[25]進(jìn)行改進(jìn)，提高模型的精度。在修改YOLOv7損失函數(shù)中，主要關(guān)注兩個文件，分別是metrics.py以及l(fā)oss.py，首先針對metrics.py寫入新的損失函數(shù)方法代碼，將metrics.py文件中的bbox_iou()替換，隨后將bbox_alpha_iou()改為bbox_iou()在修改完metrics.py代碼后，需要對loss.py函數(shù)進(jìn)一步進(jìn)行更改，使其在訓(xùn)練過程中能夠執(zhí)行新的損失函數(shù)，具體修改代碼如下所示：iou=bbox_iou(pbox.T,tbox[i],CIoU=True).squeeze()iou=bbox_iou(pbox.T,tbox[i],CIoU=True).squeeze()3.4方案設(shè)計在深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速進(jìn)步下，家居場景的識別技術(shù)已經(jīng)成為了研究和應(yīng)用的熱點。本文專注于研究和開發(fā)一種新型的基于深度學(xué)習(xí)的家居場景識別技術(shù)。在實際應(yīng)用中，家居環(huán)境通常包含大量不同種類的物品，且物品的排列組合和狀態(tài)變化多樣，這給精確的場景識別帶來了挑戰(zhàn)。為了有效應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，我們采用了目前性能卓越的目標(biāo)檢測算法YOLOv7作為我們的技術(shù)核心。與其他目標(biāo)檢測算法相比，YOLOv7在速度和準(zhǔn)確性方面都有顯著的優(yōu)勢，這使得它非常適合用于實時的家居場景識別任務(wù)。然而，為了適應(yīng)家居環(huán)境中復(fù)雜多變的特點，我們對YOLOv7的損失函數(shù)進(jìn)行了細(xì)致的優(yōu)化調(diào)整。通過這些改進(jìn)，我們增強了模型對小物體的檢測能力，減少了類別不平衡問題的影響，并提高了模型對重疊和遮擋物體的識別精度。經(jīng)過優(yōu)化后的YOLOv7模型在訓(xùn)練過程中表現(xiàn)出了更好的收斂性和泛化能力。我們在標(biāo)準(zhǔn)的家居場景數(shù)據(jù)集上對改進(jìn)后的模型進(jìn)行了訓(xùn)練和驗證，實驗結(jié)果表明，模型在各類物品的檢測和分類任務(wù)上均達(dá)到了較高的準(zhǔn)確率。通過對室內(nèi)家居物品進(jìn)行精確的探測與分類，我們的方法能夠有效地推斷出特定家居場景的類別，如客廳、廚房、臥室等，從而顯著提升了對家居環(huán)境的識別性能。下圖為本文所研究場景識別的檢測過程：圖3-6場景識別流程圖3.5本章小結(jié)在本章中，介紹了采用的YOLOv7算法及其各個組成部分的功能，對YOLOv7默認(rèn)的CIoU（CompleteIntersectionoverUnion）損失函數(shù)與采用的Alpha-IoU損失函數(shù)進(jìn)行了對比分析。Alpha-IoU損失函數(shù)在IoU的基礎(chǔ)上增加了形狀一致性的懲罰項，這有助于更精確地定位物體的邊界，從而提高檢測的準(zhǔn)確性。通過對比，突出了Alpha-IoU損失函數(shù)在提供更緊密的邊界框預(yù)測方面的優(yōu)勢。除了損失函數(shù)的改進(jìn)，還討論了NMS（Non-MaximumSuppression）和Soft-NMS（SoftNon-MaximumSuppression）技術(shù)。相比之下，Soft-NMS通過逐漸降低重疊檢測框的得分來避免這種過度抑制，而不是直接移除。有助于在復(fù)雜場景中提高檢測性能。對比突出了Soft-NMS在保持高召回率的同時減少誤檢的優(yōu)點。最后，本章介紹了本文研究的家居場景識別功能的設(shè)計方案。