ffff

accept pr

.idea/workspace.xml

@@ -0,0 +1,60 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="AutoImportSettings">
+    <option name="autoReloadType" value="SELECTIVE" />
+  </component>
+  <component name="ChangeListManager">
+    <list default="true" id="ddcf00de-e299-4bae-956f-15823ef810e7" name="Changes" comment="" />
+    <option name="SHOW_DIALOG" value="false" />
+    <option name="HIGHLIGHT_CONFLICTS" value="true" />
+    <option name="HIGHLIGHT_NON_ACTIVE_CHANGELIST" value="false" />
+    <option name="LAST_RESOLUTION" value="IGNORE" />
+  </component>
+  <component name="Git.Settings">
+    <option name="RECENT_GIT_ROOT_PATH" value="$PROJECT_DIR$" />
+  </component>
+  <component name="ProjectColorInfo"><![CDATA[{
+  "associatedIndex": 8
+}]]></component>
+  <component name="ProjectId" id="2qNz6vVownCYeQB9hugijDiZyr1" />
+  <component name="ProjectViewState">
+    <option name="hideEmptyMiddlePackages" value="true" />
+    <option name="showLibraryContents" value="true" />
+  </component>
+  <component name="PropertiesComponent"><![CDATA[{
+  "keyToString": {
+    "RunOnceActivity.ShowReadmeOnStart": "true",
+    "git-widget-placeholder": "master",
+    "last_opened_file_path": "C:/Users/86156/Downloads/yolov8-master/yolov8",
+    "node.js.detected.package.eslint": "true",
+    "node.js.detected.package.tslint": "true",
+    "node.js.selected.package.eslint": "(autodetect)",
+    "node.js.selected.package.tslint": "(autodetect)",
+    "nodejs_package_manager_path": "npm",
+    "vue.rearranger.settings.migration": "true"
+  }
+}]]></component>
+  <component name="SharedIndexes">
+    <attachedChunks>
+      <set>
+        <option value="bundled-js-predefined-d6986cc7102b-e768b9ed790e-JavaScript-PY-243.21565.199" />
+        <option value="bundled-python-sdk-cab1f2013843-4ae2d6a61b08-com.jetbrains.pycharm.pro.sharedIndexes.bundled-PY-243.21565.199" />
+      </set>
+    </attachedChunks>
+  </component>
+  <component name="SpellCheckerSettings" RuntimeDictionaries="0" Folders="0" CustomDictionaries="0" DefaultDictionary="application-level" UseSingleDictionary="true" transferred="true" />
+  <component name="TaskManager">
+    <task active="true" id="Default" summary="Default task">
+      <changelist id="ddcf00de-e299-4bae-956f-15823ef810e7" name="Changes" comment="" />
+      <created>1734517648329</created>
+      <option name="number" value="Default" />
+      <option name="presentableId" value="Default" />
+      <updated>1734517648329</updated>
+      <workItem from="1734517649406" duration="2881000" />
+    </task>
+    <servers />
+  </component>
+  <component name="TypeScriptGeneratedFilesManager">
+    <option name="version" value="3" />
+  </component>
+</project>

MTSP-main/app.py

@@ -188,7 +188,7 @@ def login():
                                          'avatar':user_info['avatar'],
                                          'username':user_info['username']})
         return wrap_error_return_value('错误的用户名或密码！') # 登陆失败
-    # 登陆失败
+      # 登陆失败
     except:
         return wrap_error_return_value('系统繁忙，请稍后再试！')
 

MTSP-main/classes/car_chart.py

@@ -31,7 +31,7 @@ class WorkerThread(QThread):
         self.is_continue = False
         self.is_close = False
         self.is_exec = False
-
+#DFTFDFGY
         # 添加样式 赛博朋克
         plt.style.use("cyberpunk")
         # plt显示中文

MTSP-main/classes/main_config.py

@@ -1,74 +1,111 @@
 # -*- coding: utf-8 -*-
 # @Author : pan
-# @Description : 集成配置（单例模式）
+# @Description : 集成配置（采用单例模式实现），用于管理整个程序相关的配置信息，例如目标检测的参数、文件保存路径等配置内容，并支持从配置文件读取和保存配置信息的功能。
 # @Date : 2023年7月26日12:49:37
 
 import json
 import os
+# dddddd （这里看起来像是一个无意义的占位或者临时标记，暂时可以忽略其具体作用）
 
-
+# MainConfig类，用于管理程序的配置信息，采用单例模式设计，确保整个程序中只有一个该类的实例存在，方便统一管理配置。
 class MainConfig:
+    # 类属性，用于存储单例的实例对象，初始化为None，表示尚未创建实例。
     _instance = None
 
+    # __new__方法是在创建类实例时调用的特殊方法，用于控制实例的创建过程。
+    # 这里通过判断_instance是否为None来确保只有第一次调用时才真正创建实例，后续调用直接返回已创建的实例，从而实现单例模式。
     def __new__(cls, *args, **kwargs):
         if not cls._instance:
             cls._instance = super().__new__(cls)
         return cls._instance
 
+    # __init__方法是类的构造方法，用于初始化实例的属性。
+    # 在这里会进行一些配置相关的初始化操作，同时通过判断是否已经初始化过（通过'initialized'属性判断）来避免重复初始化。
     def __init__(self, config_path="main_config.json"):
         if hasattr(self, 'initialized'):
             return
         self.initialized = True
         self.config_path = config_path
 
-        # 默认配置
+        # 默认配置属性设置
+        # IOU（交并比）阈值，用于目标检测等场景中判断检测框的重叠程度等情况，默认值设为0.5。
         self.iou = 0.5
+        # 置信度阈值，用于过滤目标检测结果中置信度较低的检测框，默认值设为0.5。
         self.conf = 0.5
+        # 速率相关参数，具体作用需根据程序上下文确定，默认值设为1.0。
         self.rate = 1.0
+        # 是否保存检测结果视频的标志，默认设为False，表示不保存。
         self.save_res = False
+        # 是否保存检测结果文本标签信息的标志，默认设为False，表示不保存。
         self.save_txt = False
+        # 保存检测结果视频的默认路径，设为"pre_result"，后续可根据配置文件或实际情况修改。
         self.save_res_path = "pre_result"
+        # 保存检测结果文本标签信息的默认路径，设为"pre_labels"，后续可根据配置文件或实际情况修改。
         self.save_txt_path = "pre_labels"
+        # 模型文件所在的默认路径，设为"models"，用于存放或查找相关的模型文件。
         self.models_path = "models"
+        # 是否显示目标轨迹的标志，默认设为True，表示显示。
         self.show_trace = True
+        # 是否显示目标标签的标志，默认设为True，表示显示。
         self.show_labels = True
-        self.open_fold = os.getcwd()  # 设置为当前工作目录的路径
+        # 初始化为当前工作目录的路径，可作为程序后续操作的基础目录，比如打开文件等操作可能基于此目录进行。
+        self.open_fold = os.getcwd()
+        # RTSP（实时流传输协议）的IP地址及相关认证信息，用于连接对应的视频流源，默认设置了一个示例地址及简单的用户名和密码（实际应用中可能需要修改）。
         self.rtsp_ip = "rtsp://admin:admin@192.168.43.1:8554/live"
+        # 车辆相关的ID标识，具体作用需根据程序对车辆的处理逻辑确定，默认设为1。
         self.car_id = 1
+        # 车辆相关的阈值，可能用于判断车辆的某些条件是否满足等情况，默认设为10。
         self.car_threshold = 10
-        # 读取配置文件
+
+        # 调用load_config方法，尝试从配置文件中读取配置信息来更新默认配置。
         self.load_config()
 
+    # 从配置文件中加载配置信息的方法，如果配置文件不存在则先保存默认配置；如果存在则读取并更新相应的配置属性。
     def load_config(self):
-        # 如果文件不存在（写入，然后使用默认值）
+        # 如果指定的配置文件不存在
         if not os.path.exists(self.config_path):
+            # 先调用save_config方法保存默认配置信息到文件中（后续可通过编辑该文件来修改配置）
             self.save_config()
             return
-        # 如果文件存在（修改默认值）
+        # 如果配置文件存在，尝试打开文件并读取其中的配置数据
         with open(self.config_path) as f:
             try:
                 config_data = json.load(f)
-                # 读取配置
+                # 读取配置文件中的IOU值，如果不存在则使用当前类属性的默认值（self.iou）
                 self.iou = config_data.get("iou", self.iou)
+                # 读取配置文件中的置信度值，如果不存在则使用当前类属性的默认值（self.conf）
                 self.conf = config_data.get("conf", self.conf)
+                # 读取配置文件中的速率值，如果不存在则使用当前类属性的默认值（self.rate）
                 self.rate = config_data.get("rate", self.rate)
 
+                # 读取配置文件中是否保存检测结果视频的标志，如果不存在则使用当前类属性的默认值（self.save_res）
                 self.save_res = config_data.get("save_res", self.save_res)
+                # 读取配置文件中是否保存检测结果文本标签信息的标志，如果不存在则使用当前类属性的默认值（self.save_txt）
                 self.save_txt = config_data.get("save_txt", self.save_txt)
+                # 读取配置文件中保存检测结果视频的路径，如果不存在则使用当前类属性的默认值（self.save_res_path）
                 self.save_res_path = config_data.get("save_res_path", self.save_res_path)
+                # 读取配置文件中保存检测结果文本标签信息的路径，如果不存在则使用当前类属性的默认值（self.save_txt_path）
                 self.save_txt_path = config_data.get("save_txt_path", self.save_txt_path)
+                # 读取配置文件中模型文件所在的路径，如果不存在则使用当前类属性的默认值（self.models_path）
                 self.models_path = config_data.get("models_path", self.models_path)
+                # 读取配置文件中是否显示目标标签的标志，如果不存在则使用当前类属性的默认值（self.show_labels）
                 self.show_labels = config_data.get("show_labels", self.show_labels)
+                # 读取配置文件中是否显示目标轨迹的标志，如果不存在则使用当前类属性的默认值（self.show_trace）
                 self.show_trace = config_data.get("show_trace", self.show_trace)
 
+                # 读取配置文件中当前工作目录的路径，如果不存在则使用当前类属性的默认值（self.open_fold）
                 self.open_fold = config_data.get("open_fold", self.open_fold)
+                # 读取配置文件中RTSP的IP地址，如果不存在则使用当前类属性的默认值（self.rtsp_ip）
                 self.rtsp_ip = config_data.get("rtsp_ip", self.rtsp_ip)
+                # 读取配置文件中车辆相关的ID标识，如果不存在则使用当前类属性的默认值（self.car_id）
                 self.car_id = config_data.get("car_id", self.car_id)
+                # 读取配置文件中车辆相关的阈值，如果不存在则使用当前类属性的默认值（self.car_threshold）
                 self.car_threshold = config_data.get("car_threshold", self.car_threshold)
             except (json.JSONDecodeError, KeyError, TypeError):
+                # 如果在读取配置文件或解析配置数据过程中出现错误（比如JSON格式错误、缺少关键键值等），则重新保存默认配置信息覆盖原配置文件
                 self.save_config()
 
-    # 保存配置
+    # 保存当前配置信息到配置文件的方法，将类中的各个配置属性整理成字典格式，转换为JSON字符串后写入到指定的配置文件中。
     def save_config(self):
         new_config = {"iou": self.iou,
                       "conf": self.conf,
@@ -76,8 +113,7 @@ class MainConfig:
                       "save_res": self.save_res,
                       "save_txt": self.save_txt,
                       "save_res_path": self.save_res_path,
-                      "save_txt_path": self.save_txt_path,
-                      "models_path" : self.models_path,
+                      "models_path": self.models_path,
                       "open_fold": self.open_fold,
                       "show_trace": self.show_trace,
                       "show_labels": self.show_labels,
@@ -92,4 +128,5 @@ class MainConfig:
 
 
 if __name__ == "__main__":
+    # 创建MainConfig类的实例，由于采用单例模式，这里获取到的是整个程序中唯一的配置实例对象，后续可以通过这个对象来访问和操作配置信息。
     config = MainConfig()

MTSP-main/classes/paint_chart.py

@@ -3,6 +3,8 @@
 # @Description : 废弃方案（雷达图）
 # @Date : 2023年7月27日10:46:04
 
+# 从PyQt5.QtWidgets模块中导入多个类，这些类用于创建不同类型的窗口部件，例如QApplication用于管理应用程序的生命周期和设置，
+# QWidget是所有用户界面对象的基类，QLabel用于显示文本或图像标签，QVBoxLayout用于创建垂直布局管理器，QMainWindow是主窗口类，提供了应用程序主窗口的框架。
 from PyQt5.QtWidgets import (
     QApplication,
     QWidget,
@@ -10,62 +12,119 @@ from PyQt5.QtWidgets import (
     QVBoxLayout,
     QMainWindow
 )
+# 从PyQt5.QtGui模块中导入多个类，QPixmap用于处理图像像素数据，QPaintEvent用于处理绘图事件相关操作，QImage用于表示图像数据结构。
 from PyQt5.QtGui import (
     QPixmap,
     QPaintEvent,
     QImage
 )
+# 从PyQt5.QtCore模块中导入QThread类，用于在多线程环境中创建线程，实现多线程相关的功能（不过在当前代码中未体现其具体使用）。
 from PyQt5.QtCore import (
     QThread
 )
+# 导入PyQt5.Qt模块下的所有内容（通常不建议在大型项目中这样做，因为可能会导致命名空间冲突，但在简单示例中可以方便使用各种相关类和函数）。
 from PyQt5.Qt import *
 import sys
 import numpy as np
+# 从matplotlib.backends.backend_qtagg模块中导入FigureCanvas类，它用于将matplotlib绘制的图形嵌入到PyQt应用程序的窗口部件中，实现图形展示功能。
 from matplotlib.backends.backend_qtagg import FigureCanvas
 import matplotlib.pyplot as plt
+#lxy
 
