【完整源码+数据集+部署教程】鸡只与养殖场环境物品图像分割： yolov8-seg等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示

背景意义

研究背景与意义

随着全球对高效、可持续农业生产的需求日益增加，家禽养殖业在满足人类食品需求方面扮演着重要角色。尤其是鸡只养殖，因其生长周期短、饲养成本低而受到广泛关注。然而，传统的鸡只养殖管理方式往往依赖人工监测，效率低下且容易受到人为因素的影响，导致资源浪费和生产效率低下。因此，如何通过先进的技术手段提升鸡只养殖的管理水平，成为了当前农业科技研究的重要课题。

近年来，计算机视觉技术的迅猛发展为农业领域带来了新的机遇。特别是基于深度学习的图像分割技术，能够有效地识别和分离图像中的不同对象，为智能养殖提供了重要的技术支持。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时目标检测能力而受到广泛应用，YOLOv8作为该系列的最新版本，进一步提升了检测精度和速度。基于YOLOv8的图像分割系统，能够在复杂的养殖环境中，准确识别鸡只及其周围环境中的各种物品，为养殖管理提供了可靠的数据支持。

本研究旨在构建一个基于改进YOLOv8的鸡只与养殖场环境物品图像分割系统，利用丰富的数据集进行训练和测试。该数据集包含8700张图像，涵盖了六个类别：鸡只、饲料容器、出入口、产卵巢、栖木和水容器。这些类别不仅包括了鸡只本身，还涵盖了养殖过程中必不可少的环境物品，能够全面反映养殖场的实际情况。通过对这些图像的分析与处理，系统能够实现对鸡只及其周围环境的精准识别和分割，为后续的智能化管理提供基础。

该研究的意义在于，首先，通过实现鸡只与养殖环境物品的高效分割，能够为养殖场提供实时监测与管理的能力，帮助养殖者及时发现潜在问题，如饲料不足、水源缺乏等，从而提高养殖效率和动物福利。其次，系统的建立将为相关领域的研究提供数据支持和技术参考，推动计算机视觉技术在农业中的应用发展。此外，随着数据集的不断丰富和模型的持续优化，未来该系统还可以扩展到其他家禽或养殖动物的管理中，具有广泛的应用前景。

综上所述，基于改进YOLOv8的鸡只与养殖场环境物品图像分割系统，不仅具有重要的学术价值，也为实际养殖管理提供了切实可行的解决方案。通过本研究的开展，期望能够为智能农业的发展贡献一份力量，推动家禽养殖业向更高效、可持续的方向迈进。

图片效果

数据集信息

在本研究中，我们使用了名为"chicken_2_groundDINO_6labels_bb"的数据集，旨在改进YOLOv8-seg模型，以实现对鸡只及其养殖场环境物品的高效图像分割。该数据集专门设计用于训练深度学习模型，提供了丰富的标注信息，涵盖了六个主要类别，分别是"chicken"（鸡只）、"food_container"（饲料容器）、"gateway"（通道）、"laying_nest"（产卵巢）、"perch"（栖木）和"water_container"（水容器）。这些类别不仅代表了养殖场中常见的物品和动物，还为模型的训练提供了多样化的视觉信息，有助于提高其在实际应用中的识别和分割能力。

数据集的构建过程充分考虑了养殖场的实际环境，确保了图像的多样性和代表性。每个类别的图像均来自于不同的养殖场，涵盖了不同的光照条件、角度和背景。这种多样性使得模型在训练过程中能够学习到更加丰富的特征，从而提高其在不同环境下的泛化能力。例如，鸡只的图像不仅包括在笼子内的状态，还包括在开放空间中的活动场景，这样的设计使得模型能够更好地适应实际养殖场的复杂情况。

在数据集的标注方面，采用了高精度的边界框和分割掩码，使得每个类别的物体都得到了准确的定位和分割。这种精细的标注方式为YOLOv8-seg模型的训练提供了可靠的基础，确保了模型能够有效地识别和分割出每个类别的物体。尤其是在处理鸡只与环境物品的重叠区域时，精确的分割信息能够显著提高模型的性能，减少误检和漏检的情况。

此外，数据集还包含了丰富的背景信息，这对于训练模型理解不同物体之间的关系至关重要。例如，饲料容器和水容器通常位于鸡只活动的区域，而产卵巢和栖木则是鸡只栖息和产卵的重要场所。通过学习这些物体之间的空间关系，模型不仅能够识别单个物体，还能够理解它们在养殖场中的功能和作用，从而实现更为智能的图像分割。