第4章實驗結(jié)果與分析4.1實驗環(huán)境在YOLO框架訓(xùn)練的過程中，環(huán)境配置等因素會對訓(xùn)練結(jié)果產(chǎn)生較大影響，如不同的GPU對訓(xùn)練時間的影響非常顯著。因此，針對本文設(shè)計的模型訓(xùn)練流程，作出如下解釋。本文研究整體基于YOLO框架，在本地環(huán)境進(jìn)行，開發(fā)工具采用Pycharm。在使用YOLO框架時，結(jié)合GPU加快訓(xùn)練速度，安裝了CUDA。同時，為方便環(huán)境管理，使用了Anaconda，具體如下：（1）操作系統(tǒng)：Windows10旗艦版；（2）開發(fā)工具：Pycharm（3）開發(fā)語言：Python（4）GPU：RTX406016GB（5）涉及重要環(huán)境：CUDA、Pytorch等；（6）環(huán)境管理：Anaconda4.2數(shù)據(jù)集的預(yù)處理與模型訓(xùn)練通過前文對YOLOv7的介紹后，本文在開發(fā)相關(guān)功能時，第一步首先明確了相關(guān)數(shù)據(jù)。在確定數(shù)據(jù)集之后，再根據(jù)已有的數(shù)據(jù)集編寫訓(xùn)練代碼，對模型進(jìn)行訓(xùn)練。4.2.1數(shù)據(jù)集的預(yù)處理本文研究的主題為“家居環(huán)境”，在數(shù)據(jù)集選擇方面重點應(yīng)偏向場景綜合、特征明顯的圖片。通過網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)的搜索、相關(guān)論壇信息的查找，本文使用了目前數(shù)據(jù)集較為多樣、質(zhì)量較高的COCO數(shù)據(jù)集，COCO數(shù)據(jù)集具體介紹如下。COCO數(shù)據(jù)集由微軟公司進(jìn)行標(biāo)注，其具有超大量的數(shù)據(jù)，包含了33萬張圖片，同時種類也非常多（80類）。對于COCO數(shù)據(jù)集而言，其圖片均來自于真實場景，對于模型的實際運用非常具有幫助。在本文研究中，COCO數(shù)據(jù)集也包含了眾多家居場景的目標(biāo)圖像，如典型的微波爐)、烤箱、冰箱、馬桶、床、電視機等。據(jù)不同場景具有不同特征這一關(guān)鍵點，本文將場景識別分為兩個步驟，先識別圖片中的特征物體，進(jìn)而根據(jù)識別處的特征物體判斷所處場景，給出推斷結(jié)論。例如，廁所這一場景中具有洗手盆、馬桶等特征物體，若識別出該類物體，可以給出相應(yīng)的場景判斷。部分?jǐn)?shù)據(jù)截圖如圖4-1所示：圖4-1部分?jǐn)?shù)據(jù)集信息根據(jù)YOLOv7所需數(shù)據(jù)集格式，本文將數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，按照標(biāo)準(zhǔn)格式進(jìn)行準(zhǔn)備，以便后期進(jìn)行訓(xùn)練，主要流程如下：（1）創(chuàng)建數(shù)據(jù)集：在放置數(shù)據(jù)集的磁盤內(nèi)創(chuàng)建文件夾，命名為MyHomeData件夾，在該文件夾中應(yīng)包含images、labels兩個文件夾，其中images文件夾用于保存圖像，根據(jù)比例按照train、val、test進(jìn)行保存。同時，labels文件夾保存對應(yīng)的檢測框坐標(biāo)以及類別信息，也同樣按照train、val、test三類進(jìn)行保存。（2）轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式：在使用YOLO框架時，需要對數(shù)據(jù)格式進(jìn)行設(shè)定。由于YOLO框架對于格式的要求，與COCO數(shù)據(jù)集原始格式有所差異，因此需要對COCO數(shù)據(jù)集進(jìn)行轉(zhuǎn)換，使其滿足YOLO框架的數(shù)據(jù)格式要求。