-
+# 定义了一个名为drawCloudMain的类，它继承自QMainWindow，用于创建一个带有特定绘图功能（绘制雷达图相关）的主窗口。
 class drawCloudMain(QMainWindow):
     def __init__(self) -> None:
         super().__init__()
-        self.r = 2 * np.random.rand(100)  # 生成100个服从“0~1”均匀分布的随机样本值
-        self.angle = 2 * np.pi * np.random.rand(100)  # 生成角度
+        # 使用numpy的random.rand函数生成100个服从“0~1”均匀分布的随机样本值，作为雷达图中每个数据点到原点的距离（半径），
+        # 这里将生成的随机值乘以2，使得半径的取值范围大致在0到2之间（不过后续代码中设置了y轴范围限制，实际展示效果会根据该限制调整）。
+        self.r = 2 * np.random.rand(100)
+        # 使用numpy的random.rand函数生成100个在“0到2 * pi”之间均匀分布的随机角度值，用于确定雷达图中每个数据点的角度位置。
+        self.angle = 2 * np.pi * np.random.rand(100)
 
     def paintEvent(self, painter: QPaintEvent) -> None:
-        plt.cla()  # 清屏
-        # 获取绘图并绘制
+        """
+        函数功能：
+        重写QWidget类的paintEvent方法，用于处理绘图事件。当窗口需要重绘（例如初次显示、窗口大小改变、被遮挡后重新显示等情况）时，
+        该方法会被自动调用，在这里实现绘制雷达图的具体逻辑。
+
+        参数说明：
+        painter (QPaintEvent)：绘图事件对象，包含了与绘图相关的一些信息，不过在当前函数中未直接使用该参数进行操作，
+                              它主要是由系统传递过来触发绘图操作的一个标识。
+
+        返回值：
+        None
+        """
+        # 清除当前matplotlib的绘图区域，相当于清空之前可能存在的绘图内容，为新的绘图做准备。
+        plt.cla()
+        # 获取matplotlib的Figure对象，它是整个绘图的顶层容器，类似于一张画布，可以在上面添加各种坐标轴、图形等元素。
         fig = plt.figure()
+        # 在Figure对象上添加一个极坐标投影的坐标轴，参数[0, 0, 1, 1]表示坐标轴在Figure中的位置和大小（这里是占满整个Figure），
+        # 通过设置projection="polar"指定为极坐标系统，后续绘制的图形将基于极坐标进行展示，适用于绘制雷达图等需要极坐标表示的图形。
         ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1], projection="polar")
+        # 设置极坐标中y轴（半径方向）的范围，将其限制在0到10之间，这样绘制的数据点的半径值会根据这个范围进行缩放展示。
         ax.set_ylim(0, 10)
+        # 设置y轴（半径方向）的刻度，这里指定刻度值为从0到10，间隔为2，用于在雷达图的半径方向上显示清晰的刻度标记，方便查看数据的大小。
         ax.set_yticks(np.arange(0, 10, 2))
+        # 在极坐标的坐标轴上绘制散点图，使用之前生成的角度（self.angle）和半径（self.r）数据作为散点的坐标位置，
+        # 以此展示出随机分布的散点构成的雷达图样式的图形。
         ax.scatter(self.angle, self.r)
+        # 创建一个FigureCanvas对象，它将matplotlib的Figure对象嵌入到PyQt的窗口部件体系中，使得绘制的图形可以在PyQt窗口中显示出来。
         cavans = FigureCanvas(fig)
+        # 将创建好的包含绘图内容的FigureCanvas设置为当前主窗口的中心部件，这样绘图就会显示在主窗口的中央区域。
         self.setCentralWidget(cavans)
 
 
+# 定义了一个名为drawCloud的类，它继承自QWidget，同样用于创建一个可以绘制雷达图的窗口部件，与drawCloudMain类功能类似但结构稍有不同。
 class drawCloud(QWidget):
     def __init__(self) -> None:
         super().__init__()
-        self.r = 2 * np.random.rand(100)  # 生成100个服从“0~1”均匀分布的随机样本值
-        self.angle = 2 * np.pi * np.random.rand(100)  # 生成角度
+        # 与drawCloudMain类中的操作类似，生成100个服从“0~1”均匀分布的随机样本值，作为雷达图的半径数据，乘以2后半径取值范围大致在0到2之间。
+        self.r = 2 * np.random.rand(100)
+        # 同样生成100个在“0到2 * pi”之间均匀分布的随机角度值，用于确定雷达图中数据点的角度位置。
+        self.angle = 2 * np.pi * np.random.rand(100)
 
+        # 创建一个matplotlib的Figure对象，作为绘图的顶层容器，后续将在这个Figure上添加坐标轴和绘制图形。
         self.figure = plt.figure()
+        # 创建一个FigureCanvas对象，用于将matplotlib的Figure嵌入到PyQt窗口部件中，以便在窗口中展示绘制的图形。
         self.canvas = FigureCanvas(self.figure)
 
+        # 创建一个垂直布局管理器，用于管理窗口中的部件布局，将其与当前的QWidget对象（self）关联起来，意味着该布局将应用于这个窗口部件内部。
         layout = QVBoxLayout(self)
+        # 将包含绘图内容的FigureCanvas添加到垂直布局中，这样它就会按照垂直布局的规则在窗口中显示，通常会在窗口中从上到下排列部件。
         layout.addWidget(self.canvas)
 
     def paintEvent(self, painter: QPaintEvent) -> None:
+        """
+        函数功能：
+        重写QWidget类的paintEvent方法，用于处理绘图事件，在窗口需要重绘时被调用，实现绘制雷达图的具体逻辑，
+        与drawCloudMain类中的paintEvent方法类似但基于自身的成员变量和布局结构进行操作。
+
+        参数说明：
+        painter (QPaintEvent)：绘图事件对象，包含绘图相关信息，在当前函数中未直接使用该参数进行操作，主要用于触发绘图操作。
+
+        返回值：
+        None
+        """
+        # 在之前创建的Figure对象上添加一个极坐标投影的坐标轴，同样占满整个Figure，用于后续在极坐标下绘制图形。
         ax = self.figure.add_axes([0, 0, 1, 1], projection="polar")
+        # 设置极坐标中y轴（半径方向）的范围为0到10，用于控制绘制的数据点在半径方向上的展示范围。
         ax.set_ylim(0, 10)
+        # 设置y轴（半径方向）的刻度，从0到10间隔为2，方便在雷达图上显示清晰的半径刻度标记。
         ax.set_yticks(np.arange(0, 10, 2))
+        # 在极坐标的坐标轴上绘制散点图，使用已经生成的角度（self.angle）和半径（self.r）数据作为散点的坐标，展示雷达图样式的图形。
         ax.scatter(self.angle, self.r)
+        # 调用FigureCanvas的draw方法，触发图形的重绘操作，确保绘图内容能够及时更新并显示在窗口中，例如在窗口大小改变等需要重绘的情况下生效。
         self.canvas.draw()
 
 
 if __name__ == '__main__':
+    # 创建一个QApplication对象，它是整个PyQt应用程序的核心，用于管理应用程序的生命周期，处理各种事件循环等，
+    # sys.argv参数用于传递命令行参数给应用程序（在简单示例中可能不一定会用到这些参数，但在实际复杂应用中可能会有相关配置通过命令行传入）。
     app = QApplication(sys.argv)
+    # 创建一个drawCloud类的实例对象，即创建一个可以绘制雷达图的窗口部件。
     windows = drawCloud()
+    # 显示创建好的窗口部件，使其在屏幕上可见，调用这个方法后，窗口会根据其内部的布局和绘制逻辑展示相应的内容（这里就是雷达图）。
     windows.show()
-    sys.exit(app.exec())
-
+    # 启动应用程序的事件循环，使得应用程序能够响应各种用户交互事件（如鼠标点击、键盘输入等）以及系统事件（如窗口重绘等），
+    # 程序会一直运行在这个循环中，直到用户关闭窗口等操作触发退出事件，然后返回应用程序的退出状态码，传递给sys.exit用于正常退出程序。
+    sys.exit(app.exec())

MTSP-main/classes/paint_trail.py

@@ -7,7 +7,7 @@ from collections import deque
 
 import cv2
 import numpy as np
-
+#LXT
 palette = (2 ** 11 - 1, 2 ** 15 - 1, 2 ** 20 - 1)
 COLORS_10 =[(144,238,144),(178, 34, 34),(221,160,221),(  0,255,  0),(  0,128,  0),(210,105, 30),(220, 20, 60),
             (192,192,192),(255,228,196),( 50,205, 50),(139,  0,139),(100,149,237),(138, 43,226),(238,130,238),
@@ -37,7 +37,7 @@ def compute_color_for_labels(label):
     else:
         color = [int((p * (label ** 2 - label + 1)) % 255) for p in palette]
     return tuple(color)
-
+#LXY
 #绘制轨迹
 def draw_trail(img, bbox, names,object_id, identities=None, offset=(0, 0)):
     try:

MTSP-main/classes/sql_connect.py

@@ -104,7 +104,7 @@ if __name__ == "__main__":
 	show_data_db1 = db.get_list('select * from auto ')
 	pprint(show_data_db1)
 
-
+#LXY
 	# 方法2：
 	# 如果你的应用程序只偶尔需要进行数据库操作或者需要更加严谨的资源管理，可以选择使用 with 语句的方式。
 	with SQLManager() as sql_manager:

MTSP-main/classes/yolo.py

@@ -1,7 +1,3 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-# @Author : pan
-# @Description : 封装了一些函数
-# @Date : 2023年8月8日09:45:23
 
 import supervision as sv
 from ultralytics import YOLO
@@ -25,72 +21,139 @@ import cv2
 from classes.paint_trail import draw_trail
 from utils.main_utils import check_path
 
+# 定义一个空列表，用于存储时间轴相关的数据（可能是后续绘制图表时的x轴数据，比如对应不同时刻等情况），
+# 具体用途要结合整体代码功能来看，可能与记录检测过程在不同时间点的相关信息有关。
 x_axis_time_graph = []
+# 定义一个空列表，用于存储数量相关的数据（可能是检测到的目标数量等情况，对应绘制图表时的y轴数据），
+# 同样要结合整体代码逻辑来明确其具体用途，大概率是用于展示随着时间变化检测目标数量等的变化趋势。
 y_axis_count_graph = []
+# 定义一个计数器变量，用于记录视频相关的编号或者计数，初始值设为0，从变量名推测可能是针对多个视频处理时进行区分编号等操作。
 video_id_count = 0
+#xlylxy
 
-
+# 定义YoloPredictor类，它继承自BasePredictor和QObject，意味着这个类既具备BasePredictor类的相关功能特性，
+# 又能利用QObject类在Qt框架下实现信号与槽等面向对象的事件机制相关功能，可能用于目标检测以及与Qt界面交互相关的操作。
 class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
-    yolo2main_trail_img = Signal(np.ndarray)  # 轨迹图像信号
-    yolo2main_box_img = Signal(np.ndarray)  # 绘制了标签与锚框的图像的信号
-    yolo2main_status_msg = Signal(str)  # 检测/暂停/停止/测试完成等信号
-    yolo2main_fps = Signal(str)  # fps
-
-    yolo2main_labels = Signal(dict)  # 检测到的目标结果（每个类别的数量）
-    yolo2main_progress = Signal(int)  # 进度条
-    yolo2main_class_num = Signal(int)  # 当前帧类别数
-    yolo2main_target_num = Signal(int)  # 当前帧目标数
-
+    # 定义一个信号，用于发送轨迹图像数据（以numpy数组形式），可以将检测到的目标轨迹相关图像信息传递给连接了该信号的槽函数，
+    # 以便在Qt界面或者其他相关模块中进行展示等操作，信号传递的数据类型为numpy.ndarray。
+    yolo2main_trail_img = Signal(np.ndarray)
+    # 定义一个信号，用于发送绘制了标签与锚框的图像数据（以numpy数组形式），方便将带有检测结果标注的图像传递出去，供显示或者进一步处理。
+    yolo2main_box_img = Signal(np.ndarray)
+    # 定义一个信号，用于发送检测相关的状态消息（以字符串形式），像“正在加载模型...”“检测中...”“检测终止”等状态提示，
+    # 可以让接收该信号的部分（比如界面显示模块）根据消息内容更新显示给用户相应的状态信息。
+    yolo2main_status_msg = Signal(str)
+    # 定义一个信号，用于发送每秒帧率（FPS）相关的字符串信息，可能用于在界面上展示检测过程中的实时帧率情况，让用户了解检测速度。
+    yolo2main_fps = Signal(str)
+
+    # 定义一个信号，用于发送检测到的目标结果信息（以字典形式），字典中可能包含每个类别的数量等统计信息，
+    # 便于其他模块根据这些结果进行数据展示或者进一步分析等操作。
+    yolo2main_labels = Signal(dict)
+    # 定义一个信号，用于发送检测进度相关的信息（以整数形式），通常可以用于更新界面上的进度条展示，让用户直观看到检测的进度情况。
+    yolo2main_progress = Signal(int)
+    # 定义一个信号，用于发送当前帧中类别数量相关的信息（以整数形式），用于告知其他部分当前帧图像中检测到了多少种类别的目标。
+    yolo2main_class_num = Signal(int)
+    # 定义一个信号，用于发送当前帧中目标总数量相关的信息（以整数形式），方便展示每帧图像中具体检测到的目标个数情况。
+    yolo2main_target_num = Signal(int)
 
     def __init__(self, cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None):
+        """
+        类的构造函数，用于初始化YoloPredictor类的实例对象，进行各种属性和参数的设置。
+
+        参数说明：
+        cfg（可选）：配置信息，默认值为DEFAULT_CFG（具体值需看代码中别处对其的定义），可能包含模型配置、检测相关的各种参数等内容，
+                    用于初始化模型和相关检测设置。
+        overrides（可选）：用于覆盖默认配置的参数，类型可能是字典或者其他可用于修改配置的结构，通过它可以对cfg中的部分配置进行自定义修改。
+
+        具体操作：
+        首先调用父类（BasePredictor和QObject）的构造函数来初始化继承自它们的部分，确保继承的属性和方法等能正常使用，
+        然后进行一系列与检测任务、界面显示、结果保存等相关的属性初始化操作。
+        """
         super(YoloPredictor, self).__init__()
         QObject.__init__(self)
 
         try:
+            # 尝试获取配置信息，通过调用get_cfg函数（具体功能需看其定义），传入cfg和overrides参数，获取最终用于模型和检测的配置参数，
+            # 如果获取过程出现异常（比如函数内部执行出错等情况），则通过pass跳过异常处理，可能导致使用默认配置或者部分未正确初始化的配置情况。
             self.args = get_cfg(cfg, overrides)
         except:
             pass
+        # 根据配置参数中的项目名称（project）或者默认的运行目录（SETTINGS['runs_dir']）与任务名称（self.args.task）来确定项目路径，
+        # 如果配置中没有指定项目名称，则使用默认的运行目录与任务名称组合作为项目路径。
         project = self.args.project or Path(SETTINGS['runs_dir']) / self.args.task
+        # 根据配置参数中的模式（mode）来确定一个名称，这里直接使用配置中的模式值作为名称，具体用途可能与保存结果、区分不同运行模式等相关。
         name = f'{self.args.mode}'
+        # 使用increment_path函数（功能可能是根据给定路径进行路径递增操作，比如避免同名路径冲突等情况）来生成保存目录路径，
+        # 传入项目路径与名称的组合以及是否允许已存在（根据配置中的exist_ok参数）的标识，确保保存结果等操作有合适的目录可用。
         self.save_dir = increment_path(Path(project) / name, exist_ok=self.args.exist_ok)
+        # 初始化一个标识，表示是否已经完成热身操作（具体热身操作可能与模型加载、初始化相关的前置准备工作有关，从变量名推测），初始值设为False。
         self.done_warmup = False
         if self.args.show:
+            # 如果配置参数中要求显示（show为True），则调用check_imshow函数（可能用于检查是否可以显示图像，比如检查显示设备是否可用等情况，
+            # 并且根据warn参数决定是否给出警告提示）来处理显示相关的设置，将处理后的结果重新赋值给self.args.show。
             self.args.show = check_imshow(warn=True)
 
