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基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统
基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术#xff0c;专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型#xff0c;结合经过标注和处理的医学影像数…【算法介绍】
基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统
基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型结合经过标注和处理的医学影像数据集能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。
YOLOv8模型以其高速和高精度的特点在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型的网络结构和参数设置该系统实现了对糖尿病视网膜病变的高精度检测有效辅助医生进行病情评估和诊断。
该系统支持实时图像检测操作简便用户只需上传眼底影像系统即可快速分析并返回检测结果包括病变的类型和严重程度分类。这不仅提高了诊断效率还降低了医生的主观经验对诊断结果的影响使诊断更加客观和准确。
总之基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统为糖尿病视网膜病变的早期诊断和治疗提供了有力的支持。
【效果展示】 【测试环境】
windows10 anaconda3python3.8 torch2.3.0 ultralytics8.3.79
【模型可以检测出类别】
mild(轻度) nodr(无病变) proliferatedr(增殖性病变) moderate(中度) severe(严重)
【训练信息】
参数值训练集图片数1606验证集图片数179训练map79.0%训练精度(Precision)67.7%训练召回率(Recall)79.7%
验证集测试精度信息 Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95 all 179 179 0.677 0.797 0.79 0.64 mild 42 42 0.71 0.81 0.825 0.582 nodr 55 55 0.962 0.982 0.992 0.855 proliferatedr 15 15 0.359 0.867 0.765 0.683 moderate 47 47 0.609 0.894 0.749 0.547 severe 20 20 0.743 0.434 0.618 0.534
【部分实现源码】
class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):signal QtCore.pyqtSignal(str, str)def setupUi(self):self.setObjectName(MainWindow)self.resize(1280, 728)self.centralwidget QtWidgets.QWidget(self)self.centralwidget.setObjectName(centralwidget)self.weights_dir ./weightsself.picture QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))self.picture.setStyleSheet(background:black)self.picture.setObjectName(picture)self.picture.setScaledContents(True)self.label_2 QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))self.label_2.setObjectName(label_2)self.cb_weights QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))self.cb_weights.setObjectName(cb_weights)self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)self.label_3 QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))self.label_3.setObjectName(label_3)self.hs_conf QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))self.hs_conf.setProperty(value, 25)self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_conf.setObjectName(hs_conf)self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)self.dsb_conf QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))self.dsb_conf.setMaximum(1.0)self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)self.dsb_conf.setProperty(value, 0.25)self.dsb_conf.setObjectName(dsb_conf)self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)self.dsb_iou QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))self.dsb_iou.setMaximum(1.0)self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)self.dsb_iou.setProperty(value, 0.45)self.dsb_iou.setObjectName(dsb_iou)self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)self.hs_iou QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))self.hs_iou.setProperty(value, 45)self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_iou.setObjectName(hs_iou)self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)self.label_4 QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))self.label_4.setObjectName(label_4)self.label_5 QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))self.label_5.setObjectName(label_5)self.le_res QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))self.le_res.setObjectName(le_res)self.setCentralWidget(self.centralwidget)self.menubar QtWidgets.QMenuBar(self)self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))self.menubar.setObjectName(menubar)self.setMenuBar(self.menubar)self.statusbar