4.2.2模型的訓(xùn)練按照YOLOv7訓(xùn)練要求，對相關(guān)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，具體參數(shù)如下：（1）數(shù)據(jù)集文件配置路徑：表示讀取coco.yaml文件，作為數(shù)據(jù)集來源parser.add_argument('--data',type=str,default=ROOT/'data/coco.yaml',help='dataset.yamlpath')parser.add_argument('--data',type=str,default=ROOT/'data/coco.yaml',help='dataset.yamlpath')（2）coco.yaml文件：在yaml文件中，給出了具體目標(biāo)類別數(shù)，本文一共設(shè)置為80類，大部分均為家居場景中常見的目標(biāo)。（3）訓(xùn)練迭代次數(shù)訓(xùn)練迭代次數(shù)其在YOLOv7里參數(shù)名為epoch，每一個epoch表示將訓(xùn)練集的圖片都訓(xùn)練一遍，epoch的合理設(shè)置決定了模型訓(xùn)練所花費的時間及模型的精度，當(dāng)epoch值過小時，模型的精度較低，會出現(xiàn)欠擬合現(xiàn)象，無法有效識別目標(biāo)物體。當(dāng)epoch值過大時，會出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。因此，隨著epoch值的增加，實際上是一個從欠擬合狀態(tài)到最優(yōu)值再到過擬合狀態(tài)的過程?；诖?，本文將該值設(shè)定在100。4.3實驗評價指標(biāo)在計算機視覺檢測任務(wù)中，需要通過合理的指標(biāo)對模型評估性能，在二分類任務(wù)中，其主要將實例分成正樣本與負(fù)樣本，檢測過程會如下四種情況：（1）TP：表示預(yù)測值和真實值一樣的樣本數(shù)量；（2）FN：真實值是正樣本，但被預(yù)測為負(fù)樣本；（3）FP：真實值是負(fù)樣本，但被預(yù)測為正樣本；（4）TN：真實值是負(fù)樣本，同樣被預(yù)測為負(fù)樣本；在多分類任務(wù)中，會獨立地對每個類別進(jìn)行評估得到每個類別的多個二分類評價指標(biāo)，涉及到精確率（Precision）與召回率（Recall），其組成定義如下：（1）精確率：該項指標(biāo)主要表示在全部的檢測結(jié)果中，預(yù)測結(jié)果為正類的樣本中占真正的正樣本比例。其中TP表示預(yù)測正確的樣本數(shù)量，TP+FN表示實際正樣本數(shù)，計算公式如下： (4-1)（2）召回率：該項指標(biāo)也稱為查全率，以檢測沙發(fā)為例，表示在檢測任務(wù)中，沙發(fā)目標(biāo)被正確檢出的比例。其中TP表示預(yù)測正確的樣本數(shù)量，TP+FN表示所有正樣本數(shù)，具體計算公式如下： (4-2)同時，與本文相關(guān)的評估指標(biāo)還包括了IOU與mAP（平均精度均值），具體解釋如下。一方面，IOU主要用于衡量檢測框與真實框之間的重合程度，最理想的情況便是兩者完全重疊，不存在偏差，這種狀況下IOU的值為1。在視覺檢測任務(wù)中，一般IOU的閾值設(shè)定為0.5，當(dāng)IOU值大于0.5時，則表示此次識別檢測正確，若小于0.5，則表示識別錯誤。為進(jìn)一步提高本文識別效果，本文將IOU的閾值適當(dāng)提高，使其為0.6，具體計算方法如圖4-2所示。圖4-2IOU計算方法另外一方面，當(dāng)mAP的值越大時，表示該模型的精度越高，mAP的取值與IOU類似，在0~1之間變動。mAP的值來源于AP，對所有類別的AP求平均即可得到mAP指標(biāo)，代表的含義即mean-Average-Precision，其中mean是對所有類別求平均，適用于多分類任務(wù)，具體公式如下： (4-3)上述公式表示中AP表示平均精度，其表示含義由召回率和精確率組成，即不同召回率點上的精確率取均值。