-        # GUI args
-        self.used_model_name = None  # 使用过的检测模型名称
-        self.new_model_name = None  # 新更改的模型
-
-        self.source = ''  # 输入源str
-        self.progress_value = 0  # 进度条的值
-
-        self.stop_dtc = False  # 终止bool
-        self.continue_dtc = True  # 暂停bool
-
-
-        # config
-        self.iou_thres = 0.45  # iou
-        self.conf_thres = 0.25  # conf
-        self.speed_thres = 0.01  # delay, ms （缓冲）
-
-        self.save_res = False  # 保存MP4
-        self.save_txt = False  # 保存txt
+        # GUI相关参数初始化部分，以下这些变量用于在图形用户界面（GUI）交互或者展示相关场景下使用，记录一些状态、名称等信息。
+
+        # 用于记录使用过的检测模型名称，初始值设为None，表示尚未记录使用过的模型名称，后续在使用模型的过程中可能会对其赋值更新。
+        self.used_model_name = None
+        # 用于记录新更改的模型相关信息（具体更改的内容可能是模型参数、模型文件等情况），初始值设为None，
+        # 当有模型更新操作时可以对其进行赋值，以便后续根据新模型进行相应处理。
+        self.new_model_name = None
+
+        # 用于记录输入源的字符串表示，比如可以是视频文件路径、摄像头设备编号等信息，初始值为空字符串，后续会在获取数据源时进行赋值。
+        self.source = ''
+        # 用于记录进度条的值，代表检测任务的进度情况，初始值设为0，随着检测过程推进可以更新该值来实时反映进度，通过信号发送给界面更新显示。
+        self.progress_value = 0
+
+        # 用于标记是否终止检测操作的布尔变量，初始值设为False，表示默认不终止检测，当满足某些终止条件时会将其设为True来停止检测循环等操作。
+        self.stop_dtc = False
+        # 用于标记是否暂停检测操作的布尔变量，初始值设为True，表示默认可以继续检测，当需要暂停时会将其设为False，暂停检测循环，
+        # 之后可以再通过改变该值恢复检测操作，实现暂停/继续功能。
+        self.continue_dtc = True
+
+        # 配置相关参数初始化部分，以下这些变量用于配置检测过程中的一些关键参数，如阈值、保存设置、显示设置等。
+
+        # 用于设置交并比（IoU）阈值，该阈值在目标检测中常用于判断预测框与真实框的重叠程度，以确定是否为有效的检测结果，这里设为0.45。
+        self.iou_thres = 0.45
+        # 用于设置置信度（Confidence）阈值，即模型预测某个目标存在的可信度，只有置信度高于该阈值的检测结果才会被考虑，这里设为0.25。
+        self.conf_thres = 0.25
+        # 用于设置速度相关的阈值（从变量名推测可能与处理延迟、缓冲相关，单位是毫秒），具体用途要结合代码中使用该变量的地方来确定，这里设为0.01。
+        self.speed_thres = 0.01
+
+        # 用于标记是否保存检测结果视频（MP4格式）的布尔变量，初始值设为False，表示默认不保存视频结果，若需要保存可将其设为True，
+        # 并配合后续相关的保存代码进行视频保存操作。
+        self.save_res = False
+        # 用于标记是否保存检测结果文本信息（可能是标注信息等，格式为txt）的布尔变量，初始值设为False，代表默认不保存文本结果，
+        # 若需要记录详细的文本标注等情况可以将其设为True，并设置相应的保存路径等进行保存操作。
+        self.save_txt = False
+        # 用于指定保存检测结果视频的路径，初始值设为"pre_result"，后续可能会根据实际情况进行调整或者拼接完整的文件名等操作来正确保存视频。
         self.save_res_path = "pre_result"
+        # 用于指定保存检测结果文本信息的路径，初始值设为"pre_labels"，同样可能会根据实际情况进一步处理来确保文本信息能准确保存到相应位置。
         self.save_txt_path = "pre_labels"
 
-        self.show_labels = True  # 显示图像标签bool
-        self.show_trace = True  # 显示图像轨迹bool
+        # 用于标记是否显示图像标签的布尔变量，初始值设为True，表示默认显示检测到的目标对应的标签信息，若不想显示可将其设为False。
+        self.show_labels = True
+        # 用于标记是否显示图像轨迹的布尔变量，初始值设为True，意味着默认会显示检测目标的轨迹信息，若不需要展示轨迹可将其设为False。
+        self.show_trace = True
 
+        # 运行时候的参数初始化部分，以下这些变量用于在检测运行过程中记录各种实时状态、计数等信息，方便后续计算和展示相关数据。
 
-        # 运行时候的参数放这里
-        self.start_time = None  # 拿来算FPS的计数变量
+        # 用于记录检测开始时间的变量，初始值设为None，在检测开始时会获取当前时间赋值给它，以便后续用于计算每秒帧率（FPS）等操作，
+        # 作为计时的起始时间点。
+        self.start_time = None
+        # 用于计数的变量，初始值设为None，从代码中后续使用情况看可能参与到FPS计算或者其他计数相关的逻辑中，具体含义要结合具体使用代码确定。
         self.count = None
+        # 用于累计计数的变量，初始值设为None，可能用于对检测到的目标数量或者其他相关量进行累加统计，具体用途要结合使用场景分析。
         self.sum_of_count = None
+        # 用于记录当前帧中类别数量的变量，初始值设为None，在检测每帧图像时会更新该值来反映当前帧包含的目标类别个数情况。
         self.class_num = None
+        # 用于记录总帧数的变量，初始值设为None，在处理视频等情况时会获取视频的总帧数赋值给它，方便进行进度计算、循环控制等操作。
         self.total_frames = None
+        # 用于记录锁相关的标识（具体锁的用途可能与多线程、资源访问控制等相关，从变量名推测），初始值设为None，后续根据实际需求使用。
         self.lock_id = None
 
-        # 设置线条样式    厚度 & 缩放大小
+        # 创建一个BoxAnnotator对象（具体功能需看其类定义，从参数看可能用于绘制标注框相关的操作），设置标注框的厚度、文本厚度以及文本缩放比例等属性，
+        # 用于后续在图像上绘制检测结果的标注信息，使标注更清晰美观，符合展示要求。
         self.box_annotator = sv.BoxAnnotator(
             thickness=2,
             text_thickness=1,
@@ -100,66 +163,65 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
     # 点击开始检测按钮后的检测事件
     @smart_inference_mode()  # 一个修饰器，用来开启检测模式：如果torch>=1.9.0，则执行torch.inference_mode()，否则执行torch.no_grad()
     def run(self):
+        """
+        该方法是在点击开始检测按钮后执行的检测逻辑主体，负责整个检测过程的流程控制，包括加载模型、获取数据源、处理检测结果以及控制检测循环等操作。
+
+        具体操作：
+        首先发送状态消息信号表示正在加载模型，进行一些计数和计时变量的初始化，然后检查保存结果的路径是否存在（如果需要保存结果的话），
+        接着加载模型、获取数据源，初始化用于绘制图表的数据（折线图相关的x轴和y轴数据列表），之后根据数据源类型进行不同的处理（比如视频的总帧数获取等），
+        再创建用于保存结果视频的对象（如果需要保存视频），最后进入一个无限循环，在循环中根据暂停、终止等条件来处理每帧图像的检测结果以及相应的保存、状态更新等操作。
+        """
+        # 发送状态消息信号，告知其他接收该信号的部分（如界面显示模块）当前正在加载模型，以便更新显示相应的状态提示给用户。
         self.yolo2main_status_msg.emit('正在加载模型...')
+        # 将LoadStreams类（具体功能需看其定义）中的capture属性设为空字符串，可能用于重置或者初始化数据源相关的状态，
+        # 具体作用要结合LoadStreams类的使用场景来确定。
         LoadStreams.capture = ''
-        self.count = 0                 # 拿来参与算FPS的计数变量
-        self.start_time = time.time()  # 拿来算FPS的计数变量
+        # 初始化计数变量，用于参与每秒帧率（FPS）等相关的计算，将其初始值设为0。
+        self.count = 0
+        # 获取当前时间并赋值给start_time变量，用于记录检测开始的时间点，方便后续计算FPS等操作，通过time.time()函数获取当前时间的时间戳（秒数）。
+        self.start_time = time.time()
         global video_id_count
 
-        # 检查保存路径
+        # 检查保存文本结果的路径是否存在，如果需要保存检测结果文本（self.save_txt为True），则调用check_path函数（功能可能是创建路径等确保路径可用）进行检查。
         if self.save_txt:
             check_path(self.save_txt_path)
+        # 检查保存视频结果的路径是否存在，同理，如果要保存检测结果视频（self.save_res为True），调用check_path函数确保保存视频的路径可用。
         if self.save_res:
             check_path(self.save_res_path)
 
+        # 调用load_yolo_model函数（具体功能为加载YOLO模型，内部应该涉及模型文件读取、初始化等操作）加载YOLO模型，将加载好的模型赋值给model变量，
+        # 以便后续使用该模型进行目标检测操作。
         model = self.load_yolo_model()
 
-        # 获取数据源 （不同的类型获取不同的数据源）
+        # 获取数据源，通过调用model的track方法（具体track方法的功能可能是根据输入源进行目标跟踪检测等操作，传入相关参数来配置检测行为），
+        # 传入输入源（self.source）、是否显示（show参数设为False，可能表示不在获取数据源阶段显示相关图像等情况）、是否以流的形式处理（stream设为True，
+        # 适合处理视频等连续数据的情况）以及交并比阈值（iou）和置信度阈值（conf）等参数，然后使用iter函数将返回的结果转换为迭代器，方便后续逐帧处理。
         iter_model = iter(
             model.track(source=self.source, show=False, stream=True, iou=self.iou_thres, conf=self.conf_thres))
 
-        # 折线图数据初始化
+        # 折线图数据初始化，将全局的x轴时间数据列表和y轴数量数据列表清空，重新开始记录本次检测过程中相关的数据，
+        # 用于后续可能的绘制图表展示检测目标数量随时间变化趋势等操作。
         global x_axis_time_graph, y_axis_count_graph
         x_axis_time_graph = []
         y_axis_count_graph = []
 
+        # 发送状态消息信号，告知其他部分当前进入检测阶段，相应的界面等可以显示“检测中...”这样的提示给用户。
         self.yolo2main_status_msg.emit('检测中...')
 
         # 使用OpenCV读取视频——获取进度条
+        # 通过判断输入源（self.source）的文件格式（是否包含常见的视频格式后缀如'mp4'、'avi'等），如果是视频文件，
+        # 则使用cv2.VideoCapture函数（OpenCV中用于打开视频文件或者摄像头设备获取视频流的函数）打开视频，获取视频的总帧数（通过cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT属性），
+        # 然后释放视频资源（调用release方法），这里获取总帧数可能是用于后续计算检测进度、循环控制等操作，虽然释放了资源但已经获取到了需要的总帧数信息。
         if 'mp4' in self.source or 'avi' in self.source or 'mkv' in self.source or 'flv' in self.source or 'mov' in self.source:
             cap = cv2.VideoCapture(self.source)
             self.total_frames = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
             cap.release()
 
-        # 如果保存，则创建写入对象
-        img_res, result, height, width = self.recognize_res(iter_model)
-        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
-        out = None  # 视频写出变量
-        if self.save_res:
-            out = cv2.VideoWriter(f'{self.save_res_path}/video_result_{video_id_count}.mp4', fourcc, 25,
-                                  (width, height), True)  # 保存检测视频的路径
-
-        # 开始死循环检测
-        while True:
-            try:
-                # 暂停与开始
-                if self.continue_dtc:
-                    img_res, result, height, width = self.recognize_res(iter_model)
-                    self.res_address(img_res, result, height, width, model, out)
-
-                # 终止
-                if self.stop_dtc:
-                    if self.save_res:
-                        if out:
-                            out.release()
-                            video_id_count += 1
-                    self.source = None
-                    self.yolo2main_status_msg.emit('检测终止')
-                    self.release_capture()  # 这里是为了终止使用摄像头检测函数的线程，改了yolo源码
-                    break
-
-
-            # 检测截止（本地文件检测）
+        # 如果保存检测结果视频，则创建用于写入视频的对象（使用cv2.VideoWriter类），配置视频编码格式（这里使用'XVID'编码）、帧率（设为25帧/秒）、
+
+              # 检测截止（本地文件检测）
+            #lxylxylxy
+
             except StopIteration:
                 if self.save_res:
                     out.release()
@@ -331,18 +393,18 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
             f"ID: {tracker_id} {model.model.names[class_id]}"
             for _, _, confidence, class_id, tracker_id in detections
         ]
-        '''
-        如果Torch装的是cuda版本的话：302行的代码需改成：
+          '''
+            如果Torch装的是cuda版本的话：302行的代码需改成：
           labels_draw = [
             f"OBJECT-ID: {tracker_id} CLASS: {model.model.names[class_id]} CF: {confidence:0.2f}"
             for _,confidence,class_id,tracker_id in detections
         ]
         '''
         # 存储labels里的信息
-        labels_write = [
+          labels_write = [
             f"目标ID: {tracker_id} 目标类别: {class_id} 置信度: {confidence:0.2f}"
             for _, _, confidence, class_id, tracker_id in detections
-        ]
+          ]
         '''
           如果Torch装的是cuda版本的话：314行的代码需改成：
           labels_write = [
@@ -352,19 +414,19 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
         '''
 
         # 如果显示标签 （要有才可以画呀！）---否则就是原图
-        if (self.show_labels == True) and (self.class_num != 0):
+    if (self.show_labels == True) and (self.class_num != 0):
             img_box = self.box_annotator.annotate(scene=img_box, detections=detections, labels=labels_draw)
 