在训练过程中，我们将数据集划分为训练集和验证集，以确保模型的训练效果和评估的准确性。通过不断调整模型参数和优化算法，我们期望能够提升YOLOv8-seg在鸡只及养殖场环境物品图像分割任务中的表现。最终，经过多轮的训练和验证，我们希望能够实现一个高效、准确的图像分割系统，为养殖业的智能化管理提供有力支持。

综上所述，"chicken_2_groundDINO_6labels_bb"数据集不仅为本研究提供了丰富的训练素材，也为改进YOLOv8-seg模型的性能奠定了坚实的基础。通过对鸡只及其养殖环境物品的深入分析和研究，我们期望能够推动养殖业的数字化转型，提升其生产效率和管理水平。

核心代码

以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：复制代码

```python
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
from hashlib import md5

def calculate_polygon_area(points):
    """
    计算多边形的面积，输入应为一个 Nx2 的numpy数组，表示多边形的顶点坐标
    """
    if len(points) < 3:  # 多边形至少需要3个顶点
        return 0
    return cv2.contourArea(points)

def draw_with_chinese(image, text, position, font_size=20, color=(255, 0, 0)):
    """
    在OpenCV图像上绘制中文文字
    """
    # 将图像从 OpenCV 格式（BGR）转换为 PIL 格式（RGB）
    image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    draw = ImageDraw.Draw(image_pil)
    # 使用指定的字体
    font = ImageFont.truetype("simsun.ttc", font_size, encoding="unic")
    draw.text(position, text, font=font, fill=color)
    # 将图像从 PIL 格式（RGB）转换回 OpenCV 格式（BGR）
    return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)

def generate_color_based_on_name(name):
    """
    使用哈希函数生成稳定的颜色
    """
    hash_object = md5(name.encode())
    hex_color = hash_object.hexdigest()[:6]  # 取前6位16进制数
    r, g, b = int(hex_color[0:2], 16), int(hex_color[2:4], 16), int(hex_color[4:6], 16)
    return (b, g, r)  # OpenCV 使用BGR格式

def draw_detections(image, info, alpha=0.2):
    """
    在图像上绘制检测结果，包括边界框和类别名称
    """
    name, bbox, conf, cls_id, mask = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info['class_id'], info['mask']
    x1, y1, x2, y2 = bbox
    # 绘制边界框
    cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=3)
    # 在边界框上方绘制类别名称
    image = draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - 10), font_size=20)
    return image

def frame_process(image, model, conf_threshold=0.15, iou_threshold=0.5):
    """
    处理并预测单个图像帧的内容。

    Args:
        image (numpy.ndarray): 输入的图像。
        model: 预测模型。
        conf_threshold (float): 置信度阈值。
        iou_threshold (float): IOU阈值。

    Returns:
        tuple: 处理后的图像，检测信息。
    """
    pre_img = model.preprocess(image)  # 对图像进行预处理
    params = {'conf': conf_threshold, 'iou': iou_threshold}
    model.set_param(params)  # 更新模型参数

    pred = model.predict(pre_img)  # 使用模型进行预测
    detInfo = []  # 存储检测信息

    if pred is not None and len(pred):
        for info in pred:  # 遍历检测到的对象
            image = draw_detections(image, info)  # 绘制检测结果
            detInfo.append(info)  # 记录检测信息

    return image, detInfo

# 示例用法
if __name__ == "__main__":
    # 假设我们有一个模型和一张图像
    model = ...  # 加载或创建模型
    image = cv2.imread("example.jpg")  # 读取图像

    # 处理图像并获取检测结果
    processed_image, detections = frame_process(image, model)

    # 显示处理后的图像
    cv2.imshow("Detections", processed_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

代码说明：

calculate_polygon_area: 计算多边形的面积，输入为多边形的顶点坐标。
draw_with_chinese: 在图像上绘制中文文本，使用PIL库处理字体。
generate_color_based_on_name: 根据类别名称生成稳定的颜色，使用MD5哈希函数。
draw_detections: 在图像上绘制检测结果，包括边界框和类别名称。
frame_process: 处理输入图像，进行模型预测，并返回处理后的图像和检测信息。

这段代码展示了如何在图像上进行目标检测，并将检测结果可视化。```

这个程序文件web.py是一个基于Streamlit的图像分割和目标检测应用，主要用于实时处理摄像头输入或上传的图像和视频。以下是对代码的详细说明。

首先，程序导入了必要的库，包括随机数生成、临时文件处理、时间处理、OpenCV、NumPy、Streamlit等。它还导入了一些自定义模块，如路径处理、绘制矩形框的工具、日志记录器、模型加载和处理工具等。

程序定义了一些辅助函数，包括计算多边形面积、在图像上绘制中文文本、根据名称生成颜色、调整参数、绘制检测结果等。这些函数的主要作用是为后续的图像处理和检测提供支持。

Detection_UI类是程序的核心，负责初始化应用的各个部分。构造函数中，初始化了一些属性，包括类别标签、颜色、模型参数、摄像头和文件相关变量、检测结果相关变量、UI显示相关变量等。它还设置了页面标题和侧边栏布局，并加载了模型和日志表格。

在setup_sidebar方法中，设置了Streamlit的侧边栏，包括置信度和IOU阈值的滑动条、模型类型选择、摄像头选择和文件上传器等。用户可以通过这些控件来配置检测任务。

process_camera_or_file方法处理用户选择的输入源（摄像头或文件），并进行相应的检测。如果选择了摄像头，它会使用OpenCV捕获视频流，并对每一帧进行处理。如果选择了上传的文件（图片或视频），则会读取文件并进行处理。

frame_process方法是对单个图像帧进行处理的核心函数。它首先对图像进行预处理，然后使用模型进行预测，最后将检测结果绘制到图像上，并返回处理后的图像和检测信息。

程序的主循环在setupMainWindow方法中运行，创建了用户界面并处理用户的输入。用户可以选择显示模式（叠加显示或对比显示），并通过按钮启动检测。检测结果会实时更新，并在表格中显示。

整个程序通过Streamlit提供的交互式界面，使得用户能够方便地进行图像分割和目标检测，实时查看结果并导出检测数据。

以下是经过简化并注释的核心代码部分，主要包含了TinyViT模型的基本结构和功能。复制代码