在圖像中，可以理解為由精確率和召回率組成的曲線與坐標(biāo)軸圍成的區(qū)域面積。4.4家居場景物品檢測結(jié)果根據(jù)上述模型訓(xùn)練結(jié)果，得到一個具有識別家居場景目標(biāo)特征的模型。在檢測工作中，通過調(diào)用該模型，實現(xiàn)對家居場景圖片的識別功能，給出家居場景的判斷。4.4.1檢測流程與結(jié)果在家居場景檢測中，具體流程如下：（1）選擇圖片：選擇一張符合家居場景特征的圖片進(jìn)行識別；（2）識別特征：通過對圖片中的特征，如微波爐、床、沙發(fā)、電腦等，根據(jù)識別結(jié)果，推斷當(dāng)前圖片屬于哪一類家居場景；（3）結(jié)果反饋：將最終結(jié)果反饋給用戶。同時，給出檢測detect.py的具體代碼。在檢測的過程中，run函數(shù)為核心部分，包含了傳入?yún)?shù)、初始化配置、加載數(shù)據(jù)、輸入檢測以及非極大值抑制(NMS)等多個部分。在執(zhí)行detect.py后，會得到一張識別后的圖片。在識別后的圖片中，能夠框出相應(yīng)的目標(biāo)，給出該目標(biāo)的名字。進(jìn)而。本文根據(jù)所設(shè)分類，fenbie測試了廁所、廚房、臥室、客廳等重點場景的圖片。如圖4-3所示，本文測試了廚房場景的圖片。在圖4-3中，分別檢測出了冰箱、微波爐、碗等目標(biāo)。同時，我們可以看到對于微波爐和碗兩者目標(biāo)識別的概率方面有較為明顯的區(qū)別。對于兩者而言，微波爐的目標(biāo)更大，碗的目標(biāo)較小，本文訓(xùn)練的模型在小目標(biāo)檢測能力上還有待提升。圖4-3廚房場景檢測結(jié)果示意圖如圖4-4所示，本文測試了客廳場景的圖片。在圖4-4中，分別檢測出了電視以及盆栽兩個目標(biāo)。同樣，對于電視目標(biāo)，本文模型檢測的概率更高，達(dá)到了0.884，而對于盆栽的概率僅有0.783。對于兩者而言，盆栽屬于小目標(biāo)物體，其圖像細(xì)節(jié)也更為復(fù)雜，說明本文模型針對該類物體仍有進(jìn)一步提高空間?？偟膩碚f，檢測的準(zhǔn)確率已能夠推理出場景。圖4-4客廳場景檢測結(jié)構(gòu)示意圖如圖4-5所示，本文繼續(xù)對廁所場景進(jìn)行了測試。在廁所場景中，涉及的目標(biāo)較為單一，識別也較為簡單，通常通過馬桶等典型目標(biāo)進(jìn)行推理。在圖5-5、5-6中，均識別出了馬桶目標(biāo)且概率值均較高，表明具有較高的準(zhǔn)確率。同時，也能夠?qū)ο茨槼剡M(jìn)行識別。圖4-5廁所場景檢測示意圖4.4.2改進(jìn)前后模型的對比在算法改進(jìn)方面，本文采用了Soft-NMS進(jìn)行改進(jìn)，同時又對損失函數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化處理，選擇了更加強大的Alpha-IoU損失函數(shù)，為了體現(xiàn)改進(jìn)前后的結(jié)果差異性，突出本文改進(jìn)方法的有效性，本小節(jié)將方法改進(jìn)前后的模型精度進(jìn)行對比，在對比過程中，主要采取mAP指標(biāo)進(jìn)行比較。根據(jù)前文所述，mAP指標(biāo)能夠較好的體現(xiàn)模型檢測綜合能力。同時，在對mAP指標(biāo)進(jìn)行比較時，本小節(jié)同時給出相應(yīng)的mAP曲線，根據(jù)曲線能夠觀察mAP指標(biāo)中精確率、召回率兩者的變化。在對目標(biāo)檢測模型進(jìn)行改進(jìn)之前，采用了標(biāo)準(zhǔn)的評估方法，其中包括將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗證集。