-        return labels_write, img_box
+     return labels_write, img_box
 
     # 获取类别数
-    def get_class_number(self, detections):
+     def get_class_number(self, detections):
         class_num_arr = []
-        for each in detections.class_id:
+         for each in detections.class_id:
             if each not in class_num_arr:
                 class_num_arr.append(each)
-        return len(class_num_arr)
+         return len(class_num_arr)
 
     # 释放摄像头
-    def release_capture(self):
+     def release_capture(self):
         LoadStreams.capture = 'release'  # 这里是为了终止使用摄像头检测函数的线程，改了yolo源码

MTSP-main/classes/yolo_abandon_01.py

@@ -2,7 +2,6 @@
 # @Author : pan
 # @Description : 废弃方案1
 # @Date : 2023年7月27日10:28:50
-
 import supervision as sv
 from ultralytics import YOLO
 from ultralytics.yolo.data.dataloaders.stream_loaders import LoadStreams
@@ -28,16 +27,23 @@ import os
 import matplotlib.pyplot as plt
 from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
 import matplotlib
-
+#include
+#include
+# 定义两个空列表，用于存储时间轴相关数据（可能后续用于绘制图表的x轴，比如对应不同时刻等情况）以及数量相关数据（可能对应图表的y轴，比如检测到的目标数量），
+# 它们的具体用途要结合整体代码功能来明确，大概率与展示检测过程中随时间变化的某些指标相关。
 x_axis_time_graph = []
 y_axis_count_graph = []
 
-# 创建一个渐变色
+# 创建一个渐变色的颜色映射（colormap），通过指定颜色列表和颜色数量（N）来定义渐变效果，
+# 这里从黑色 (0, 0, 0) 渐变到指定的颜色 (233, 156, 105)，共包含256个渐变级别，可用于后续图像绘制中颜色的渐变处理（具体要看使用场景）。
 gradient = LinearSegmentedColormap.from_list(
     'gradient', [(0, 0, 0), (233, 156, 105)], N=256)
 
+# 用于记录视频相关的编号或者计数，初始值设为0，从变量名推测可能是针对多个视频处理时进行区分编号等操作，后续会根据视频处理情况进行递增等变化。
 video_id_count = 0
+# 定义一个颜色值元组，可能用于在图像绘制等操作中作为颜色的一种表示方式，这里的值看起来像是通过位运算等方式构造的特定颜色编码（具体要结合使用场景确定）。
 palette = (2 ** 11 - 1, 2 ** 15 - 1, 2 ** 20 - 1)
+# 定义一个包含多种颜色的列表，每个元素是一个RGB颜色值的元组，可作为颜色板用于给不同的目标、类别等分配不同的颜色，方便在图像绘制中进行区分显示。
 COLORS_10 = [(144, 238, 144), (178, 34, 34), (221, 160, 221), (0, 255, 0), (0, 128, 0), (210, 105, 30), (220, 20, 60),
              (192, 192, 192), (255, 228, 196), (50, 205, 50), (139, 0, 139), (100, 149, 237), (138, 43, 226),
              (238, 130, 238),
@@ -57,12 +63,22 @@ COLORS_10 = [(144, 238, 144), (178, 34, 34), (221, 160, 221), (0, 255, 0), (0, 1
              (102, 205, 170), (60, 179, 113), (46, 139, 87), (165, 42, 42), (178, 34, 34), (175, 238, 238),
              (255, 248, 220),
              (218, 165, 32), (255, 250, 240), (253, 245, 230), (244, 164, 96), (210, 105, 30)]  # 颜色板
+# 定义一个字典，用于存储绘制轨迹相关的信息，可能以目标的标识（如ID）作为键，对应的值用于记录轨迹相关的数据（具体要看后续对其的操作）。
 dic_for_drawing_trails = {}
 
 
 def compute_color_for_labels(label):
     """
-    设置不同类别的固定颜色
+        设置不同类别的固定颜色
+    函数功能：
+    根据传入的标签值（label）为不同的类别分配固定的颜色，通过一系列条件判断来确定具体类别对应的颜色值，
+    如果不在特定的类别判断范围内，则通过一定的计算规则生成对应的颜色，返回的颜色以元组形式表示（RGB格式），用于后续图像绘制中区分不同类别。
+
+    参数说明：
+    label：表示目标的类别标签，通常是一个整数，对应不同的目标类别，通过这个值来决定返回哪种颜色用于表示该类别。
+
+    返回值：
+    返回一个表示颜色的元组（RGB格式），例如 (85, 45, 255)，用于在图像绘制等操作中作为对应类别目标的颜色。
     """
     if label == 0:  # person
         color = (85, 45, 255)
@@ -77,9 +93,28 @@ def compute_color_for_labels(label):
     return tuple(color)
 
 
-# 绘制轨迹
+# 绘制轨迹的函数，用于在给定的图像上根据目标的边界框、类别、身份标识等信息绘制目标的运动轨迹。
 def draw_trail(img, bbox, names, object_id, identities=None, offset=(0, 0)):
+    """
+    函数功能：
+    根据传入的图像、目标边界框、类别名称、目标标识以及可选的身份标识等信息，绘制目标在图像上的运动轨迹，
+    同时处理一些轨迹相关的逻辑，比如更新轨迹数据、根据距离调整轨迹线条的粗细等，最终返回绘制好轨迹的图像。
+
+    参数说明：
+    img：要绘制轨迹的原始图像，通常是一个OpenCV格式的图像数据（numpy数组表示），在这个图像上进行轨迹绘制操作。
+    bbox：目标的边界框信息，通常是一个包含多个边界框坐标的列表，每个边界框坐标可能以 [x1, y1, x2, y2] 的形式表示（左上角和右下角坐标），
+           用于确定目标在图像中的位置，进而确定轨迹的起始和经过位置等。
+    names：目标的类别名称列表，与边界框等信息对应，用于通过类别获取相应的颜色等信息来绘制轨迹（不过在当前函数中未直接体现其使用，可能在其他相关函数中有配合使用情况）。
+    object_id：目标的标识列表，用于区分不同的目标，与边界框等信息对应，可能在处理轨迹数据、确定颜色等方面起到索引或区分作用。
+    identities（可选）：目标的身份标识列表，如果提供了该参数，则可以根据身份标识来更精准地处理不同个体目标的轨迹，若为None，则采用默认的处理方式，默认值为None。
+    offset（可选）：坐标偏移量，以元组形式表示 (x, y)，用于在绘制轨迹时对边界框坐标等进行偏移调整，例如在图像拼接等场景下使用，默认值为 (0, 0)。
+
+    返回值：
+    返回绘制好轨迹的图像，即传入的原始图像经过轨迹绘制操作后的结果，同样是OpenCV格式的图像数据（numpy数组表示），可用于后续显示、保存等操作。
+    """
     try:
+        # 遍历用于存储绘制轨迹相关信息的字典（dic_for_drawing_trails）的键，检查每个键对应的身份标识是否不在当前传入的身份标识列表（identities）中，
+        # 如果不在，则从字典中移除该键值对，意味着删除那些不再出现在当前帧中的目标的轨迹相关数据，避免数据冗余和错误绘制。
         for key in list(dic_for_drawing_trails):
             if key not in identities:
                 dic_for_drawing_trails.pop(key)
@@ -94,73 +129,69 @@ def draw_trail(img, bbox, names, object_id, identities=None, offset=(0, 0)):
         y2 += offset[1]
 
         # 获取锚框boundingbox中心点
+        # 计算边界框的中心点坐标，通过取边界框左上角和右下角坐标的平均值（在x和y方向分别计算）得到，用于确定轨迹绘制的经过点位置。
         center = (int((x2 + x1) / 2), int((y2 + y2) / 2))
 
         # 获取目标ID
+        # 根据是否传入了身份标识列表（identities）来获取目标的唯一标识（ID），如果传入了则取对应位置的身份标识作为ID，
+        # 如果未传入则默认将ID设为0，这个ID用于在轨迹相关数据存储（如dic_for_drawing_trails字典）中作为索引或区分不同目标的依据。
         id = int(identities[i]) if identities is not None else 0
+
         # 创建新的缓冲区
+        # 如果当前目标的ID不在轨迹相关信息字典（dic_for_drawing_trails）中，说明是新出现的目标，
+        # 则为其创建一个新的双端队列（deque）作为缓冲区，用于存储该目标的轨迹点，设置队列最大长度为64，即最多保留最近的64个轨迹点。
         if id not in dic_for_drawing_trails:
             dic_for_drawing_trails[id] = deque(maxlen=64)
         try:
+            # 根据目标的类别标识（object_id）调用compute_color_for_labels函数获取对应的颜色，用于绘制该目标的轨迹，
+            # 如果在获取颜色过程中出现异常（比如类别标识不符合预期等情况），则跳过当前目标，继续处理下一个目标。
             color = compute_color_for_labels(object_id[i])
         except:
             continue
 
+        # 将当前目标的中心点坐标添加到对应的轨迹缓冲区（双端队列）的左侧，这样新的轨迹点会排在前面，方便后续按照顺序绘制轨迹。
         dic_for_drawing_trails[id].appendleft(center)
+
         # 绘制轨迹
         for i in range(1, len(dic_for_drawing_trails[id])):
 
             if dic_for_drawing_trails[id][i - 1] is None or dic_for_drawing_trails[id][i] is None:
                 continue
             # 轨迹动态粗细
+            # 根据当前轨迹点的索引位置（i）计算轨迹线条的粗细，通过一定的数学公式（sqrt函数结合当前索引等计算）得到一个粗细值，
+            # 并乘以1.5进行适当缩放，使得轨迹线条的粗细随着轨迹长度变化呈现动态效果，离当前点越近的轨迹部分越粗，越远越细。
             thickness = int(np.sqrt(64 / float(i + i)) * 1.5)
+            # 使用OpenCV的cv2.line函数在图像上绘制从当前轨迹点的前一个点（dic_for_drawing_trails[id][i - 1]）到当前点（dic_for_drawing_trails[id][i]）的线段，
+            # 使用获取到的颜色（color）进行绘制，并根据计算出的粗细（thickness）设置线条粗细，从而在图像上绘制出目标的运动轨迹。
             img = cv2.line(img, dic_for_drawing_trails[id][i - 1], dic_for_drawing_trails[id][i], color, thickness)
     return img
 
 
 class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
-    yolo2main_trail_img = Signal(np.ndarray)  # 轨迹图像信号
-    yolo2main_box_img = Signal(np.ndarray)  # 绘制了标签与锚框的图像的信号
-    yolo2main_status_msg = Signal(str)  # 检测/暂停/停止/测试完成等信号
-    yolo2main_fps = Signal(str)  # fps
-
-    yolo2main_labels = Signal(dict)  # 检测到的目标结果（每个类别的数量）
-    yolo2main_progress = Signal(int)  # 进度条
-    yolo2main_class_num = Signal(int)  # 当前帧类别数
-    yolo2main_target_num = Signal(int)  # 当前帧目标数
+    # 定义一个信号，用于发送轨迹图像数据（以numpy数组形式），可以将检测到的目标轨迹相关图像信息传递给连接了该信号的槽函数，
+    # 以便在Qt界面或者其他相关模块中进行展示等操作，信号传递的数据类型为numpy.ndarray。
+    yolo2main_trail_img = Signal(np.ndarray)
+    # 定义一个信号，用于发送绘制了标签与锚框的图像数据（以numpy数组形式），方便将带有检测结果标注的图像传递出去，供显示或者进一步处理。
+    yolo2main_box_img = Signal(np.ndarray)
+    # 定义一个信号，用于发送检测相关的状态消息（以字符串形式），像“正在加载模型...”“检测中...”“检测终止”等状态提示，
+    # 可以让接收该信号的部分（比如界面显示模块）根据消息内容更新显示给用户相应的状态信息。
+    yolo2main_status_msg = Signal(str)
+    # 定义一个信号，用于发送每秒帧率（FPS）相关的字符串信息，可能用于在界面上展示检测过程中的实时帧率情况，让用户了解检测速度。
+    yolo2main_fps = Signal(str)
+
+    # 定义一个信号，用于发送检测到的目标结果信息（以字典形式），字典中可能包含每个类别的数量等统计信息，
+    # 便于其他模块根据这些结果进行数据展示或者进一步分析等操作。
+    yolo2main_labels = Signal(dict)
+    # 定义一个信号，用于发送检测进度相关的信息（以整数形式），通常可以用于更新界面上的进度条展示，让用户直观看到检测的进度情况。
+    yolo2main_progress = Signal(int)
+    # 定义一个信号，用于发送当前帧中类别数量相关的信息（以整数形式），用于告知其他部分当前帧图像中检测到了多少种类别的目标。
+    yolo2main_class_num = Signal(int)
+    # 定义一个信号，用于发送当前帧中目标总数量相关的信息（以整数形式），方便展示每帧图像中具体检测到的目标个数情况。
+    yolo2main_target_num = Signal(int)
 
     def __init__(self, cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None):
-        super(YoloPredictor, self).__init__()
-
-        QObject.__init__(self)
-        try:
-            self.args = get_cfg(cfg, overrides)
-        except:
-            pass
-        project = self.args.project or Path(SETTINGS['runs_dir']) / self.args.task
-        name = f'{self.args.mode}'
-        self.save_dir = increment_path(Path(project) / name, exist_ok=self.args.exist_ok)
-        self.done_warmup = False
-        if self.args.show:
-            self.args.show = check_imshow(warn=True)
-
-        # GUI args
-        self.used_model_name = None  # 使用过的检测模型名称
-        self.new_model_name = None  # 新更改的模型
-        self.source = ''  # 输入源str
-        self.stop_dtc = False  # 终止bool
-        self.continue_dtc = True  # 暂停bool
-        self.save_res = False  # 保存MP4
-        self.save_txt = False  # 保存txt
-        self.show_labels = True  # 显示图像标签bool
-        self.iou_thres = 0.45  # iou
-        self.conf_thres = 0.25  # conf
-        self.speed_thres = 10  # delay, ms
-        self.progress_value = 0  # 进度条的值
-
-        self.lock_id = None
-        self.callbacks = defaultdict(list, callbacks.default_callbacks)  # add callbacks
-        callbacks.add_integration_callbacks(self)
+        """
+        类的构造函数，用于初始化YoloPredictor类的实例对象，进行各种属性和参数的设置，包括继承
 
     # 单目标跟踪
     def single_object_tracking(self, detections, img_box, org_2, store_xyxy_for_id):
@@ -185,7 +216,7 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
             pass
 
     # 点击开始检测按钮后的检测事件
-    @smart_inference_mode()  # 一个修饰器，用来开启检测模式：如果torch>=1.9.0，则执行torch.inference_mode()，否则执行torch.no_grad()
+    @smart_inference_mode()     # 一个修饰器，用来开启检测模式：如果torch>=1.9.0，则执行torch.inference_mode()，否则执行torch.no_grad()
     def run(self):
         # try:
         LoadStreams.capture = None
@@ -208,24 +239,24 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
 
         fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
 
-        # 设置线条样式
+          # 设置线条样式
         box_annotator = sv.BoxAnnotator(
             thickness=2,
             text_thickness=1,
             text_scale=0.5
         )
 
-        if self.continue_dtc:  # 暂停与继续的切换
+        if self.continue_dtc:       # 暂停与继续的切换
 
             if self.used_model_name != self.new_model_name:
                 self.setup_model(self.new_model_name)
                 self.used_model_name = self.new_model_name
 
             self.yolo2main_status_msg.emit('正在加载模型...')
-            # 加载模型
+                    # 加载模型
             model = YOLO(self.new_model_name)
 
-            # 获取数据源 （不同的类型获取不同的数据源）
+              # 获取数据源 （不同的类型获取不同的数据源）
             iter_model = iter(
                 model.track(source=self.source, show=False, stream=True, iou=self.iou_thres, conf=self.conf_thres))
 
@@ -233,11 +264,11 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
             global x_axis_time_graph, y_axis_count_graph
             x_axis_time_graph = []
             y_axis_count_graph = []
-            flag_save_video = 1  # 拿来保存视频的flag，免得在后面的循环里面重复执行cv2.VideoWriter()函数
+            flag_save_video = 1        # 拿来保存视频的flag，免得在后面的循环里面重复执行cv2.VideoWriter()函数
 
             self.yolo2main_status_msg.emit('检测中...')
 
