【YOLOv3】源码（hubconf.py）

概述

模型统一服务中心，如果将其类比成施工队的话，那么此处应该是项目经理的指挥中心，主要负责协调模型的加载、配置和部署，提供便捷的接口和功能，确保整个项目能够高效地启动、执行和测试

主要模块

• _create 函数（模型创建函数）
  • 功能：通用的模型加载和创建函数，处理预训练权重、设备选择、依赖检查等
  • 项目经理根据项目需求和资源，决定使用哪种建筑设计，选择合适的建筑材料和施工设备
• custom 函数（自定义模型加载函数）
  • 功能：加载自定义或本地保存的模型权重
  • 项目经理根据特定客户需求，使用自定义的建筑设计或特别定制的建筑材料
• yolov3、yolov3_spp、yolov3_tiny 函数（特定模型加载函数）
  • 功能：加载不同版本的 YOLOv3 模型，提供便捷的接口
  • 项目经理根据不同的建筑项目需求，选择不同类型的建筑设计方案
• 主执行块（Main Execution Block）
  • 功能：演示如何加载模型并进行推理，验证模型的实际效果
  • 项目经理在施工完成后，对建筑进行最终的质量检查和功能测试，确保所有系统正常运行

模块分析

_create 函数（模型创建函数）

该函数是一个通用的模型创建函数，负责根据指定的模型名称、是否使用预训练权重、输入通道数、类别数等参数，加载或构建相应的 YOLOv3 模型

类似于项目经理根据项目需求和资源，决定使用哪种建筑设计（模型配置），选择合适的建筑材料（预训练权重），并协调施工设备和工具（设备选择和依赖安装）

分析：此处创建模型的逻辑

该函数会创建一个完整的yolov3模型，其中是包括主干网络、Neck、Head部分，但是不包括后处理部分

里面有两种模型，其一可以使用预训练模型，那么相应的权重会自动加载，其二则是自定义模型，会根据yolov3.yaml或者自己创建的结构实现

主要流程总结

• 检查依赖和设置日志
• 加载预训练权重或构建新模型
• 启用 autoshape 支持多种输入
• 将模型移到指定设备并返回

def _create(name, pretrained=True, channels=3, classes=80, autoshape=True, verbose=True, device=None):
    """
    创建指定的 YOLO 模型。
    
    该函数根据模型的名称、通道数和类别数，创建并返回对应的 YOLO 模型实例，
    支持加载预训练权重和自定义类别数、通道数等功能。

    参数:
        name (str): 模型名称，例如 'yolov3'。
        pretrained (bool): 是否加载预训练权重，默认为 True。
        channels (int): 输入图像的通道数，默认为 3（RGB 图像）。
        classes (int): 模型的类别数，默认为 80。
        autoshape (bool): 是否应用 `.autoshape()` 包装器以支持多种输入格式，默认为 True。
        verbose (bool): 是否打印详细日志信息，默认为 True。
        device (str, torch.device, None): 模型加载的设备（'cpu' 或 'cuda'），默认为 None（自动选择设备）。

    返回:
        torch.nn.Module: 加载完成的模型。
    """
    # **导入必要的模块和工具**
    from pathlib import Path  # 用于文件路径操作
    from models.experimental import attempt_load  # 加载预训练模型
    from models.yolo import Model  # YOLO 模型类
    from utils.downloads import attempt_download  # 下载权重文件
    from utils.general import check_requirements, intersect_dicts, set_logging  # 通用工具
    from utils.torch_utils import select_device  # 选择设备（CPU 或 GPU）

    # 获取当前脚本的绝对路径
    file = Path(__file__).resolve()

    # 检查并安装必要的依赖项（排除 'tensorboard', 'thop', 'opencv-python'）
    check_requirements(exclude=('tensorboard', 'thop', 'opencv-python'))

    # 根据 verbose 参数设置日志记录的详细程度
    set_logging(verbose=verbose)

    # **模型保存路径**
    # 如果模型名称以 '.pt' 结尾，则保存目录为空路径；否则为当前脚本所在目录的父目录
    save_dir = Path('') if str(name).endswith('.pt') else file.parent
    path = (save_dir / name).with_suffix('.pt')  # 模型检查点的完整路径

    try:
        # **选择设备**
        # 如果未指定设备，则自动选择 GPU（如果可用）或 CPU
        device = select_device(('0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') if device is None else device)

