PyTorch深度学习项目教程食品加工人员异常行为检测TEXTTRANSLATION要点：Transformer、自注意力机制、自然语言处理、中文分词、词向量化、位置编码
项目背景ProjectBackground问题：目前我们已经学会了多个骨干网络，例如ResNet、VGG、Transformer等，实际问题一般为基于骨干网络+任务头的形式进行，如何实现不同的任务头解决具体问题，例如目标检测？解决：相比自己编写算法，有很多成熟的方案，在能够自己编写神经网络之前，学习成熟的框架，无疑可以加快解决实际问题，事实上，自行创建神经网络模型，在实际工作中非常少见。因为神经网络模型需要大量的数据和实验来验证，而大多数的初学者并不具备相应的实验环境。站在巨人的肩膀上，先传承后创新，是个人技术进步行之有效的方法。知识目标KnowledgeObjectives理解目标检测的基本概念，包括其技术背景和应用场景。学习数据标注的方法和技巧，包括如何准确地识别和标记目标。掌握目标检测算法的开发流程，从数据准备到模型训练再到部署的整个过程。熟悉YOLO（YouOnlyLookOnce）目标检测算法的基本原理和关键特性。能力目标AbilityGoals能够熟练使用数据标注软件，进行有效的数据预处理工作具备独立下载、安装和使用不同版本的YOLO目标检测算法框架的能力学会使用YOLO算法进行目标检测，并能够针对具体场景调整参数以优化性能素养目标ProfessionalAttainments实战能力：能够将理论知识应用于实际项目，具备解决实际问题的能力。自主学习能力：具备独立下载、安装和使用相关软件和框架的能力，能够自主学习新技术。团队合作：在项目开发过程中，能够与他人有效沟通和协作，完成团队任务。创新思维：在项目开发中能够运用创新思维，探索新的解决方案。社会责任感：在开发与食品安全相关的系统时，学生需要充分认识到其对社会和公众的影响，培养良好的社会责任感。
目录任务1理解目标检测需求任务2数据采集及标注任务3训练YOLO模型任务4采用YOLO进行异常行为推理任务5掌握目标检测流程
01任务1理解目标检测需求
1.1目标检测的概念目标检测是指获取图形中某个兴趣物体的位置和类别。目标检测包含两层含义：1）判定图像上有哪些目标物体，解决目标物体存在性的问题；2）判定图像中目标物体的具体位置，解决目标物体在哪里的问题。
1.2目标检测需要解决的问题目标检测是分类+回归问题的综合框内是何物：分类问题框在哪里：回归问题，预测4个变量：中心点x,y，框大小w,h
1.3目标检测的框架本项目采用的目标检测开源算法为YOLO，由约瑟夫·雷德蒙与2015在《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection》论文（简称YOLO）中提出，YOLO经过多年的发展，版本更迭异常活跃。我们以YOLOV8为例，来完成食品加工异常行为检测的项目。YOLOV8模型较大，其文档位于：
02任务2数据采集及标注
2.1数据采集提供的数据集位于：扩充的数据集：
2.1数据采集自行采集数据集的方法：defvideo2img(video_path,img_path,img_format=jpg):
视频提取图片
ifnotos.path.exists(video_path):
print(文件不存在:,video_path)
return
video_file_name=os.path.basename(video_path)
folder_name=os.path.join(img_path,video_file_name.split(.)[0])
#创建输出文件夹
try:
os.makedirs(folder_name,exist_ok=True)
exceptExceptionase:
print(文件夹创建失败：,folder_name,e)
vc=cv2.VideoCapture(videoPath)
count=0
rval=vc.isOpened()
whilerval:
rval,frame=vc.read()
ifnotrval:
break
pic_path=folder_name+/+str(count)+.+img_format
#