```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Conv2d_BN(nn.Sequential):
    """执行2D卷积并随后进行批量归一化的序列容器。"""

    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0):
        """初始化卷积层和批量归一化层。"""
        super().__init__()
        self.add_module('conv', nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, bias=False))
        self.add_module('bn', nn.BatchNorm2d(out_channels))

class PatchEmbed(nn.Module):
    """将图像嵌入为补丁并投影到指定的嵌入维度。"""

    def __init__(self, in_chans, embed_dim, resolution):
        """初始化PatchEmbed类。"""
        super().__init__()
        self.patches_resolution = (resolution // 4, resolution // 4)  # 计算补丁的分辨率
        self.seq = nn.Sequential(
            Conv2d_BN(in_chans, embed_dim // 2, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
            nn.GELU(),  # 激活函数
            Conv2d_BN(embed_dim // 2, embed_dim, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
        )

    def forward(self, x):
        """通过补丁嵌入模型的序列操作运行输入张量。"""
        return self.seq(x)

class TinyViTBlock(nn.Module):
    """TinyViT块，应用自注意力和局部卷积。"""

    def __init__(self, dim, num_heads, window_size=7):
        """初始化TinyViTBlock。"""
        super().__init__()
        self.attn = Attention(dim, num_heads)  # 注意力机制
        self.local_conv = Conv2d_BN(dim, dim, kernel_size=3, stride=1, padding=1)  # 局部卷积

    def forward(self, x):
        """对输入进行自注意力变换和局部卷积。"""
        x = self.attn(x)  # 应用注意力
        x = self.local_conv(x)  # 应用局部卷积
        return x

class TinyViT(nn.Module):
    """TinyViT架构，用于视觉任务。"""

    def __init__(self, img_size=224, in_chans=3, num_classes=1000):
        """初始化TinyViT模型。"""
        super().__init__()
        self.patch_embed = PatchEmbed(in_chans, embed_dim=96, resolution=img_size)  # 初始化补丁嵌入
        self.layers = nn.ModuleList([
            TinyViTBlock(dim=96, num_heads=3),  # 添加TinyViT块
            TinyViTBlock(dim=192, num_heads=6),
            TinyViTBlock(dim=384, num_heads=12),
        ])
        self.head = nn.Linear(384, num_classes)  # 分类头

    def forward(self, x):
        """执行前向传播，返回分类结果。"""
        x = self.patch_embed(x)  # 嵌入补丁
        for layer in self.layers:
            x = layer(x)  # 通过每个层
        return self.head(x)  # 返回分类结果