驗證集用于測試模型的泛化能力，記錄了模型在不同Recall值下的表現(xiàn)，以便更全面地理解模型的性能。如圖4-6所示，本文所設(shè)計的目標(biāo)檢測模型其在劃分驗證集中進(jìn)行測試，顯示精度為84.0%。同時隨著Recall值的增加，精度下降的較為明顯。圖4-6方法改進(jìn)前Precision-Recall曲線在算法改進(jìn)方面，本文采用了Soft-NMS（SoftNon-MaximumSuppression）技術(shù)來替代傳統(tǒng)的NMS（Non-MaximumSuppression）方法，同時又對損失函數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化處理，選擇性能更優(yōu)的Alpha-IoU損失函數(shù)，Alpha-IoU損失函數(shù)是IoU（IntersectionoverUnion）損失函數(shù)的改進(jìn)版，它不僅考慮了預(yù)測框和真實框之間的重疊區(qū)域，還加入了形狀一致性的度量，這有助于模型更好地學(xué)習(xí)物體的準(zhǔn)確邊界。具體結(jié)果圖4-7所示。改進(jìn)后的模型在驗證集上的精度得到了顯著提升。當(dāng)我們將這一結(jié)果與圖4-6進(jìn)行比較時，可以發(fā)現(xiàn)改進(jìn)后的方法使得模型精度提高了約2個百分點，達(dá)到了大約86.1%。這一改進(jìn)證明了Soft-NMS和Alpha-IoU損失函數(shù)結(jié)合使用的有效性。圖4-7方法改進(jìn)后Precision-Recall曲線通過對抑制策略和損失函數(shù)的改進(jìn)，本文訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型在精度和魯棒性方面都得到了顯著提升。4.5本章小結(jié)在本章的研究中，我們對YOLOv7目標(biāo)檢測算法進(jìn)行了深入的探討和分析。YOLOv7作為一個先進(jìn)的實時目標(biāo)檢測框架，以其高速和高準(zhǔn)確性在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。為了使其適應(yīng)家居場景識別這一特定任務(wù)，我們首先對數(shù)據(jù)集進(jìn)行了預(yù)處理，以確保其格式與YOLO框架兼容。接下來，詳細(xì)介紹了模型的訓(xùn)練過程。訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)模型是一個迭代的過程，需要大量的計算資源和時間。使用了分批次的訓(xùn)練方法，將數(shù)據(jù)集分成多個小批次進(jìn)行處理。在訓(xùn)練過程中，記錄模型的損失值和準(zhǔn)確率等關(guān)鍵指標(biāo)。為了驗證本研究方法的有效性，將改進(jìn)損失函數(shù)后的模型訓(xùn)練效果與原始模型效果進(jìn)行了對比。實驗結(jié)果表明，通過優(yōu)化損失函數(shù)，改進(jìn)后的模型在目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確度上有了顯著提升。

第5章場景識別界面實現(xiàn)5.1場景識別方案設(shè)計根據(jù)前文所述，COCO數(shù)據(jù)集所包含的圖片涵蓋多種家居場景特征，如沙發(fā)、床等。這些特征在家居場景識別中具有重要意義。本文采用YOLOv7算法，能夠準(zhǔn)確識別出各個圖片中所包含的家居場景特征信息，并返回相應(yīng)的識別結(jié)果?；谶@些特征信息，本文的場景識別方案主要采用推斷的方式進(jìn)行，具體來說，根據(jù)圖片特征信息進(jìn)行場景的推斷，當(dāng)識別出某個場景具有代表性的特征時，就將該場景對應(yīng)的概率進(jìn)行相應(yīng)的增加。在所有特征都遍歷的情況下，查看各個場景對應(yīng)概率最高的結(jié)果，并將該結(jié)果進(jìn)一步返回給用戶，給出相應(yīng)的推斷結(jié)果?？