杭州网站制,怎样建移动网站,wordpress淘客插件,织梦模板网站源码《博主简介》 小伙伴们好#xff0c;我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源#xff0c;可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】#xff0c;共同学习交流~ #x1f44d;感谢小伙伴们点赞、关注#xff01; 《------往期经典推…《博主简介》 小伙伴们好我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】共同学习交流~ 感谢小伙伴们点赞、关注 《------往期经典推荐------》
一、AI应用软件开发实战专栏【链接】
项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】48.【车辆检测追踪与流量计数系统】49.【行人检测追踪与双向流量计数系统】50.【基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统】51.【危险区域人员闯入检测与报警系统】52.【高密度人脸智能检测与统计系统】
二、机器学习实战专栏【链接】已更新31期欢迎关注持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】持续更新中~
基本功能演示 基于YOLOv10深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统【python源码Pyqt5界面数据集训练代码】深度学习实战、目标检测 摘要CT扫描图像的肾结石智能检测系统在医疗诊断方面提供了一种快速、准确的辅助工具显著提高了医生识别和评估肾结石的效率。本文基于YOLOv8深度学习框架通过1300张CT扫描的肾结石相关图片训练了一个进行肾结石目标检测的模型,可以对CT扫描图像中的肾结石进行实时检测。并基于此模型开发了一款带UI界面的肾结石智能检测系统更便于进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的支持图片、视频以及摄像头进行目标检测并保存检测结果。本文提供了完整的Python代码和使用教程给感兴趣的小伙伴参考学习完整的代码资源文件获取方式见文末。 文章目录 基本功能演示前言一、软件核心功能介绍及效果演示软件主要功能界面参数设置说明检测结果说明主要功能说明1图片检测说明2视频检测说明3摄像头检测说明4保存图片与视频检测说明 二、模型的训练、评估与推理1.YOLOv8的基本原理2. 数据集准备与训练模型训练 3. 训练结果评估4. 检测结果识别 【获取方式】结束语 点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取 前言
CT扫描图像的肾结石智能检测系统在医疗诊断方面提供了一种快速、准确的辅助工具显著提高了医生识别和评估肾结石的效率。这项技术利用深度学习算法分析CT图像可以在短时间内自动识别出肾结石减少依赖医生主观判断的需求。这对于忙碌的医疗环境中加快诊断过程、提供实时反馈并辅助在肾结石治疗决策中起到至关重要的作用。 其主要应用场景包括 临床诊断在日常临床检查中应用辅助医生快速确定肾结石的存在与位置。 紧急医疗在急诊情况下快速筛查协助判定是否为肾结石引起的腹痛。 远程医疗服务在资源匮乏的区域提供远程诊断服务通过网络将CT图像传送至有系统支持的地方进行分析。 健康体检在常规体检中作为标准流程之一自动检测肾结石状况提早预防和治疗。 医学研究作为研究工具分析肾结石发病的模式、频率和分布。 医疗数据分析收集并分析大量医疗图像数据用于改进肾结石的治疗方案和预防措施。 总结来说CT扫描图像的肾结石智能检测系统利用先进的深度学习技术为医生提供了一个强大的辅助工具实现了对肾结石高效率和高准确率的检测。这不仅使临床诊断更加迅速和精确还通过扩展至远程医疗等领域极大地提高了医疗服务的可及性和质量。随着人工智能技术在医疗领域的持续进步该系统的应用范围和诊断能力有望进一步扩展为更多患者提供高质量的医疗服务。
博主通过搜集实际场景中的CT扫描的肾结石相关数据图片根据YOLOv8的目标检测技术基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的肾结石智能检测系统可支持图片、视频以及摄像头检测同时可以将图片或者视频检测结果进行保存。
软件初始界面如下图所示
检测结果界面如下
一、软件核心功能介绍及效果演示
软件主要功能
1. 可用于实际场景中的CT扫描图像中的肾结石检测; 2. 支持图片、视频及摄像头进行检测同时支持图片的批量检测 3. 界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息; 4. 支持图片或者视频的检测结果保存
界面参数设置说明 置信度阈值也就是目标检测时的conf参数只有检测出的目标置信度大于该值结果才会显示 交并比阈值也就是目标检测时的iou参数只有目标检测框的交并比大于该值结果才会显示
检测结果说明 显示标签名称与置信度表示是否在检测图片上标签名称与置信度显示默认不勾选如果勾选则会在检测图片上显示标签名称与置信度 显示标签名称与置信度结果如下
不显示标签名称与置信度结果如下
总目标数表示画面中检测出的目标数目 目标选择可选择单个目标进行位置信息、置信度查看。 目标位置表示所选择目标的检测框左上角与右下角的坐标位置。默认显示的是置信度最大的一个目标信息
主要功能说明
功能视频演示见文章开头以下是简要的操作描述。
1图片检测说明
点击打开图片按钮选择需要检测的图片或者点击打开文件夹按钮选择需要批量检测图片所在的文件夹操作演示如下 点击目标下拉框后可以选定指定目标的结果信息进行显示。 点击保存按钮会对检测结果进行保存存储路径为save_data目录下。 注1.右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置可用下拉框进行目标切换。所有检测结果均在左下方表格中显示。
2视频检测说明
点击视频按钮打开选择需要检测的视频就会自动显示检测结果再次点击可以关闭视频。 点击保存按钮会对视频检测结果进行保存存储路径为save_data目录下。
3摄像头检测说明
点击打开摄像头按钮可以打开摄像头可以实时进行检测再次点击可关闭摄像头。
4保存图片与视频检测说明
点击保存按钮后会将当前选择的图片【含批量图片】或者视频的检测结果进行保存。检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。
保存的检测结果文件如下
二、模型的训练、评估与推理
1.YOLOv8的基本原理
YOLOv8是一种前沿的目标检测技术它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功进一步提升了性能和灵活性在精度和速度方面都具有尖端性能。在之前YOLO 版本的基础上YOLOv8 引入了新的功能和优化使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。 YOLO各版本性能对比