QtWidgets.QStatusBar(self)self.statusbar.setObjectName(statusbar)self.setStatusBar(self.statusbar)self.toolBar QtWidgets.QToolBar(self)self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)self.toolBar.setObjectName(toolBar)self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)self.actionopenpic QtWidgets.QAction(self)icon QtGui.QIcon()icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(:/images/1.png), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionopenpic.setIcon(icon)self.actionopenpic.setObjectName(actionopenpic)self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)self.action QtWidgets.QAction(self)icon1 QtGui.QIcon()icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(:/images/2.png), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action.setIcon(icon1)self.action.setObjectName(action)self.action.triggered.connect(self.open_video)self.action_2 QtWidgets.QAction(self)icon2 QtGui.QIcon()icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(:/images/3.png), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action_2.setIcon(icon2)self.action_2.setObjectName(action_2)self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)self.actionexit QtWidgets.QAction(self)icon3 QtGui.QIcon()icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(:/images/4.png), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionexit.setIcon(icon3)self.actionexit.setObjectName(actionexit)self.actionexit.triggered.connect(self.exit)self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)self.toolBar.addAction(self.action)self.toolBar.addAction(self.action_2)self.toolBar.addAction(self.actionexit)self.retranslateUi()QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)self.init_all() 【使用步骤】
使用步骤 1首先根据官方框架安装好yolov8环境并安装好pyqt5 2切换到自己安装的yolov8环境后并切换到源码目录执行python main.py即可运行启动界面进行相应的操作即可
【提供文件】
python源码 yolov8n.pt模型 训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png) 测试图片在test_img文件夹下面
注意不提供数据集
【常用评估参数介绍】
在目标检测任务中评估模型的性能是至关重要的。你提到的几个术语是评估模型性能的常用指标。下面是对这些术语的详细解释
Class 这通常指的是模型被设计用来检测的目标类别。例如一个模型可能被训练来检测车辆、行人或动物等不同类别的对象。 Images 表示验证集中的图片数量。验证集是用来评估模型性能的数据集与训练集分开以确保评估结果的公正性。 Instances 在所有图片中目标对象的总数。这包括了所有类别对象的总和例如如果验证集包含100张图片每张图片平均有5个目标对象则Instances为500。 P精确度Precision 精确度是模型预测为正样本的实例中真正为正样本的比例。计算公式为Precision TP / (TP FP)其中TP表示真正例True PositivesFP表示假正例False Positives。 R召回率Recall 召回率是所有真正的正样本中被模型正确预测为正样本的比例。计算公式为Recall TP / (TP FN)其中FN表示假负例False Negatives。 mAP50 表示在IoU交并比阈值为0.5时的平均精度mean Average Precision。IoU是衡量预测框和真实框重叠程度的指标。mAP是一个综合指标考虑了精确度和召回率用于评估模型在不同召回率水平上的性能。在IoU0.5时如果预测框与真实框的重叠程度达到或超过50%则认为该预测是正确的。 mAP50-95 表示在IoU从0.5到0.95间隔0.05的范围内模型的平均精度。这是一个更严格的评估标准要求预测框与真实框的重叠程度更高。在目标检测任务中更高的IoU阈值意味着模型需要更准确地定位目标对象。mAP50-95的计算考虑了从宽松到严格的多个IoU阈值因此能够更全面地评估模型的性能。
这些指标共同构成了评估目标检测模型性能的重要框架。通过比较不同模型在这些指标上的表现可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。 【常见问题】
目标检测训练中Mean Average PrecisionMAP偏低可能有以下原因 原因一欠拟合如果训练数据量过小模型可能无法学习到足够的特征从而影响预测效果导致欠拟合进而使MAP偏低。因此可以加大数据集数量 原因二小目标如果数据集包含大部分小目标则一般会有可能产生map偏低情况因为小目标特征不明显模型很难学到特征。 原因三模型调参不对比如学习率调整过大可能会导致学习能力过快模型参数调节出现紊乱 原因四过拟合现在模型基本不存在这种情况如果模型在训练数据上表现非常好但在验证或测试数据上表现较差可能是出现了过拟合。这通常是因为模型参数过多而训练数据量相对较小导致模型学习到了训练数据中的噪声或特定模式而无法泛化到新的数据。如今现在目标检测模型都对这个情况做的很好很少有这种情况发生。 原因五场景不一样验证集验证精度高测试集不行则有可能是与训练模型场景图片不一致导致测试map过低 针对以上原因可以采取以下措施来提高MAP
1优化模型结构根据任务和数据集的特点选择合适的模型并尝试使用不同的网络架构和构件来改进模型性能。 2增强数据预处理对数据进行适当的预处理和增强如数据归一化、缺失值填充、数据扩增等以提高模型的泛化能力。 3调整损失函数尝试使用不同的损失函数或组合多种损失函数来优化模型性能。 4优化训练策略调整学习率、批次大小、训练轮数等超参数以及使用学习率衰减、动量等优化算法来改善模型训练效果。 5使用预训练模型利用在大规模数据集上预训练的模型进行迁移学习可以加速模型收敛并提高性能。 6增加数据集数量尽可能提供多场景图片提高模型泛化能力增强模型特征学习能力。 综上所述提高目标检测训练的MAP需要从多个方面入手包括优化模型结构、增强数据预处理、调整损失函数、优化训练策略以及使用预训练模型等。
