YOLOv10多模态结合Transformer与NMS-Free 融合可见光+红外光(RGB+IR)双输入【附代码】

文章目录

前言
视频效果
代码获取
文章概述
必要环境
一、模型训练
- 1、定义数据
- - 1.1、数据集结构
  - 1.2、定义data.yaml
- 2、运行方法
- - 运行效果
二、模型验证
- 运行方法
- - 运行效果
三、模型推理
- 3.1. 推理图像
- - 1. 参数定义
  - 2. 运行方法
  - 运行效果
- 3.2. 推理视频
- - 1. 参数定义
  - 2. 运行方法
  - 运行效果
四、效果展示
- 白天
- 夜间
总结

前言

这期是在上期YOLOv8的基础上，使用YOLOv10结合Transformer完整复现了论文《Cross-Modality Fusion Transformer for Multispectral Object Detection》，nms-free结合transformer结构也算是一个亮点吧，在LLVIP数据集跑出来的MAP大概在95左右，精度不如v8但是参数量和推理速度会快一些，下期视频打算出带界面版的多模态代码，界面预计会支持图像、视频、热力图等功能，大家有啥想法欢迎在评论区留言~

往期博客地址：
地址1：多模态YOLOv8 融合可见光+红外光(RGB+IR)双输入【附代码】

地址2：结合Transformer的YOLOv8多模态融合可见光+红外光(RGB+IR)双输入完美复现论文【附代码】

单模态yolov10结构图：
在这里插入图片描述

双模态模型结构图：
在这里插入图片描述

视频效果

YOLOv10多模态结合Transformer与NMS-Free 融合可见光+红外光(RGB+IR)双输入

代码获取

完整项目获取地址：YOLOv10多模态结合Transformer与NMS-Free融合可见光+红外光双输入

文章概述

本文将详细讲解结合Transformer的YOLOv10多模态训练、验证和推理流程。内容涵盖数据结构的定义、代码运行方法以及关键参数的含义

必要环境

配置v10环境可参考往期博客
地址：搭建YOLOv10环境训练+推理+模型评估
实现过程中参考的论文
地址：Cross-Modality Fusion Transformer for Multispectral Object Detection

一、模型训练

1、定义数据

1.1、数据集结构

如下图所示，分别定义红外光与可见光的数据，images文件夹下存放图像 labels图像存放标注结果(.txt)
在这里插入图片描述

上图训练案例下载链接：
https://pan.baidu.com/s/1D6CAY1dDfEfa73ezgc_gQg?pwd=pd4y

1.2、定义data.yaml

根据1.1定义的结构依次填写路径
在这里插入图片描述

2、运行方法

python train.py --weights yolov10n.pt --cfg models/yolov10n-transformerx3.yaml --data data.yaml --epoch 200 --batch-size 64 --workers 8

运行效果

正常训练时会打印模型在yaml文件中定义的网络结构以及rgb和ir的数据
在这里插入图片描述

关键参数详解：

–weights: 填写预训练模型路径，不使用预训练模型时这里为空
–cfg:填写网络结构的yaml文件路径，此处为models/yolov8n.yaml
–data: 填写定义数据集的yaml文件路径
–epoch: 模型每轮训练的批次，增加轮数有助于提升模型性能,但同时也会增加训练时间
–batch-size: 模型每轮训练的批次，可根据实际显存大小进行调整
–workers: 设置数据加载进程数 linux系统下一般设置为8或16，windows系统设置为0

二、模型验证

训练结束后会在最后一轮输出模型的完整指标，但如果想要单独评估一下模型，可以通过如下命令来进行

运行方法

python test.py --weights runs\train\exp\weights\best.pt --data data.yaml --batch-size 128

运行效果

运行成功后会输出map0.5、map0.75、map0.5:0.95、P、R以及每个类别的AP等指标
在这里插入图片描述
关键参数详解：

–weights: 填写想要评估模型的路径
–batch-size: 用于评估的批次，一般是训练时的2倍，可根据实际显存大小进行调整

三、模型推理

3.1. 推理图像

1. 参数定义

parser = argparse.ArgumentParser()
# 检测参数
parser.add_argument('--weights', default=r"weights\transformer_LLVIP\weights\best.pt", type=str, help='Path to model weights file.')
parser.add_argument('--image_rgb', default=r"test\rgb", type=str, help='Directory for RGB images.')
parser.add_argument('--image_ir', default=r"test\ir", type=str, help='Directory for IR images.')
parser.add_argument('--conf_thre', type=int, default=0.3, help='Confidence threshold for detections.')
parser.add_argument('--save_image', default=r"./results", type=str, help='Directory to save result images.')
parser.add_argument('--vis', default=True, action='store_true', help='Visualize images with detections.')
parser.add_argument('--device', type=str, default="0", help='Device: "0" for GPU, "cpu" for CPU.')
parser.add_argument('--imgsz', type=int, default=640, help='Input image size for inference.')
opt = parser.parse_args()

关键参数详解：

–weights: 指定用于推理的模型路径，可通过更改此路径来加载不同的权重文件
–image_rgb: 指定包含可见光图像的路径
–image_ir: 指定包含红外光图像的路径
–save_image: 指定推理图像保存的路径
–vis: 可选的标志，启用后将实时显示推理的图像，默认为True
–device: 指定用于处理的设备，默认是“0”表示使用cuda:0，如果设置为“cpu”，则使用CPU处理

2. 运行方法

改好上述参数后直接运行detect_image.py即可

python detect_image.py

运行效果

在这里插入图片描述

3.2. 推理视频

1. 参数定义

parser = argparse.ArgumentParser()
# 检测参数
parser.add_argument('--weights', default=r"weights\transformer_LLVIP\weights\best.pt", type=str,help='Path to model weights file.')
parser.add_argument('--video_rgb', default=r"RGB.mp4", type=str, help='Path to RGB video file.')
parser.add_argument('--video_ir', default=r"IR.mp4", type=str, help='Path to IR video file.')
parser.add_argument('--conf_thre', type=int, default=0.4, help='Confidence threshold for detections.')
parser.add_argument('--save_video', default=r"./results", type=str, help='Directory to save result videos.')
parser.add_argument('--vis', default=True, action='store_true', help='Visualize frames with detections.')
parser.add_argument('--device', type=str, default="0", help='Device: "0" for GPU, "cpu" for CPU.')
parser.add_argument('--imgsz', type=int, default=640, help='Input image size for inference.')
opt = parser.parse_args()