则。你也可以在档案中找到数据集描述符文件data.yaml 。

如果你从Roboflow下载的档案，它将包含额外的 "测试 "数据集，它不被训练过程所使用。你可以在训练后使用其中的图像进行额外的测试。

将存档解压到装有Python代码的文件夹中，执行train 方法，开始训练循环：

model.train(data="data.yaml", epochs=30)

data 是唯一需要的选项。你必须把YAML描述符文件传给它。epochs 选项指定了训练循环的数量（默认为100）。还有其他一些选项，它们会影响到训练模型的过程和质量。

每个训练周期由两个阶段组成：训练阶段和验证阶段。

在训练阶段，train 方法做了以下工作：

• 从训练数据集中提取随机批次的图像（默认情况下，批次大小为16，但可以使用batch 选项来改变）。

• 将这些图像传递给模型，并接收所有检测到的物体及其类别的结果边界框。

• 将结果传递给损失函数，用于比较收到的输出和这些图像的注释文件的正确结果。损失函数计算出错误的数量。

• 损失函数的结果传递给optimizer ，根据正确方向的误差量来调整模型的权重，以减少下一周期的误差。默认情况下，使用SGD（随机梯度下降）优化器，但你可以尝试其他的优化器，如Adam，看看有什么不同。

  
  

在验证阶段，train ，做以下工作：

• 从验证数据集中提取图像。

• 将它们传递给模型，并接收这些图像的检测边界框。

• 将收到的结果与来自注释文本文件的这些图像的真实值进行比较。

• 根据实际结果和预期结果之间的差异，计算模型的精度。

在屏幕上显示每个阶段的进展和每个纪元的结果。这样你就可以看到模型是如何从一个又一个epoch中学习和改进的。

当你运行train 代码时，你会看到训练循环中的类似输出：

对于每个epoch，它显示训练和验证阶段的总结：第1行和第2行显示训练阶段的结果，第3行和第4行显示每个epoch的验证阶段的结果。

训练阶段包括计算损失函数的误差量，因此，这里最有价值的指标是box_loss 和cls_loss 。

• box_loss 显示了检测到的界线盒的误差量。

• cls_loss 显示了检测到的物体类别的错误量。

  
  

如果模型真的从数据中学习到了一些东西，那么你应该看到这些值会从历时中减少。在之前的截图中，box_loss 递减：0.7751,0.7473,0.742，cls_loss 也在减少：0.702,0.6422,0.6211。

在验证阶段，它计算了使用验证数据集的图像训练后的模型质量。最有价值的质量指标是mAP50-95，这是一个平均精度。如果模型得到了学习和改进，精度应该从历时到历时的增长。在之前的截图中，它缓慢增长：0.788, 0.788, 0.781.

如果在最后一个epoch之后，你没有得到可接受的精度，你可以增加epoch的数量并再次运行训练。此外，你可以调整其他参数，如batch,lr0,lrf 或改变使用的optimizer 。这里没有明确的规则，但有很多建议可以写成一本书。但是用几句话来说，需要实验和比较结果。

除了这些指标外，train 在磁盘上工作时还会写下大量的统计数据。当训练开始时，它在当前文件夹中创建了runs/detect/train 子文件夹，在每个 epoch 之后，它向其中记录不同的日志文件。

此外，它在每个历时后将训练好的模型导出到/runs/detect/train/weights/last.pt 文件，将精度最高的模型导出到/runs/detect/train/weights/best.pt 文件。因此，在训练结束后，你可以得到best.pt 文件，在生产中使用。

观看这个视频，看看训练过程是如何进行的。我使用Google Colab，这是一个云版本的Jupyter Notebook，以获得具有更强大的GPU的硬件来加速训练过程。该视频显示了如何在5个历时上训练模型，并下载了最终的best.pt 。在现实世界的问题中，你需要运行更多的epochs，并准备好等待几个小时甚至几天，直到训练结束。

训练结束后，是时候在生产中运行训练好的模型了。在下一节中，我们将创建一个网络服务，在网络浏览器中在线检测图像上的物体。

创建一个物体检测的网络服务

这是一个我们在Jupyter笔记本中完成模型实验的时刻。接下来，你需要使用任何Python IDE，如VS Code或PyCharm💚，把代码写成一个单独的项目。

我们要创建的网络服务将有一个网页，其中有一个文件输入栏和一个HTML5画布元素。当用户使用输入栏选择一个图像文件时，界面将把它发送到后台。然后，后端将通过我们创建和训练的模型传递图像，并将检测到的边界框阵列返回给网页。当接收到这个信息时，前端将在画布元素上绘制图像，并在上面绘制检测到的边界框。该服务的外观和工作方式将如该视频所演示的那样：

在视频中，我使用了经过30个历时训练的模型，但它仍然没有检测到一些交通灯。你可以尝试更多的训练来获得更好的结果。然而，提高机器学习质量的最好方法是加入越来越多的数据。因此，作为一个额外的练习，你可以把数据集文件夹导入Roboflow，然后在其中添加和注释更多的图像，然后用更新的数据继续训练模型。

创建一个前端

首先，为一个新的Python项目创建一个文件夹，并在其中为前台网页创建index.html 文件。下面是这个文件的内容

HTML部分非常小，只包括带有 "uploadInput "ID的文件输入栏和它下面的canvas元素。然后，在Javascript部分，我们为输入栏定义了一个 "onChange "事件处理程序。当用户选择一个图像文件时，处理程序使用fetch ，向/detect 后台端点（我们将在后面创建）发出POST请求，并将这个图像文件发送给它。