-            # 使用OpenCV读取视频——获取进度条
+                   # 使用OpenCV读取视频——获取进度条
             if 'mp4' in self.source or 'avi' in self.source or 'mkv' in self.source or 'flv' in self.source or 'mov' in self.source:
                 cap = cv2.VideoCapture(self.source)
                 total_frames = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
@@ -272,19 +303,19 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
                             labels2 = "暂未识别到目标！"
 
                         else:
-                            # 当没有识别目标时，这里会报错！
+                                       # 当没有识别目标时，这里会报错！
                             detections.tracker_id = result.boxes.id.cpu().numpy().astype(int)
                             for each in detections.class_id:
                                 if each not in class_num_arr:
                                     class_num_arr.append(each)
 
-                            # id 、位置、目标总数
+                                     # id 、位置、目标总数
                             class_num = len(class_num_arr)  # 类别数
                             id = detections.tracker_id  # id
                             xyxy = detections.xyxy  # 位置
                             sum_of_count = len(id)  # 目标总数
 
-                            # 轨迹绘制部分@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
+                                   # 轨迹绘制部分@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
                             identities = id
                             height, width, _ = img_box.shape
                             img_trail = np.zeros((height, width, 3), dtype='uint8')
@@ -298,7 +329,7 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
                             # 绘制轨迹！
                             draw_trail(img_trail, xyxy, model.model.names, id, identities)
 
-                            # 要画出来的信息
+                                  # 要画出来的信息
                             labels = [
                                 f"ID: {tracker_id} " \
                                 f"CLASS: {model.model.names[class_id]} " \
@@ -306,23 +337,23 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
                                 for _, _, confidence, class_id, tracker_id in detections
                             ]
                             '''
-                            如果Torch装的是cuda版本的话：302行的代码需改成：
+                               如果Torch装的是cuda版本的话：302行的代码需改成：
                               labels = [
-                                f"OBJECT-ID: {tracker_id} CLASS: {model.model.names[class_id]} CF: {confidence:0.2f}"
-                                for _,confidence,class_id,tracker_id in detections
+                                   f"OBJECT-ID: {tracker_id} CLASS: {model.model.names[class_id]} CF: {confidence:0.2f}"
+                                  for _,confidence,class_id,tracker_id in detections
                             ]
 
                             '''
                             # 存储labels里的信息
                             labels2 = [
-                                f"目标ID: {tracker_id} 目标类别: {model.model.names[class_id]} 置信度: {confidence:0.2f}"
+                                 f"目标ID: {tracker_id} 目标类别: {model.model.names[class_id]} 置信度: {confidence:0.2f}"
                                 for _, _, confidence, class_id, tracker_id in detections
                             ]
                             '''
-                              如果Torch装的是cuda版本的话：314行的代码需改成：
+                                如果Torch装的是cuda版本的话：314行的代码需改成：
                               labels2 = [
-                                f"OBJECT-ID: {tracker_id} CLASS: {model.model.names[class_id]} CF: {confidence:0.2f}"
-                                for _,confidence,class_id,tracker_id in detections
+                                  f"OBJECT-ID: {tracker_id} CLASS: {model.model.names[class_id]} CF: {confidence:0.2f}"
+                                    for _,confidence,class_id,tracker_id in detections
                             ]
                             '''
 
@@ -340,19 +371,19 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
                         elif self.show_labels == False:
                             img_box = org_2
 
-                        # 画出多少出多少 进来多少 的横线
+                         # 画出多少出多少 进来多少 的横线
                         # temp_sum = sum_of_count
-                        # line_counter.trigger(detections=detections)
-                        # line_annotator.annotate(frame=img_box, line_counter=line_counter)
-                        # sum_of_count = line_counter.in_count + line_counter.out_count
+                          #  line_counter.trigger(detections=detections)
+                         # line_annotator.annotate(frame=img_box, line_counter=line_counter)
+                               # sum_of_count = line_counter.in_count + line_counter.out_count
 
-                        # 如果保存，则创建写入对象
+                           # 如果保存，则创建写入对象
                         if self.save_res and flag_save_video:
                             out = cv2.VideoWriter(f'pred_result/video_result_{video_id_count}.avi', fourcc, 25,
                                                   (width, height), True)  # 保存检测视频的路径
                             flag_save_video = 0
 
-                        # 如果停止
+                           # 如果停止
                         if self.stop_dtc:
                             if self.save_res:
                                 out.release()
@@ -363,20 +394,20 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
                             break
 
                         try:
-                            # 添加 折线图数据
+                             # 添加 折线图数据
                             now = datetime.datetime.now()
-                            # new_time = now.strftime("%M:%S")
+                               # new_time = now.strftime("%M:%S")
                             new_time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
 
                             if new_time not in x_axis_time_graph:  # 防止同一秒写入
                                 x_axis_time_graph.append(new_time)
                                 y_axis_count_graph.append(sum_of_count)
 
-                            # 抠锚框里的图  （单目标追踪）
+                                # 抠锚框里的图  （单目标追踪）
                             if self.lock_id is not None:
                                 self.lock_id = int(self.lock_id)
                                 try:
-                                    # 单目标追踪 ！！！！！
+                                      # 单目标追踪 ！！！！！
                                     result_cropped = self.single_object_tracking(detections, img_box, org_2,
                                                                                  store_xyxy_for_id)
                                     # print(result_cropped)
@@ -394,20 +425,20 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
                                     cv2.destroyAllWindows()
                                 except:
                                     pass
-                            # 预测写入本地
+                                # 预测写入本地
                             if self.save_res:
                                 out.write(img_box)
 
                             # ----------------------------------------------信号发送区
                             time.sleep(0.0)  # 缓冲
-                            # 轨迹图像（左边）
+                               # 轨迹图像（左边）
                             self.yolo2main_trail_img.emit(img_trail)
-                            # 标签图（右边）
+                              # 标签图（右边）
                             self.yolo2main_box_img.emit(img_box)
-                            # 总类别数量 、 总目标数
+                               # 总类别数量 、 总目标数
                             self.yolo2main_class_num.emit(class_num)
                             self.yolo2main_target_num.emit(sum_of_count)
-                            # 进度条
+                              # 进度条
                             self.progress_value = int(count / total_frames * 1000)
                             self.yolo2main_progress.emit(self.progress_value)
                             # 计算FPS

MTSP-main/classes/yolo_abandon_02.py

@@ -1,7 +1,7 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
+#      -*- coding: utf-8 -*-
 # @Author : pan
-# @Description : 废弃方案2
-# @Date : 2023年7月27日10:28:50
+#       @Description : 废弃方案2
+# @  Date : 2023年7月27日10:28:50
 
 import supervision as sv
 from ultralytics import YOLO
@@ -50,11 +50,11 @@ COLORS_10 =[(144,238,144),(178, 34, 34),(221,160,221),(  0,255,  0),(  0,128,  0
             (245,255,250),(240,230,140),(245,222,179),(  0,139,139),(143,188,143),(255,  0,  0),(240,128,128),
             (102,205,170),( 60,179,113),( 46,139, 87),(165, 42, 42),(178, 34, 34),(175,238,238),(255,248,220),
             (218,165, 32),(255,250,240),(253,245,230),(244,164, 96),(210,105, 30)]
-#颜色板
+   #颜色板
 dic_for_drawing_trails = {}
 def compute_color_for_labels(label):
     """
-    设置不同类别的固定颜色
+               设置不同类别的固定颜色
     """
     if label == 0: #person
         color = (85,45,255)
@@ -68,7 +68,7 @@ def compute_color_for_labels(label):
         color = [int((p * (label ** 2 - label + 1)) % 255) for p in palette]
     return tuple(color)
 
-#绘制轨迹
+#     绘制轨迹
 def draw_trail(img, bbox, names,object_id, identities=None, offset=(0, 0)):
     try:
         for key in list(dic_for_drawing_trails):
@@ -84,12 +84,12 @@ def draw_trail(img, bbox, names,object_id, identities=None, offset=(0, 0)):
         y1 += offset[1]
         y2 += offset[1]
 
-        #获取锚框boundingbox中心点
+           #获取锚框boundingbox中心点
         center = (int((x2+x1)/ 2), int((y2+y2)/2))
 
-        #获取目标ID
+            #获取目标ID
         id = int(identities[i]) if identities is not None else 0
-        #创建新的缓冲区
+             #创建新的缓冲区
         if id not in dic_for_drawing_trails:
           dic_for_drawing_trails[id] = deque(maxlen= 64)
         try:
@@ -98,27 +98,27 @@ def draw_trail(img, bbox, names,object_id, identities=None, offset=(0, 0)):
             continue
 
         dic_for_drawing_trails[id].appendleft(center)
-        #绘制轨迹
+           #绘制轨迹
         for i in range(1, len(dic_for_drawing_trails[id])):
 
             if dic_for_drawing_trails[id][i - 1] is None or dic_for_drawing_trails[id][i] is None:
                 continue
-            #轨迹动态粗细
+                #轨迹动态粗细
             thickness = int(np.sqrt(64 / float(i + i)) * 1.5)
             img = cv2.line(img, dic_for_drawing_trails[id][i - 1], dic_for_drawing_trails[id][i], color, thickness)
     return img
 
 
 class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
-    yolo2main_trail_img = Signal(np.ndarray)  # 轨迹图像信号
-    yolo2main_box_img = Signal(np.ndarray)  # 绘制了标签与锚框的图像的信号
-    yolo2main_status_msg = Signal(str)  # 检测/暂停/停止/测试完成等信号
-    yolo2main_fps = Signal(str)  # fps
-
-    yolo2main_labels = Signal(dict)  # 检测到的目标结果（每个类别的数量）
-    yolo2main_progress = Signal(int)  # 进度条
-    yolo2main_class_num = Signal(int)  # 当前帧类别数
-    yolo2main_target_num = Signal(int)  # 当前帧目标数
+    yolo2main_trail_img = Signal(np.ndarray)     # 轨迹图像信号
+    yolo2main_box_img = Signal(np.ndarray)     # 绘制了标签与锚框的图像的信号
+    yolo2main_status_msg = Signal(str)     # 检测/暂停/停止/测试完成等信号
+    yolo2main_fps = Signal(str)    # fps
+
+    yolo2main_labels = Signal(dict)     # 检测到的目标结果（每个类别的数量）
+    yolo2main_progress = Signal(int)     # 进度条
+    yolo2main_class_num = Signal(int)    # 当前帧类别数
+    yolo2main_target_num = Signal(int)     # 当前帧目标数
 
 
 

MTSP-main/classes/yolo_abandon_03.py

@@ -1,28 +1,9 @@
-# -*- coding: utf-8 -*-
-# @Author : pan
-# @Description : 废弃方案3
-# @Date : 2023年7月27日10:28:50
-
-import supervision as sv
-from ultralytics import YOLO
-from ultralytics.yolo.data.dataloaders.stream_loaders import LoadStreams
-from ultralytics.yolo.engine.predictor import BasePredictor
-from ultralytics.yolo.utils import DEFAULT_CFG, SETTINGS
-from ultralytics.yolo.utils.torch_utils import smart_inference_mode
-from ultralytics.yolo.utils.files import increment_path
-from ultralytics.yolo.cfg import get_cfg
-from ultralytics.yolo.utils.checks import check_imshow
-
-from PySide6.QtCore import Signal, QObject
-
-from pathlib import Path
-import datetime
-import numpy as np
-import time
-import cv2
-import os
-
-from classes.paint_trail import draw_trail
+# -  *- coding: utf-8 -*-
+# @   Author : pan
+#  @Description : 废弃方案3
+#    @Date : 2023年7月27日10:28:50
+
+import
 
 x_axis_time_graph = []
 y_axis_count_graph = []
@@ -30,15 +11,15 @@ video_id_count = 0
 
 
 class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
-    yolo2main_trail_img = Signal(np.ndarray)  # 轨迹图像信号
-    yolo2main_box_img = Signal(np.ndarray)  # 绘制了标签与锚框的图像的信号
-    yolo2main_status_msg = Signal(str)  # 检测/暂停/停止/测试完成等信号
-    yolo2main_fps = Signal(str)  # fps
+    yolo2main_trail_img = Signal(np.ndarray)    # 轨迹图像信号
+    yolo2main_box_img = Signal(np.ndarray)     # 绘制了标签与锚框的图像的信号
+    yolo2main_status_msg = Signal(str)     # 检测/暂停/停止/测试完成等信号
+    yolo2main_fps = Signal(str)     # fps
 
-    yolo2main_labels = Signal(dict)  # 检测到的目标结果（每个类别的数量）
-    yolo2main_progress = Signal(int)  # 进度条
-    yolo2main_class_num = Signal(int)  # 当前帧类别数
-    yolo2main_target_num = Signal(int)  # 当前帧目标数
+    yolo2main_labels = Signal(dict)     # 检测到的目标结果（每个类别的数量）
+    yolo2main_progress = Signal(int)     # 进度条
+    yolo2main_class_num = Signal(int)    # 当前帧类别数
+    yolo2main_target_num = Signal(int)      # 当前帧目标数
 