        # **加载模型**
        if pretrained and channels == 3 and classes == 80:
            # 如果需要加载预训练权重，并且输入通道数为 3，类别数为 80（COCO 数据集），
            # 尝试从指定路径加载预训练模型
            model = attempt_load(path, map_location=device)  # 下载或加载 FP32 模型权重
        else:
            # 如果未启用预训练权重，或者需要自定义通道数和类别数
            # 从 YAML 配置文件构建一个新模型
            cfg = list((Path(__file__).parent / 'models').rglob(f'{name}.yaml'))[0]  # 查找模型的 YAML 配置文件路径
            model = Model(cfg, channels, classes)  # 使用配置文件、输入通道数和类别数创建模型实例

            if pretrained:
                # 如果指定了预训练权重，则加载权重文件
                ckpt = torch.load(attempt_download(path), map_location=device)  # 加载检查点权重
                csd = ckpt['model'].float().state_dict()  # 提取模型的 state_dict（参数字典）
                csd = intersect_dicts(csd, model.state_dict(), exclude=['anchors'])  # 取权重字典的交集（忽略 anchors 参数）
                model.load_state_dict(csd, strict=False)  # 加载权重到模型（非严格匹配）
                
                # 如果权重文件中的类别名称数量与目标类别数一致，则更新模型的类别名称
                if len(ckpt['model'].names) == classes:
                    model.names = ckpt['model'].names

        # **是否启用 autoshape 包装器**
        # 如果 autoshape 为 True，则为模型添加 autoshape 功能，支持更多类型的输入（如 OpenCV 图像、PIL 图像等）
        if autoshape:
            model = model.autoshape()

        # **返回模型**
        # 将模型移到指定设备（CPU 或 GPU），并返回模型实例
        return model.to(device)

    except Exception as e:
        # **异常处理**
        # 如果在加载或创建模型过程中发生异常，提示用户更新缓存或参考帮助文档
        help_url = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/36'  # 提供帮助链接
        s = 'Cache may be out of date, try `force_reload=True`. See %s for help.' % help_url
        raise Exception(s) from e  # 提示带有额外信息的异常

custom 函数（自定义模型加载函数）

该函数允许用户加载自定义或本地保存的模型权重，通过_create函数，可以指定任意路径的模型文件进行加载

类似于项目经理根据特定客户需求，使用自定义的建筑设计或特别定制的建筑材料，确保建筑项目能够满足特定的功能和客户特殊要求

def custom(path='path/to/model.pt', autoshape=True, verbose=True, device=None):
    # 自定义或本地模型
    return _create(path, autoshape=autoshape, verbose=verbose, device=device)

特定模型加载函数

与上述相似

主函数

类似于项目经理在施工完成后，对建筑进行最终的质量检查和功能测试，确保所有系统（如安全监控、照明系统等）正常运行，并记录和保存测试结果

if __name__ == '__main__':
    """
    主函数入口，用于测试 YOLOv3-tiny 模型的加载和推理。

    流程：
    1. 创建 YOLOv3-tiny 模型。
    2. 定义多种类型的输入图像。
    3. 使用模型进行推理并输出推理结果。
    """

    # **Step 1: 创建 YOLOv3-tiny 模型**
    # 调用 _create 函数，加载 YOLOv3-tiny 模型，使用预训练权重。
    model = _create(
        name='yolov3-tiny',  # 模型名称
        pretrained=True,     # 是否加载预训练权重
        channels=3,          # 输入图像的通道数（RGB）
        classes=80,          # 模型的目标类别数（COCO 数据集，80 类）
        autoshape=True,      # 是否启用 autoshape，支持多种输入格式
        verbose=True         # 是否打印加载过程的详细信息
    )

    # **注释:**
    # 如果需要加载自定义模型（例如训练的权重文件），可以使用以下代码替代上面的 `_create`：
    # model = custom(path='path/to/model.pt')  # 自定义模型路径

    # **Step 2: 导入必要的库**
    from pathlib import Path  # 用于文件路径操作
    import cv2  # OpenCV，用于读取和处理图像
    import numpy as np  # 用于创建和操作矩阵
    from PIL import Image  # PIL库，用于图像读取和处理

    # **Step 3: 定义测试的输入图像**
    imgs = [
        'data/images/zidane.jpg',  # 图像文件路径（字符串形式）
        Path('data/images/zidane.jpg'),  # 图像文件路径（Path对象）
        'https://ultralytics.com/images/zidane.jpg',  # 图像网络地址（HTTP URL）
        cv2.imread('data/images/bus.jpg')[:, :, ::-1],  # 使用 OpenCV 读取图像，并转换为 RGB 格式
        Image.open('data/images/bus.jpg'),  # 使用 PIL 库读取图像
        np.zeros((320, 640, 3))  # 创建一个空的 numpy 数组，表示一张黑色图像（大小为 320x640x3）
    ]

    # **Step 4: 使用模型进行批量推理**
    results = model(imgs)  # 将图像列表作为输入，进行模型推理

    # **Step 5: 输出推理结果**
    # 打印推理结果，例如目标框、类别和置信度分数
    results.print()

    # 保存推理结果，包括检测到的目标框和标注的图像
    results.save()