后台应该检测这个图像上的对象，并以JSON的形式返回一个带有boxes 数组的响应。然后这个响应被解码，并与图像文件本身一起传递给 "draw_image_and_boxes "函数。

draw_image_and_boxes "函数从文件中加载图像，并在加载后立即将其画在画布上。然后，它在画布上画出带有类标签的每个边框和图像。

所以，现在让我们为它创建一个带有/detect 端点的后台。

创建一个后端

我们将使用Flask]创建后端。Flask有自己的内部网络服务器，但正如Flask的开发者所说，它对于生产来说不够可靠，所以我们将使用Waitress网络服务器在其中运行Flask应用。

另外，我们将使用一个Pillow库来读取上传的二进制文件作为图像。在继续之前，请确保所有软件包都已安装到你的系统中：

pip3 install flaskpip3 install waitresspip3 install pillow

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后台将是一个单一的文件。让我们把它命名为object_detector.py ：

from ultralytics import YOLOfrom flask import request, Response, Flaskfrom waitress import servefrom PIL import Imageimport json
app = Flask(__name__)
@app.route("/")def root():    """    Site main page handler function.    :return: Content of index.html file    """    with open("index.html") as file:        return file.read()

@app.route("/detect", methods=["POST"])def detect():    """        Handler of /detect POST endpoint        Receives uploaded file with a name "image_file",         passes it through YOLOv8 object detection         network and returns an array of bounding boxes.        :return: a JSON array of objects bounding         boxes in format         [[x1,y1,x2,y2,object_type,probability],..]    """    buf = request.files["image_file"]    boxes = detect_objects_on_image(Image.open(buf.stream))    return Response(      json.dumps(boxes),        mimetype='application/json'    )

def detect_objects_on_image(buf):    """    Function receives an image,    passes it through YOLOv8 neural network    and returns an array of detected objects    and their bounding boxes    :param buf: Input image file stream    :return: Array of bounding boxes in format     [[x1,y1,x2,y2,object_type,probability],..]    """    model = YOLO("best.pt")    results = model(buf)    result = results[0]    output = []    for box in result.boxes:        x1, y1, x2, y2 = [          round(x) for x in box.xyxy[0].tolist()        ]        class_id = box.cls[0].item()        prob = round(box.conf[0].item(),2)        output.append([          x1, y1, x2, y2, result.names[class_id], prob        ])    return output
serve(app, host='0.0.0.0', port=8080)

首先，我们导入所需的库：

• ultralytics，用于YOLOv8模型。

• flask用来创建一个Flask 网络应用程序，从前端接收requests ，并将responses 送回给它。

• waitress运行一个web服务器，并在其中serve Flask webapp 。

• PIL将上传的文件加载为Image 对象，这是YOLOv8所要求的。

• json，在返回给前端之前，将边界框阵列转换为JSON。

  
  

然后，我们定义两个路由：

• / 作为网络服务的根。它只是返回 "index.html "文件的内容。

• /detect 响应前台的图片上传请求。它将RAW文件转换为Pillow图像对象，然后，将此图像传递给 函数。detect_objects_on_image

detect_objects_on_image 函数创建一个模型对象，基于我们在上一节中训练的best.pt 模型。确保这个文件存在于你写代码的文件夹中。

然后它调用图像的predict 方法。predict 返回检测到的边界盒。然后，对于每个盒子，它以一种方式提取坐标、类名和概率，就像我们在教程的开头所做的那样，并将这些信息添加到输出数组中。最后，该函数返回检测到的物体坐标及其类别的数组。

之后，将数组编码为JSON并返回给前端。

最后，最后一行代码启动8080端口的网络服务器，为app Flask应用程序服务。

要运行该服务，请执行以下命令：

python3 object_detector.py

如果代码写得没有错误，并且安装了所有的依赖项，你可以在网络浏览器中打开http:///localhost:8080 。它应该显示index.html 页面。当你选择任何图像文件时，它将对其进行处理，并显示所有检测到的对象周围的边界框（如果没有检测到任何东西，则只显示图像）。

我们刚刚创建的网络服务是通用的。你可以在任何YOLOv8模型中使用它。现在，它检测交通灯和路标，使用我们创建的best.pt 模型。然而，你可以改变它来使用其他的模型，比如之前用来检测猫、狗和其他物体类别的yolov8m.pt 模型，预训练的YOLOv8模型可以检测。

总结

在本教程中，我指导你创建一个人工智能驱动的网络应用程序，该程序使用YOLOv8--用于物体检测的最先进的卷积神经网络。我们涵盖了创建模型、使用预训练的模型、准备数据以训练自定义模型等步骤，最后创建了一个带有前端和后端的网络应用，使用自定义训练的YOLOv8模型来检测交通灯和路标。

你可以在这个GitHub仓库中找到这个应用程序的源代码：https://github.com/AndreyGermanov/yolov8_pytorch_python

祝你编码愉快，永远不要停止学习!

原文链接：

https://juejin.cn/post/7225524569506709565?searchId=20240106150752E35173D7879ADB1AC8BC

来源：新机器视觉

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