YOLOv8网络结构如下
2. 数据集准备与训练
通过网络上搜集关于CT扫描图像肾结石相关图片并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注。数据集一共包含1300张图片其中训练集包含1054张图片验证集包含123张图片、测试集包含123张图片。 部分图像及标注如下图所示
模型训练
图片数据的存放格式如下在项目目录中新建datasets目录同时将检测的图片分为训练集与验证集放入Data目录下。 同时我们需要新建一个data.yaml文件用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时会读取该文件的信息用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下
train: D:\2MyCVProgram\5.YOLOv10Program\KidneyStoneDetection_v8\datasets\Data\train
val: D:\2MyCVProgram\5.YOLOv10Program\KidneyStoneDetection_v8\datasets\Data\valid
test: D:\2MyCVProgram\5.YOLOv10Program\KidneyStoneDetection_v8\datasets\Data\testnc: 1
names: [KidneyStone]注train与val后面表示需要训练图片的路径建议直接写自己文件的绝对路径。 数据准备完成后通过调用train.py文件进行模型训练epochs参数用于调整训练的轮数batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整最小为1】代码如下
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import matplotlib
matplotlib.use(TkAgg)#模型配置文件
model_yaml_path ultralytics/cfg/models/v8/yolov8n.yaml
#数据集配置文件
data_yaml_path datasets/Data/data.yaml
#预训练模型
pre_model_name yolov8n.pt
if __name__ __main__:#加载预训练模型model YOLOv10(model_yaml_path).load(pre_model_name)#训练模型results model.train(datadata_yaml_path,epochs150,batch8,nametrain_v8)3. 训练结果评估
在深度学习中我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失dfl_loss在训练结束后可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件如下所示
各损失函数作用说明 定位损失box_loss预测框与标定框之间的误差GIoU越小定位得越准 分类损失cls_loss计算锚框与对应的标定分类是否正确越小分类得越准 动态特征损失dfl_lossDFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时目标框需要缩放到特征图尺度即除以相应的stride并与预测的边界框计算Ciou Loss同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。 本文训练结果如下
我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积m表示平均后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP.5表示阈值大于0.5的平均mAP可以看到本文模型目标检测的mAP0.5值为0.75结果还是不错的。
4. 检测结果识别
模型训练完成后我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件在runs/train/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。 图片检测代码如下
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2# 所需加载的模型目录
path models/best.pt
# 需要检测的图片地址
img_path TestFiles/1-3-46-670589-33-1-63705540012391921600001-4673924283181105107_png_jpg.rf.feb0267fe02c47cc492e2d8366c61616.jpg# 加载预训练模型
model YOLO(path, taskdetect)# 检测图片
results model(img_path)
print(results)
res results[0].plot(labelsFalse,confFalse)
# res cv2.resize(res,dsizeNone,fx0.5,fy0.5,interpolationcv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow(YOLOv8 Detection, res)
cv2.waitKey(0)执行上述代码后会将执行的结果直接标注在图片上结果如下
以上便是关于此款CT扫描图像肾结石智能检测系统的原理与代码介绍。基于此模型博主用python与Pyqt5开发了一个带界面的软件系统即文中第二部分的演示内容能够很好的支持图片、视频及摄像头进行检测同时支持检测结果的保存。
关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件均已打包上传感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。 【获取方式】 关注下方名片G-Z-H【阿旭算法与机器学习】并发送【源码】即可获取下载方式 本文涉及到的完整全部程序文件包括python源码、数据集、训练好的结果文件、训练代码、UI源码、测试图片视频等见下图获取方式见文末 注意该代码基于Python3.9开发运行界面的主程序为MainProgram.py其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。 关注下方名片GZH:【阿旭算法与机器学习】并发送【源码】即可获取下载方式 结束语
以上便是博主开发的基于YOLOv8深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统的全部内容由于博主能力有限难免有疏漏之处希望小伙伴能批评指正。 关于本篇文章大家有任何建议或意见欢迎在评论区留言交流 觉得不错的小伙伴感谢点赞、关注加收藏哦