代码说明：

Conv2d_BN: 该类定义了一个卷积层后接批量归一化的结构。
PatchEmbed: 将输入图像分割成补丁并通过卷积层进行嵌入，生成固定维度的特征表示。
TinyViTBlock: 该模块包含自注意力机制和局部卷积操作，用于处理输入特征。
TinyViT: 这是整个模型的主类，负责初始化补丁嵌入、多个TinyViT块和分类头，并定义前向传播过程。

通过这种结构，TinyViT模型能够有效地处理视觉任务，并利用自注意力机制和卷积操作来提取特征。```

这个程序文件 tiny_encoder.py 实现了一个名为 TinyViT 的视觉模型架构，主要用于图像分类等视觉任务。该模型是基于小型视觉变换器（ViT）设计的，结合了卷积神经网络（CNN）和自注意力机制。文件中包含多个类，每个类负责模型的不同部分。

首先，Conv2d_BN 类是一个简单的模块，执行二维卷积操作并随后进行批量归一化。这种结构在许多深度学习模型中都很常见，因为它有助于加速训练并提高模型的稳定性。

接下来，PatchEmbed 类负责将输入图像分割成小块（patches），并将这些小块映射到指定的嵌入维度。这是变换器模型的一个关键步骤，因为它将图像数据转换为适合后续处理的格式。

MBConv 类实现了移动反向瓶颈卷积层，这是一种高效的卷积结构，常用于轻量级网络。它通过扩展和压缩通道来提高特征提取的能力，同时保持计算效率。

PatchMerging 类则负责将相邻的特征块合并，并将其投影到新的维度，这有助于在模型的不同层之间传递信息。

ConvLayer 类包含多个 MBConv 层，并可选择性地对输出进行下采样。它还支持梯度检查点，以节省内存。

Mlp 类实现了多层感知机（MLP），用于对特征进行进一步处理，通常在自注意力机制之后使用。

Attention 类实现了多头自注意力机制，允许模型在处理输入时关注不同的特征部分。它还支持空间偏置，使得模型能够更好地理解输入的空间结构。

TinyViTBlock 类结合了自注意力和局部卷积，形成了 TinyViT 的基本构建块。它通过局部卷积增强了模型对局部特征的捕捉能力。

BasicLayer 类则是一个基本的 TinyViT 层，包含多个 TinyViTBlock，并可选择性地进行下采样。

LayerNorm2d 类实现了二维层归一化，通常用于稳定训练过程。

最后，TinyViT 类是整个模型的核心，负责初始化各个层并定义前向传播的逻辑。它接受多个参数，如输入图像的大小、通道数、类别数、嵌入维度等，允许用户根据需求灵活配置模型。

总体而言，这个文件实现了一个结构化的视觉模型，结合了卷积和变换器的优点，适用于各种视觉任务。通过模块化设计，代码的可读性和可维护性得到了增强。

程序整体功能和构架概括

该程序是一个基于Ultralytics YOLO和相关深度学习模型的计算机视觉框架，主要用于目标检测和图像分割任务。程序的整体架构分为多个模块，每个模块负责特定的功能，以便于管理和扩展。以下是各个模块的主要功能：

回调模块：通过与外部工具（如Weights & Biases和ClearML）集成，记录和可视化训练过程中的性能指标，帮助开发者监控模型的训练状态。
注意力机制模块：实现了多种注意力机制，以增强模型在特征提取和表示学习方面的能力。这些模块可以灵活组合，以适应不同的视觉任务。
Web应用模块：提供了一个用户友好的界面，允许用户通过摄像头或上传文件进行实时目标检测和图像分割，方便用户进行实验和结果查看。
TinyViT模型模块：实现了一种轻量级的视觉变换器架构，结合了卷积和自注意力机制，适用于高效的图像分类和其他视觉任务。

文件功能整理表

文件路径	功能描述
`ultralytics/utils/callbacks/wb.py`	集成Weights & Biases，记录和可视化训练过程中的性能指标，支持自定义图表和曲线的记录。
`ultralytics/utils/callbacks/clearml.py`	集成ClearML，记录训练过程中的实验日志和结果，支持调试样本和验证结果的记录。
`ultralytics/nn/extra_modules/attention.py`	实现多种注意力机制模块（如SimAM、CoordAtt等），用于增强模型的特征提取能力和性能。
`web.py`	提供基于Streamlit的用户界面，允许用户进行实时目标检测和图像分割，支持摄像头和文件输入。
`ultralytics/models/sam/modules/tiny_encoder.py`	实现TinyViT模型架构，结合卷积和自注意力机制，适用于高效的图像分类和视觉任务。

通过这种模块化的设计，程序能够灵活地适应不同的需求，并为用户提供强大的功能和易用的界面。

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