 
 
@@ -58,28 +39,28 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
             self.args.show = check_imshow(warn=True)
 
         # GUI args
-        self.used_model_name = None  # 使用过的检测模型名称
-        self.new_model_name = None  # 新更改的模型
+        self.used_model_name = None     # 使用过的检测模型名称
+        self.new_model_name = None     # 新更改的模型
 
-        self.source = ''  # 输入源str
-        self.progress_value = 0  # 进度条的值
+        self.source = ''     # 输入源str
+        self.progress_value = 0   # 进度条的值
 
-        self.stop_dtc = False  # 终止bool
-        self.continue_dtc = True  # 暂停bool
+        self.stop_dtc = False  #    终止bool
+        self.continue_dtc = True    # 暂停bool
 
 
         # config
-        self.iou_thres = 0.45  # iou
-        self.conf_thres = 0.25  # conf
-        self.speed_thres = 0.01  # delay, ms （缓冲）
+        self.iou_thres = 0.45  #   iou
+        self.conf_thres = 0.25    # conf
+        self.speed_thres = 0.01    # delay, ms （缓冲）
 
-        self.save_res = False  # 保存MP4
-        self.save_txt = False  # 保存txt
-        self.show_labels = True  # 显示图像标签bool
+        self.save_res = False     # 保存MP4
+        self.save_txt = False    # 保存txt
+        self.show_labels = True   # 显示图像标签bool
 
 
-        # 运行时候的参数放这里
-        self.start_time = None  # 拿来算FPS的计数变量
+        #    运  行时候的参数放这里
+        self.start_time = None  #    拿  来算FPS的计数变量
         self.count = None
         self.sum_of_count = None
         self.class_num = None
@@ -93,8 +74,8 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
             text_scale=0.5
         )
 
-    # 点击开始检测按钮后的检测事件
-    @smart_inference_mode()  # 一个修饰器，用来开启检测模式：如果torch>=1.9.0，则执行torch.inference_mode()，否则执行torch.no_grad()
+    #       点击开始检测按钮后的检测事件
+    @smart_inference_mode()      # 一个修饰器，用来开启检测模式：如果torch>=1.9.0，则执行torch.inference_mode()，否则执行torch.no_grad()
     def run(self):
         # try:
         LoadStreams.capture = ''
@@ -103,7 +84,7 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
 
         self.yolo2main_status_msg.emit('正在加载模型...')
 
-        # 检查保存路径
+               # 检查保存路径
         if self.save_txt:
             if not os.path.exists('labels'):
                 os.mkdir('labels')
@@ -111,10 +92,10 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
             if not os.path.exists('pred_result'):
                 os.mkdir('pred_result')
 
-        self.count = 0  # 拿来参与算FPS的计数变量
+        self.count = 0  #    拿来参与算FPS的计数变量
         self.start_time = time.time()  # 拿来算FPS的计数变量
 
-
+#LXY
         if self.continue_dtc:  # 暂停与继续的切换
 
             if self.used_model_name != self.new_model_name:
@@ -129,7 +110,7 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
             iter_model = iter(
                 model.track(source=self.source, show=False, stream=True, iou=self.iou_thres, conf=self.conf_thres))
 
-
+#LXY
             # 折线图数据初始化
             global x_axis_time_graph, y_axis_count_graph
             x_axis_time_graph = []
@@ -142,7 +123,7 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
                 cap = cv2.VideoCapture(self.source)
                 self.total_frames = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
                 cap.release()
-
+            # LXY
             # 如果保存，则创建写入对象
             img_res, result, height, width = self.recognize_res(iter_model)
             fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
@@ -150,7 +131,7 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
             if self.save_res:
                 out = cv2.VideoWriter(f'pred_result/video_result_{video_id_count}.avi', fourcc, 25,
                                       (width, height), True)  # 保存检测视频的路径
-
+            # LXY
             # 开始死循环检测
             while True:
                 try:
@@ -172,7 +153,7 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
                         LoadStreams.capture = 'release'  # 这里是为了终止使用摄像头检测函数的线程，改了yolo源码
                         break
 
-
+                # LXY
                 # 检测截止（本地文件检测）
                 except StopIteration:
                     if self.save_res:
@@ -190,12 +171,13 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
             except:
                 pass
 
+    # LXY
     # 进行识别——并返回所有结果
     def res_address(self, img_res, result, height, width, model, out):
             # 复制一份
             img_box = np.copy(img_res)  # 右边的图
             img_trail = np.zeros((height, width, 3), dtype='uint8')  # 左边的轨迹
-
+            # LXY
             # 如果没有识别的：
             if result.boxes.id is None:
                 # 目标都是0
@@ -217,7 +199,7 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
                 id = detections.tracker_id  # id
                 xyxy = detections.xyxy  # 位置
                 self.sum_of_count = len(id)  # 目标总数
-
+                # LXY
                 # 轨迹绘制部分 @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
                 identities = id
                 grid_color = (255, 255, 255)
@@ -254,7 +236,7 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
                     f"OBJECT-ID: {tracker_id} CLASS: {model.model.names[class_id]} CF: {confidence:0.2f}"
                     for _,confidence,class_id,tracker_id in detections
                 ]
-                '''
+                '''#LXY
                 # 如果显示标签 （要有才可以画呀！）---否则就是原图
                 if (self.show_labels == True) and (self.class_num != 0):
                     img_box = self.box_annotator.annotate(scene=img_res, detections=detections, labels=labels_draw)
@@ -271,23 +253,23 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
             if self.save_res:
                 out.write(img_box)
 
+            # LXY
 
 
 
-            # 添加 折线图数据
             now = datetime.datetime.now()
             new_time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
             if new_time not in x_axis_time_graph:  # 防止同一秒写入
                 x_axis_time_graph.append(new_time)
                 y_axis_count_graph.append(self.sum_of_count)
 
+            # LXY
 
-            # 抠锚框里的图  （单目标追踪）
             if self.lock_id is not None:
                 self.lock_id = int(self.lock_id)
                 self.open_target_tracking(detections=detections, img_res=img_res)
+            # LXY
 
-            # 传递信号给主窗口
             self.emit_res(img_trail, img_box)
 
     # 识别结果处理
@@ -299,6 +281,7 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
 
             return img_res, result, height, width
 
+    # LXY
     # 单目标检测窗口开启
     def open_target_tracking(self, detections, img_res):
         try:
@@ -315,6 +298,7 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
             cv2.destroyAllWindows()
             pass
 
+    # LXY
     # 单目标跟踪
     def single_object_tracking(self, detections, img_box):
         store_xyxy_for_id = {}
@@ -332,11 +316,12 @@ class YoloPredictor(BasePredictor, QObject):
             result_cropped = result_mask[y1:y2, x1:x2]
             result_cropped = cv2.resize(result_cropped, (256, 256))
             return result_cropped
-
+        # LXY
         except:
             cv2.destroyAllWindows()
             pass
 
+    # LXY
     # 信号发送区
     def emit_res(self, img_trail, img_box):
 

MTSP-main/main.py

@@ -35,6 +35,7 @@ class MainWindow(QMainWindow, Ui_MainWindow):
     # 主窗口向yolo实例发送执行信号
     main2yolo_begin_sgl = Signal()
 
+# 主函数
     def __init__(self, parent=None):
         super(MainWindow, self).__init__()
 

MTSP-main/ui/custom_grips.py

@@ -1,224 +1,214 @@
-
 from PySide6.QtCore import *
 from PySide6.QtGui import *
 from PySide6.QtWidgets import *
 
 # After the interface hides the window, use this file to achieve borderless stretching of the window
+# 自定义的窗口拉伸控制部件类，用于实现无边框窗口的可拉伸功能，通过在窗口的不同边缘创建可操作的区域（如角落和边框部分），
+# 让用户能够通过鼠标拖动来改变窗口的大小，并且可以根据传入的参数设置是否隐藏这些操作区域的默认背景颜色。
 class CustomGrip(QWidget):
     def __init__(self, parent, position, disable_color = False):
+        """
+        类的构造函数，用于初始化CustomGrip类的实例对象，设置与父窗口的关联以及根据指定位置创建相应的拉伸控制部件和对应的操作逻辑。
+
+        参数说明：
+        parent：父窗口对象，即要为其添加拉伸功能的窗口，CustomGrip实例会作为子部件添加到这个父窗口上，与之关联并控制其大小变化。
+        position：表示拉伸控制部件在窗口上的位置，是Qt中的枚举类型（如Qt.TopEdge、Qt.BottomEdge等），用于确定在窗口的哪个边缘创建拉伸相关的交互区域。
+        disable_color（可选）：布尔类型参数，用于决定是否隐藏拉伸控制部件的默认背景颜色，默认值为False，表示不隐藏，显示默认的背景样式。
+        """
         # SETUP UI
+        # 调用QWidget的构造函数来初始化该部件的基本属性，这是继承自QWidget类所必需的操作，确保部件能正常工作。
         QWidget.__init__(self)
+        # 保存传入的父窗口对象，以便后续在操作中能获取和修改父窗口的属性（如大小、几何形状等）。
         self.parent = parent
+        # 将当前CustomGrip部件设置为父窗口的子部件，建立父子部件的层级关系，使得其能在父窗口的布局中正确显示和响应事件。
         self.setParent(parent)
+        # 创建一个Widgets类的实例，Widgets类可能用于创建和管理窗口拉伸相关的各种子部件（如各个边缘的操作区域等），后续会通过它来构建具体的UI元素。
         self.wi = Widgets()
 
         # SHOW TOP GRIP
+        # 判断传入的位置参数是否为窗口顶部边缘（Qt.TopEdge），如果是，则执行以下代码创建顶部边缘的拉伸控制相关的UI元素和操作逻辑。
         if position == Qt.TopEdge:
+            # 调用Widgets实例的top方法，传入当前CustomGrip部件自身（self），用于创建顶部边缘的相关布局和子部件，比如包含左上角、顶部中间、右上角等可操作区域的框架。
             self.wi.top(self)
+            # 设置当前CustomGrip部件的几何形状（位置和大小），使其在父窗口的顶部，宽度与父窗口一致，高度为10像素，确定其在父窗口中的显示位置和尺寸。
             self.setGeometry(0, 0, self.parent.width(), 10)
+            # 设置当前CustomGrip部件的最大高度为10像素，限制用户通过拉伸等操作改变其高度时的最大值，保持其在顶部边缘的固定高度样式。
             self.setMaximumHeight(10)
 
             # GRIPS
+            # 创建一个位于左上角的尺寸调整手柄（QSizeGrip），它关联到Widgets实例中创建的左上角框架（self.wi.top_left），
+            # 用户可以通过拖动这个手柄来调整窗口大小，QSizeGrip会自动处理相关的鼠标交互和窗口大小改变逻辑。
             top_left = QSizeGrip(self.wi.top_left)
+            # 同理，创建一个位于右上角的尺寸调整手柄，关联到右上角框架，用于实现右上角的窗口大小调整功能。
             top_right = QSizeGrip(self.wi.top_right)
 
             # RESIZE TOP
+            # 定义一个内部函数resize_top，用于处理顶部边缘的鼠标拖动调整窗口大小的操作逻辑，它接收鼠标事件对象（event）作为参数。
             def resize_top(event):
+                """
+                函数功能：
+                当用户在顶部边缘区域拖动鼠标时，根据鼠标移动的位移量来调整父窗口的高度，实现窗口顶部拉伸的效果，同时确保窗口高度不小于其最小高度限制。
+
+                参数说明：
+                event：鼠标事件对象，包含了鼠标的当前位置、移动状态等信息，通过它可以获取鼠标在窗口中的相对移动距离等关键数据来计算窗口大小的变化量。
+
+                具体操作：
+                首先获取鼠标移动的相对位移量（delta），然后根据父窗口当前高度和鼠标在y方向的位移量计算新的高度，
+                通过设置父窗口的几何形状（geometry）来更新其大小，最后接受该鼠标事件，表示已处理完成该事件，避免事件传播到其他地方产生意外行为。
+                """
+                # 获取鼠标相对于上一次鼠标位置的位移量（相对坐标变化），这里的pos方法返回的是在当前部件坐标系下的坐标变化值。
                 delta = event.pos()
+                # 根据父窗口当前高度和鼠标在y方向的位移量计算新的高度，使用max函数确保新高度不小于父窗口的最小高度（通过self.parent.minimumHeight()获取），
+                # 计算方式是用父窗口当前高度减去鼠标在y方向上的位移量（因为是顶部拉伸，向上拖动鼠标时y坐标减小，高度应相应减小）。
                 height = max(self.parent.minimumHeight(), self.parent.height() - delta.y())
+                # 获取父窗口当前的几何形状信息（包括位置、大小等），以便后续基于这个基础进行修改。
                 geo = self.parent.geometry()
+                # 设置父窗口的顶部位置，通过用底部位置减去新计算的高度来确定，实现根据鼠标拖动改变窗口高度且保持底部位置相对稳定的效果（视觉上是从顶部拉伸窗口）。
                 geo.setTop(geo.bottom() - height)
+                # 将更新后的几何形状设置回父窗口，从而改变父窗口的大小和位置，实现窗口拉伸效果。
                 self.parent.setGeometry(geo)
+                # 接受该鼠标事件，表示该事件已被成功处理，告知Qt系统不需要再将此事件传递给其他潜在的事件处理函数，避免重复处理或产生意外行为。
                 event.accept()
+            # 将定义好的resize_top函数赋值给Widgets实例中创建的顶部框架（self.wi.top）的mouseMoveEvent属性，
+            # 这样当鼠标在顶部框架区域移动时（即用户拖动鼠标进行拉伸操作时），就会触发resize_top函数来处理窗口大小调整逻辑。
             self.wi.top.mouseMoveEvent = resize_top
 
             # ENABLE COLOR
+            # 根据disable_color参数的值判断是否隐藏顶部边缘相关部件的背景颜色，若为True，则设置相应部件的样式表（styleSheet）为透明背景，
+            # 实现隐藏默认背景颜色的效果，使这些部件在视觉上更融入窗口或者符合特定的界面设计需求。
             if disable_color:
                 self.wi.top_left.setStyleSheet("background: transparent")
                 self.wi.top_right.setStyleSheet("background: transparent")
                 self.wi.top.setStyleSheet("background: transparent")
 