偟膩碚f，本文在場景識別功能實現(xiàn)方面依賴于上述流程，為提高用戶的使用體驗和可用性，界面展示方面采用了pyqt5進(jìn)行設(shè)計，通過可視化界面，用戶可以輕松上傳圖片、獲取識別結(jié)果等操作。5.2家居場景識別界面5.2.1界面設(shè)計本文所設(shè)計的識別頁面主要分為五個部分，分別是原圖區(qū)、識別圖片區(qū)、識別日志區(qū)、反饋區(qū)、數(shù)據(jù)展示區(qū)，如圖5-1所示。圖5-1識別頁面設(shè)計圖針對上述提及的五個部分，具體功能介紹如下：（1）原圖區(qū)：表示用戶上傳的圖片，在該部分中，能夠在用戶上傳完圖片進(jìn)行展示；（2）識別圖片區(qū)：該區(qū)域主要是用于展示識別的結(jié)果，當(dāng)模型對圖像識別完成后，圖像中會有相應(yīng)的檢測框標(biāo)出。（3）識別日志區(qū)：在該部分中，能夠展示每張圖片識別出的目標(biāo)特征，并且給出相應(yīng)的推斷結(jié)果。在日志區(qū)內(nèi)容的最后，能夠給出本次推理的概率大小，供用戶參考。（4）反饋區(qū)：具有兩個按鈕，分別為推測準(zhǔn)確與推測不準(zhǔn)確按鈕，用戶可以根據(jù)識別和推斷結(jié)果，進(jìn)行反饋，反饋的數(shù)據(jù)將存入數(shù)據(jù)庫，在可視化頁面中進(jìn)行展示。（5）數(shù)據(jù)展示區(qū)：表示當(dāng)前已識別圖片的整體準(zhǔn)確率，包含兩個信息，一方面是當(dāng)前已識別圖片的數(shù)量，另一方面是當(dāng)前識別的準(zhǔn)確率。5.2.2界面代碼及結(jié)果展示（1）用戶上傳圖片：當(dāng)用戶上傳完圖片后，界面如圖5-2所示。圖5-2上傳圖片在用戶上傳完圖片后，根據(jù)圖片的大小，為了能夠更加美觀的在識別界面進(jìn)行呈現(xiàn)，本文在相關(guān)代碼中進(jìn)行圖片大小轉(zhuǎn)換等操作，使其在識別界面中進(jìn)行展示，具體如下所示。defshowimg(self,img):globalvidimg2=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)_image=QtGui.QImage(img2[:],img2.shape[1],img2.shape[0],img2.shape[1]*3,QtGui.QImage.Format_RGB888)//對圖片的寬度高度進(jìn)行設(shè)定image_width=_image.width()image_height=_image.height()//按比例進(jìn)行調(diào)整ifimage_width/500>=image_height/400:ratio=image_width/800else:ratio=image_height/800new_width=int(image_width/ratio)new_height=int(image_height/ratio)new_img=_image.scaled(new_width,new_height,Qt.KeepAspectRatio)self.label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(new_img))（2）點擊識別按鈕：點擊識別按鈕后，識別圖片區(qū)能夠展示相關(guān)識別后的圖片，同時在識別日志區(qū)能夠給出相關(guān)的識別過程，點擊后的識別界面如圖5-3所示。在點擊開始識別后，調(diào)用已訓(xùn)練好的模型對圖片進(jìn)行檢測，并根據(jù)目標(biāo)特征進(jìn)行推理場景類別。