基于Yolov8的交通标志牌(TT100K)识别检测系统
1.Yolov8介绍
Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,它建立在先前YOLO成功基础上,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练,并且能够在各种硬件平台上运行,从CPU到GPU。
具体改进如下:
-
Backbone:使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块;
-
PAN-FPN:毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时也将C3模块替换为了C2f模块;
-
Decoupled-Head:是不是嗅到了不一样的味道?是的,YOLOv8走向了Decoupled-Head;
-
Anchor-Free:YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base,使用了Anchor-Free的思想;
-
损失函数:YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失,使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失;
-
样本匹配:YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式,而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式

框架图提供见链接:Brief summary of YOLOv8 model structure · Issue #189 · ultralytics/ultralytics · GitHub
2.交通标志牌(TT100K)数据集介绍
TT100k训练集6680张,验证集955张,类别共45类
# class names
names:0: i21: i42: i53: il1004: il605: il806: io7: ip8: p109: p1110: p1211: p1912: p2313: p2614: p2715: p316: p517: p618: pg19: ph420: ph4.521: ph522: pl10023: pl12024: pl2025: pl3026: pl4027: pl528: pl5029: pl6030: pl7031: pl8032: pm2033: pm3034: pm5535: pn36: pne37: po38: pr4039: w1340: w3241: w5542: w5743: w5944: wo
3.训练结果分析
confusion_matrix.png :列代表预测的类别,行代表实际的类别。其对角线上的值表示预测正确的数量比例,非对角线元素则是预测错误的部分。混淆矩阵的对角线值越高越好,这表明许多预测是正确的。

上图是TT100K检测训练,有图可以看出 ,分别是破损和background FP。该图在每列上进行归一化处理。则可以看出破损检测预测正确的概率为91%。
F1_curve.png:F1分数与置信度(x轴)之间的关系。F1分数是分类的一个衡量标准,是精确率和召回率的调和平均函数,介于0,1之间。越大越好。
TP:真实为真,预测为真;
FN:真实为真,预测为假;
FP:真实为假,预测为真;
TN:真实为假,预测为假;
精确率(precision)=TP/(TP+FP)
召回率(Recall)=TP/(TP+FN)
F1=2*(精确率*召回率)/(精确率+召回率)

labels_correlogram.jpg :显示数据的每个轴与其他轴之间的对比。图像中的标签位于 xywh 空间。

labels.jpg :
(1,1)表示每个类别的数据量
(1,2)真实标注的 bounding_box
(2,1) 真实标注的中心点坐标
(2,2)真实标注的矩阵宽高

P_curve.png:表示准确率与置信度的关系图线,横坐标置信度。由下图可以看出置信度越高,准确率越高。

PR_curve.png :PR曲线中的P代表的是precision(精准率),R代表的是recall(召回率),其代表的是精准率与召回率的关系。

R_curve.png :召回率与置信度之间关系


预测结果:

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