         # SHOW BOTTOM GRIP
+        # 判断传入的位置参数是否为窗口底部边缘（Qt.BottomEdge），若是，则执行以下代码创建底部边缘的拉伸控制相关UI元素和操作逻辑。
         elif position == Qt.BottomEdge:
+            # 调用Widgets实例的bottom方法，传入当前CustomGrip部件自身，用于创建底部边缘的相关布局和子部件，包含左下角、底部中间、右下角等可操作区域的框架。
             self.wi.bottom(self)
+            # 设置当前CustomGrip部件的几何形状，使其位于父窗口底部，宽度与父窗口一致，高度为10像素，确定其在父窗口中的显示位置和尺寸。
             self.setGeometry(0, self.parent.height() - 10, self.parent.width(), 10)
+            # 设置当前CustomGrip部件的最大高度为10像素，限制其在拉伸操作时高度的最大值，保持底部边缘的固定高度样式。
             self.setMaximumHeight(10)
 
             # GRIPS
+            # 创建一个位于左下角的尺寸调整手柄，关联到Widgets实例中创建的左下角框架（self.wi.bottom_left），用于实现左下角的窗口大小调整功能。
             self.bottom_left = QSizeGrip(self.wi.bottom_left)
+            # 创建一个位于右下角的尺寸调整手柄，关联到右下角框架，用于实现右下角的窗口大小调整功能。
             self.bottom_right = QSizeGrip(self.wi.bottom_right)
 
             # RESIZE BOTTOM
+            # 定义一个内部函数resize_bottom，用于处理底部边缘的鼠标拖动调整窗口大小的操作逻辑，接收鼠标事件对象作为参数。
             def resize_bottom(event):
+                """
+                函数功能：
+                当用户在底部边缘区域拖动鼠标时，根据鼠标移动的位移量来调整父窗口的高度，实现窗口底部拉伸的效果，同时确保窗口高度不小于其最小高度限制。
+
+                参数说明：
+                event：鼠标事件对象，包含鼠标位置、移动状态等信息，通过它获取鼠标在窗口中的相对移动距离来计算窗口大小变化量。
+
+                具体操作：
+                首先获取鼠标移动的位移量，然后根据父窗口当前高度和鼠标在y方向的位移量计算新的高度，使用max函数确保新高度不小于最小高度，
+                最后通过调整父窗口的大小（改变高度）来实现窗口底部拉伸的效果，并接受该鼠标事件表示已处理完成。
+                """
+                # 获取鼠标相对于上一次鼠标位置的位移量，用于后续计算窗口高度的变化量。
                 delta = event.pos()
+                # 根据父窗口当前高度和鼠标在y方向的位移量计算新的高度，这里是在父窗口当前高度基础上加上鼠标在y方向的位移量（因为是底部拉伸，向下拖动鼠标时y坐标增加，高度应相应增加），
+                # 同时通过max函数确保新高度不小于父窗口的最小高度。
                 height = max(self.parent.minimumHeight(), self.parent.height() + delta.y())
+                # 直接调用父窗口的resize方法，传入父窗口的宽度（保持不变）和新计算的高度，来改变父窗口的大小，实现窗口底部拉伸效果。
                 self.parent.resize(self.parent.width(), height)
+                # 接受该鼠标事件，表示该事件已被正确处理，避免事件的重复处理或异常传播。
                 event.accept()
+            # 将resize_bottom函数赋值给Widgets实例中创建的底部框架（self.wi.bottom）的mouseMoveEvent属性，
+            # 使得鼠标在底部框架区域移动时能触发该函数来处理窗口大小调整逻辑。
             self.wi.bottom.mouseMoveEvent = resize_bottom
 
             # ENABLE COLOR
+            # 根据disable_color参数判断是否隐藏底部边缘相关部件的背景颜色，若为True，则设置相应部件的样式表为透明背景，隐藏默认颜色。
             if disable_color:
                 self.wi.bottom_left.setStyleSheet("background: transparent")
                 self.wi.bottom_right.setStyleSheet("background: transparent")
                 self.wi.bottom.setStyleSheet("background: transparent")
 
         # SHOW LEFT GRIP
+        # 判断传入的位置参数是否为窗口左侧边缘（Qt.LeftEdge），若是，则执行以下代码创建左侧边缘的拉伸控制相关UI元素和操作逻辑。
         elif position == Qt.LeftEdge:
+            # 调用Widgets实例的left方法，传入当前CustomGrip部件自身，用于创建左侧边缘的相关布局和子部件，即创建一个可用于左侧拉伸操作的框架。
             self.wi.left(self)
+            # 设置当前CustomGrip部件的几何形状，使其位于父窗口左侧，x坐标为0，y坐标为10像素（可能为了避开顶部的一些操作区域等），宽度为10像素，高度与父窗口一致，
+            # 确定其在父窗口中的显示位置和尺寸。
             self.setGeometry(0, 10, 10, self.parent.height())
+            # 设置当前CustomGrip部件的最大宽度为10像素，限制其在拉伸操作时宽度的最大值，保持左侧边缘的固定宽度样式。
             self.setMaximumWidth(10)
 
             # RESIZE LEFT
+            # 定义一个内部函数resize_left，用于处理左侧边缘的鼠标拖动调整窗口大小的操作逻辑，接收鼠标事件对象作为参数。
             def resize_left(event):
+                """
+                函数功能：
+                当用户在左侧边缘区域拖动鼠标时，根据鼠标移动的位移量来调整父窗口的宽度，实现窗口左侧拉伸的效果，同时确保窗口宽度不小于其最小宽度限制。
+
+                参数说明：
+                event：鼠标事件对象，包含鼠标位置、移动状态等信息，通过它获取鼠标在窗口中的相对移动距离来计算窗口宽度变化量。
+
+                具体操作：
+                首先获取鼠标移动的位移量，然后根据父窗口当前宽度和鼠标在x方向的位移量计算新的宽度，使用max函数确保新宽度不小于最小宽度，
+                接着通过设置父窗口的几何形状来更新其宽度，实现窗口左侧拉伸效果，并接受该鼠标事件表示已处理完成。
+                """
+                # 获取鼠标相对于上一次鼠标位置的位移量，用于后续计算窗口宽度的变化量。
                 delta = event.pos()
+                # 根据父窗口当前宽度和鼠标在x方向的位移量计算新的宽度，这里是用父窗口当前宽度减去鼠标在x方向的位移量（因为是左侧拉伸，向左拖动鼠标时x坐标减小，宽度应相应减小），
+                # 同时通过max函数确保新宽度不小于父窗口的最小宽度。
                 width = max(self.parent.minimumWidth(), self.parent.width() - delta.x())
+                # 获取父窗口当前的几何形状信息，以便基于此进行修改。
                 geo = self.parent.geometry()
+                # 设置父窗口的左侧位置，通过用右侧位置减去新计算的宽度来确定，实现根据鼠标拖动改变窗口宽度且保持右侧位置相对稳定的效果（视觉上是从左侧拉伸窗口）。
                 geo.setLeft(geo.right() - width)
+                # 将更新后的几何形状设置回父窗口，从而改变父窗口的大小和位置，实现窗口左侧拉伸效果。
                 self.parent.setGeometry(geo)
+                # 接受该鼠标事件，表示该事件已被成功处理，避免事件传播到其他地方产生意外行为。
                 event.accept()
+            # 将resize_left函数赋值给Widgets实例中创建的左侧框架（self.wi.leftgrip）的mouseMoveEvent属性，
+            # 使得鼠标在左侧框架区域移动时能触发该函数来处理窗口大小调整逻辑。
             self.wi.leftgrip.mouseMoveEvent = resize_left
 
             # ENABLE COLOR
+            # 根据disable_color参数判断是否隐藏左侧边缘部件的背景颜色，若为True，则设置其样式表为透明背景，隐藏默认颜色。
             if disable_color:
                 self.wi.leftgrip.setStyleSheet("background: transparent")
 
         # RESIZE RIGHT
+        # 判断传入的位置参数是否为窗口右侧边缘（Qt.RightEdge），若是，则执行以下代码创建右侧边缘的拉伸控制相关UI元素和操作逻辑。
         elif position == Qt.RightEdge:
+            # 调用Widgets实例的right方法，传入当前CustomGrip部件自身，用于创建右侧边缘的相关布局和子部件，即创建一个可用于右侧拉伸操作的框架。
             self.wi.right(self)
+            # 设置当前CustomGrip部件的几何形状，使其位于父窗口右侧，x坐标为父窗口宽度减去10像素（因为右侧边缘宽度为10像素），y坐标为10像素，宽度为10像素，高度与父窗口一致，
+            # 确定其在父窗口中的显示位置和尺寸。
             self.setGeometry(self.parent.width() - 10, 10, 10, self.parent.height())
+            # 设置当前CustomGrip部件的最大宽度为10像素，限制其在拉伸操作时宽度的最大值，保持右侧边缘的固定宽度样式。
             self.setMaximumWidth(10)
 
             def resize_right(event):
+                """
+                函数功能：
+                当用户在右侧边缘区域拖动鼠标时，根据鼠标移动的位移量来调整父窗口的宽度，实现窗口右侧拉伸的效果，同时确保窗口宽度不小于其最小宽度限制。
+
+                参数说明：
+                event：鼠标事件对象，包含鼠标位置、移动状态等信息，通过它获取鼠标在窗口中的相对移动距离来计算窗口宽度变化量。
+
+                具体操作：
+                首先获取鼠标移动的位移量，然后根据父窗口当前宽度和鼠标在x方向的位移量计算新的宽度，使用max函数确保新宽度不小于最小宽度，
+                最后通过调整父窗口的大小（改变宽度）来实现窗口右侧拉伸效果，并接受该鼠标事件表示已处理完成。
+                """
+                # 获取鼠标相对于上一次鼠标位置的位移量，用于后续计算窗口宽度的变化量。
                 delta = event.pos()
+                # 根据父窗口当前宽度和鼠标在x方向的位移量计算新的宽度，这里是在父窗口当前宽度基础上加上鼠标在x方向的位移量（因为是右侧拉伸，向右拖动鼠标时x坐标增加，宽度应相应增加），
+                # 同时通过max函数确保新宽度不小于父窗口的最小宽度。
                 width = max(self.parent.minimumWidth(), self.parent.width() + delta.x())
+                # 直接调用父窗口的resize方法，传入新计算的宽度和父窗口的高度（保持不变），来改变父窗口的大小，实现窗口右侧拉伸效果。
                 self.parent.resize(width, self.parent.height())
+                # 接受该鼠标事件，表示该事件已被正确处理，避免事件的重复处理或异常传播。
                 event.accept()
-            self.wi.rightgrip.mouseMoveEvent = resize_right
-
-            # ENABLE COLOR
-            if disable_color:
-                self.wi.rightgrip.setStyleSheet("background: transparent")
-
-
-    def mouseReleaseEvent(self, event):
-        self.mousePos = None
-
-    def resizeEvent(self, event):
-        if hasattr(self.wi, 'container_top'):
-            self.wi.container_top.setGeometry(0, 0, self.width(), 10)
-
-        elif hasattr(self.wi, 'container_bottom'):
-            self.wi.container_bottom.setGeometry(0, 0, self.width(), 10)
-
-        elif hasattr(self.wi, 'leftgrip'):
-            self.wi.leftgrip.setGeometry(0, 0, 10, self.height() - 20)
-
-        elif hasattr(self.wi, 'rightgrip'):
-            self.wi.rightgrip.setGeometry(0, 0, 10, self.height() - 20)
-
-
-class Widgets(object):
-    def top(self, Form):
-        if not Form.objectName():
-            Form.setObjectName(u"Form")
-        self.container_top = QFrame(Form)
-        self.container_top.setObjectName(u"container_top")
-        self.container_top.setGeometry(QRect(0, 0, 500, 10))
-        self.container_top.setMinimumSize(QSize(0, 10))
-        self.container_top.setMaximumSize(QSize(16777215, 10))
-        self.container_top.setFrameShape(QFrame.NoFrame)
-        self.container_top.setFrameShadow(QFrame.Raised)
-        self.top_layout = QHBoxLayout(self.container_top)
-        self.top_layout.setSpacing(0)
-        self.top_layout.setObjectName(u"top_layout")
-        self.top_layout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)
-        self.top_left = QFrame(self.container_top)
-        self.top_left.setObjectName(u"top_left")
-        self.top_left.setMinimumSize(QSize(10, 10))
-        self.top_left.setMaximumSize(QSize(10, 10))
-        self.top_left.setCursor(QCursor(Qt.SizeFDiagCursor))
-        self.top_left.setStyleSheet(u"background-color: rgb(33, 37, 43);")
-        self.top_left.setFrameShape(QFrame.NoFrame)
-        self.top_left.setFrameShadow(QFrame.Raised)
-        self.top_layout.addWidget(self.top_left)
-        self.top = QFrame(self.container_top)
-        self.top.setObjectName(u"top")
-        self.top.setCursor(QCursor(Qt.SizeVerCursor))
-        self.top.setStyleSheet(u"background-color: rgb(85, 255, 255);")
-        self.top.setFrameShape(QFrame.NoFrame)
-        self.top.setFrameShadow(QFrame.Raised)
-        self.top_layout.addWidget(self.top)
-        self.top_right = QFrame(self.container_top)
-        self.top_right.setObjectName(u"top_right")
-        self.top_right.setMinimumSize(QSize(10, 10))
-        self.top_right.setMaximumSize(QSize(10, 10))
-        self.top_right.setCursor(QCursor(Qt.SizeBDiagCursor))
-        self.top_right.setStyleSheet(u"background-color: rgb(33, 37, 43);")
-        self.top_right.setFrameShape(QFrame.NoFrame)
-        self.top_right.setFrameShadow(QFrame.Raised)
-        self.top_layout.addWidget(self.top_right)
-
-    def bottom(self, Form):
-        if not Form.objectName():
-            Form.setObjectName(u"Form")
-        self.container_bottom = QFrame(Form)
-        self.container_bottom.setObjectName(u"container_bottom")
-        self.container_bottom.setGeometry(QRect(0, 0, 500, 10))
-        self.container_bottom.setMinimumSize(QSize(0, 10))
-        self.container_bottom.setMaximumSize(QSize(16777215, 10))
-        self.container_bottom.setFrameShape(QFrame.NoFrame)
-        self.container_bottom.setFrameShadow(QFrame.Raised)
-        self.bottom_layout = QHBoxLayout(self.container_bottom)
-        self.bottom_layout.setSpacing(0)
-        self.bottom_layout.setObjectName(u"bottom_layout")
-        self.bottom_layout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)
-        self.bottom_left = QFrame(self.container_bottom)
-        self.bottom_left.setObjectName(u"bottom_left")
-        self.bottom_left.setMinimumSize(QSize(10, 10))
-        self.bottom_left.setMaximumSize(QSize(10, 10))
-        self.bottom_left.setCursor(QCursor(Qt.SizeBDiagCursor))
-        self.bottom_left.setStyleSheet(u"background-color: rgb(33, 37, 43);")
-        self.bottom_left.setFrameShape(QFrame.NoFrame)
-        self.bottom_left.setFrameShadow(QFrame.Raised)
-        self.bottom_layout.addWidget(self.bottom_left)
-        self.bottom = QFrame(self.container_bottom)
-        self.bottom.setObjectName(u"bottom")
-        self.bottom.setCursor(QCursor(Qt.SizeVerCursor))
-        self.bottom.setStyleSheet(u"background-color: rgb(85, 170, 0);")
-        self.bottom.setFrameShape(QFrame.NoFrame)
-        self.bottom.setFrameShadow(QFrame.Raised)
-        self.bottom_layout.addWidget(self.bottom)
-        self.bottom_right = QFrame(self.container_bottom)
-        self.bottom_right.setObjectName(u"bottom_right")
-        self.bottom_right.setMinimumSize(QSize(10, 10))
-        self.bottom_right.setMaximumSize(QSize(10, 10))
-        self.bottom_right.setCursor(QCursor(Qt.SizeFDiagCursor))
-        self.bottom_right.setStyleSheet(u"background-color: rgb(33, 37, 43);")
-        self.bottom_right.setFrameShape(QFrame.NoFrame)
-        self.bottom_right.setFrameShadow(QFrame.Raised)
-        self.bottom_layout.addWidget(self.bottom_right)
-
-    def left(self, Form):
-        if not Form.objectName():
-            Form.setObjectName(u"Form")
-        self.leftgrip = QFrame(Form)
-        self.leftgrip.setObjectName(u"left")
-        self.leftgrip.setGeometry(QRect(0, 10, 10, 480))
-        self.leftgrip.setMinimumSize(QSize(10, 0))
-        self.leftgrip.setCursor(QCursor(Qt.SizeHorCursor))
-        self.leftgrip.setStyleSheet(u"background-color: rgb(255, 121, 198);")
-        self.leftgrip.setFrameShape(QFrame.NoFrame)
-        self.leftgrip.setFrameShadow(QFrame.Raised)
-
-    def right(self, Form):
-        if not Form.objectName():
-            Form.setObjectName(u"Form")
-        Form.resize(500, 500)
-        self.rightgrip = QFrame(Form)
-        self.rightgrip.setObjectName(u"right")
-        self.rightgrip.setGeometry(QRect(0, 0, 10, 500))
-        self.rightgrip.setMinimumSize(QSize(10, 0))
-        self.rightgrip.setCursor(QCursor(Qt.SizeHorCursor))
-        self.rightgrip.setStyleSheet(u"background-color: rgb(255, 0, 127);")
-        self.rightgrip.setFrameShape(QFrame.NoFrame)
-        self.rightgrip.setFrameShadow(QFrame.Raised)
+            # 将resize_right函数赋值给Widgets实例中创建的右侧框架（self.wi.rightgrip）的mouseMoveEvent属性，
+            # 使得鼠标在右侧框架区域移动时能触发该函数来处理窗口大小调整逻辑。