圖5-3識別圖片（3）準(zhǔn)確性反饋：在識別完成后，用戶可以點擊推測準(zhǔn)確或不準(zhǔn)確進(jìn)行反饋，當(dāng)點擊任何一個按鈕時，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)將會發(fā)生變化，數(shù)據(jù)庫設(shè)計如圖5-4、圖5-5所示。圖5-4識別記錄表圖5-5準(zhǔn)確性反饋表在Python中，通過pymysql與mysql數(shù)據(jù)庫建立連接，后續(xù)根據(jù)SQL語言對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作，具體如下。#以插入反饋記錄為例，展示代碼conn=pymysql.connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='123456',database='yolov7')cursor=conn.cursor()current_date=datetime.now().date()#執(zhí)行插入語句sql="INSERTINTOinfof(time)VALUES(%s)"cursor.execute(sql,(current_date,))mit()cursor.close()conn.close()5.3本章小結(jié)在本章中，具體介紹了本文家居場景識別功能的實現(xiàn)過程，闡明了從功能區(qū)域的劃分到具體實現(xiàn)的各個步驟，首先將系統(tǒng)的功能區(qū)域劃分為圖像輸入、特征提取、場景判斷、結(jié)果展示等關(guān)鍵部分，同時以真實例子給出了識別的整體流程。對于其中的準(zhǔn)確性反饋功能，介紹了相應(yīng)的流程，允許用戶對識別結(jié)果提出疑問，用戶反饋的信息將被記錄并用于模型的優(yōu)化。結(jié)論隨著智能技術(shù)的飛速發(fā)展，家居場景識別在智能機器人、智能安防等領(lǐng)域的應(yīng)用變得尤為重要。準(zhǔn)確的家居場景識別不僅能夠提升設(shè)備的自主導(dǎo)航能力，還能增強智能安防系統(tǒng)的監(jiān)控效率。因此，對復(fù)雜家居環(huán)境中的物品進(jìn)行有效檢測及場景判斷，成為了研究的重點。本項目以YOLOv7算法為基礎(chǔ)，對家居場景進(jìn)行識別。利用YOLOv7算法對不同家居場景中的物品進(jìn)行實時檢測，獲取各類物品的位置和類別信息。通過分析目標(biāo)檢測的結(jié)果數(shù)據(jù)，運用概率模型推斷出圖片所呈現(xiàn)的家居場景類型，該過程涉及對檢測結(jié)果的深入分析，以確定各個檢測到的物品如何聯(lián)合起來表征一個特定的家居場景。最后，根據(jù)上述流程，結(jié)合pyqt5技術(shù)，設(shè)計實現(xiàn)了一個直觀易用的家居場景識別界面。在該識別頁面中，用戶能夠輕松上傳圖片并啟動識別過程，頁面會展示實時的識別結(jié)果，并在完成識別后顯示場景判斷的結(jié)果，此外，加入了準(zhǔn)確性反饋功能，記錄識別的結(jié)果，利于完善與改進(jìn)模型效果。本文設(shè)計的方法主要依賴于目標(biāo)檢測的結(jié)果來推斷整個家居場景的類型，這種方法雖然在很大程度上有效，但并未直接利用算法模型對整個場景進(jìn)行識別和理解，此外，本文雖采用識別效果較好的YOLOv7算法，但對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的調(diào)整相對有限，僅對非極大值抑制和損失函數(shù)方面進(jìn)行了改進(jìn)，還有進(jìn)一步優(yōu)化的空間。綜上，本文提出的家居場景識別方法雖有成果，但仍有需要改進(jìn)的空間，未來的研究將在提升算法的直接場景識別能力、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及更廣泛的算法對比等方面展開，以期達(dá)到更好的識別效果。

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