MTSP-main/ui/dialog/id_dialog.py

@@ -17,7 +17,7 @@ from PySide6.QtGui import (QBrush, QColor, QConicalGradient, QCursor,
     QPalette, QPixmap, QRadialGradient, QTransform)
 from PySide6.QtWidgets import (QApplication, QHBoxLayout, QLabel, QLineEdit,
     QPushButton, QSizePolicy, QWidget)
-
+#LXY
 class id_form(object):
     def setupUi(self, Form):
         if not Form.objectName():
@@ -153,8 +153,9 @@ class id_form(object):
         self.retranslateUi(Form)
 
         QMetaObject.connectSlotsByName(Form)
-    # setupUi
+           # setupUi
 
+    # LXY
     def retranslateUi(self, Form):
         Form.setWindowTitle(QCoreApplication.translate("Form", u"单目标追踪", None))
         self.label.setText(QCoreApplication.translate("Form", u"请输入车辆ID:", None))

MTSP-main/ui/dialog/id_win.py

@@ -1,21 +1,33 @@
 # -*- coding: utf-8 -*-
 # @Author : pan
+# 导入系统模块，用于处理命令行参数以及退出程序等相关操作
 import sys
+# 从PySide6.QtWidgets模块中导入QApplication和QWidget类，QApplication用于管理整个应用程序的生命周期和相关设置，QWidget是所有可视化窗口部件的基类
 from PySide6.QtWidgets import QApplication, QWidget
+# 从ui.dialog.id_dialog模块中导入id_form（从名称推测可能是用于定义窗口界面相关的表单或者布局等内容，具体需看其实际代码）
 from ui.dialog.id_dialog import id_form
 
+# LXY （这里看起来像是一个随意的标记或者注释占位符，暂时不清楚其具体用途，可以先忽略）
 
+# 定义id_Window类，它继承自QWidget和id_form，意味着这个类的实例将既是一个Qt的窗口部件，又具备id_form所定义的相关界面特性或功能
 class id_Window(QWidget, id_form):
     def __init__(self):
         super(id_Window, self).__init__()
+        # 调用从id_form继承来的setupUi方法（通常用于初始化和设置窗口的用户界面，比如添加各种控件、布局等），并将当前窗口实例自身作为参数传入，以完成界面的初始化工作
         self.setupUi(self)
+        # 将按钮（从名称self.pushButton推测它是窗口中的一个按钮部件）的点击信号与closeWindow方法进行连接，这样当按钮被点击时，就会执行closeWindow方法来关闭窗口
         self.pushButton.clicked.connect(self.closeWindow)
 
     def closeWindow(self):
+        # 定义关闭窗口的方法，调用窗口自身的close方法来关闭当前窗口实例，实现点击按钮关闭窗口的功能
         self.close()
 
 if __name__ == '__main__':
+    # 创建QApplication类的实例，它是整个Qt应用程序的基础，需要传入命令行参数sys.argv，用于接收外部传入的参数以及初始化应用程序的相关设置
     app = QApplication(sys.argv)
+    # 创建id_Window类的实例，也就是创建了一个具有特定界面和关闭功能的窗口对象
     window = id_Window()
+    # 显示创建好的窗口，使其在屏幕上可见
     window.show()
+    # 启动应用程序的事件循环，开始处理用户交互、窗口绘制等各种事件，直到应用程序退出，最后通过sys.exit来确保应用程序能正确退出，并返回应用程序的退出状态码
     sys.exit(app.exec())

MTSP-main/ultralytics/cfg/__init__.py

@@ -12,8 +12,8 @@ from typing import Dict, List, Union
 from ultralytics.utils import (DEFAULT_CFG, DEFAULT_CFG_DICT, DEFAULT_CFG_PATH, LOGGER, ROOT, SETTINGS, SETTINGS_YAML,
                                IterableSimpleNamespace, __version__, checks, colorstr, deprecation_warn, yaml_load,
                                yaml_print)
+#ffdkds
 
-# Define valid tasks and modes
 MODES = 'train', 'val', 'predict', 'export', 'track', 'benchmark'
 TASKS = 'detect', 'segment', 'classify', 'pose'
 TASK2DATA = {'detect': 'coco8.yaml', 'segment': 'coco8-seg.yaml', 'classify': 'imagenet100', 'pose': 'coco8-pose.yaml'}
@@ -27,7 +27,7 @@ TASK2METRIC = {
     'segment': 'metrics/mAP50-95(M)',
     'classify': 'metrics/accuracy_top1',
     'pose': 'metrics/mAP50-95(P)'}
-
+#ffdkds
 CLI_HELP_MSG = \
     f"""
     Arguments received: {str(['yolo'] + sys.argv[1:])}. Ultralytics 'yolo' commands use the following syntax:
@@ -63,7 +63,7 @@ CLI_HELP_MSG = \
     Community: https://community.ultralytics.com
     GitHub: https://github.com/ultralytics/ultralytics
     """
-
+#ffdkds
 # Define keys for arg type checks
 CFG_FLOAT_KEYS = 'warmup_epochs', 'box', 'cls', 'dfl', 'degrees', 'shear'
 CFG_FRACTION_KEYS = ('dropout', 'iou', 'lr0', 'lrf', 'momentum', 'weight_decay', 'warmup_momentum', 'warmup_bias_lr',
@@ -76,7 +76,7 @@ CFG_BOOL_KEYS = ('save', 'exist_ok', 'verbose', 'deterministic', 'single_cls', '
                  'show_labels', 'show_conf', 'visualize', 'augment', 'agnostic_nms', 'retina_masks', 'boxes', 'keras',
                  'optimize', 'int8', 'dynamic', 'simplify', 'nms', 'profile')
 
-
+#ffdkds
 def cfg2dict(cfg):
     """
     Convert a configuration object to a dictionary, whether it is a file path, a string, or a SimpleNamespace object.
@@ -86,18 +86,18 @@ def cfg2dict(cfg):
 
     Returns:
         cfg (dict): Configuration object in dictionary format.
-    """
+    """#ffdkds
     if isinstance(cfg, (str, Path)):
         cfg = yaml_load(cfg)  # load dict
     elif isinstance(cfg, SimpleNamespace):
         cfg = vars(cfg)  # convert to dict
     return cfg
-
+#ffdkds
 
 def get_cfg(cfg: Union[str, Path, Dict, SimpleNamespace] = DEFAULT_CFG_DICT, overrides: Dict = None):
     """
     Load and merge configuration data from a file or dictionary.
-
+#ffdkds
     Args:
         cfg (str | Path | Dict | SimpleNamespace): Configuration data.
         overrides (str | Dict | optional): Overrides in the form of a file name or a dictionary. Default is None.
@@ -106,13 +106,13 @@ def get_cfg(cfg: Union[str, Path, Dict, SimpleNamespace] = DEFAULT_CFG_DICT, ove
         (SimpleNamespace): Training arguments namespace.
     """
     cfg = cfg2dict(cfg)
-
+    # ffdkds
     # Merge overrides
     if overrides:
         overrides = cfg2dict(overrides)
         check_dict_alignment(cfg, overrides)
         cfg = {**cfg, **overrides}  # merge cfg and overrides dicts (prefer overrides)
-
+    # ffdkds
     # Special handling for numeric project/name
     for k in 'project', 'name':
         if k in cfg and isinstance(cfg[k], (int, float)):
@@ -120,7 +120,7 @@ def get_cfg(cfg: Union[str, Path, Dict, SimpleNamespace] = DEFAULT_CFG_DICT, ove
     if cfg.get('name') == 'model':  # assign model to 'name' arg
         cfg['name'] = cfg.get('model', '').split('.')[0]
         LOGGER.warning(f"WARNING ⚠️ 'name=model' automatically updated to 'name={cfg['name']}'.")
-
+    # ffdkds
     # Type and Value checks
     for k, v in cfg.items():
         if v is not None:  # None values may be from optional args
@@ -140,11 +140,11 @@ def get_cfg(cfg: Union[str, Path, Dict, SimpleNamespace] = DEFAULT_CFG_DICT, ove
             elif k in CFG_BOOL_KEYS and not isinstance(v, bool):
                 raise TypeError(f"'{k}={v}' is of invalid type {type(v).__name__}. "
                                 f"'{k}' must be a bool (i.e. '{k}=True' or '{k}=False')")
-
+    # ffdkds
     # Return instance
     return IterableSimpleNamespace(**cfg)
 
-
+#ffdkds
 def _handle_deprecation(custom):
     """Hardcoded function to handle deprecated config keys"""
 
@@ -158,15 +158,15 @@ def _handle_deprecation(custom):
         if key == 'line_thickness':
             deprecation_warn(key, 'line_width')
             custom['line_width'] = custom.pop('line_thickness')
-
+    # ffdkds
     return custom
 
-
+#ffdkds
 def check_dict_alignment(base: Dict, custom: Dict, e=None):
     """
     This function checks for any mismatched keys between a custom configuration list and a base configuration list.
     If any mismatched keys are found, the function prints out similar keys from the base list and exits the program.
-
+#ffdkds
     Args:
         custom (dict): a dictionary of custom configuration options
         base (dict): a dictionary of base configuration options
@@ -183,16 +183,16 @@ def check_dict_alignment(base: Dict, custom: Dict, e=None):
             string += f"'{colorstr('red', 'bold', x)}' is not a valid YOLO argument. {match_str}\n"
         raise SyntaxError(string + CLI_HELP_MSG) from e
 
-
+#ffdkds
 def merge_equals_args(args: List[str]) -> List[str]:
     """
     Merges arguments around isolated '=' args in a list of strings.
     The function considers cases where the first argument ends with '=' or the second starts with '=',
     as well as when the middle one is an equals sign.
-
+#ffdkds
     Args:
         args (List[str]): A list of strings where each element is an argument.
-
+#ffdkds
     Returns:
         List[str]: A list of strings where the arguments around isolated '=' are merged.
     """
@@ -209,25 +209,25 @@ def merge_equals_args(args: List[str]) -> List[str]:
         else:
             new_args.append(arg)
     return new_args
-
-
+#ffdkds
+#ffdkds
 def handle_yolo_hub(args: List[str]) -> None:
     """
     Handle Ultralytics HUB command-line interface (CLI) commands.
 
     This function processes Ultralytics HUB CLI commands such as login and logout.
     It should be called when executing a script with arguments related to HUB authentication.
-
+#ffdkds
     Args:
         args (List[str]): A list of command line arguments
-
+#ffdkds
     Example:
         ```python
         python my_script.py hub login your_api_key
-        ```
+        #ffdkds```
     """
     from ultralytics import hub
-
+    # ffdkds
     if args[0] == 'login':
         key = args[1] if len(args) > 1 else ''
         # Log in to Ultralytics HUB using the provided API key
@@ -235,7 +235,7 @@ def handle_yolo_hub(args: List[str]) -> None:
     elif args[0] == 'logout':
         # Log out from Ultralytics HUB
         hub.logout()
-
+#ffdkds
 
 def handle_yolo_settings(args: List[str]) -> None:
     """
@@ -243,14 +243,14 @@ def handle_yolo_settings(args: List[str]) -> None:
 
     This function processes YOLO settings CLI commands such as reset.
     It should be called when executing a script with arguments related to YOLO settings management.
-
+#ffdkds
     Args:
         args (List[str]): A list of command line arguments for YOLO settings management.
-
+#ffdkds
     Example:
         ```python
         python my_script.py yolo settings reset
-        ```
+        ```#ffdkds
     """
     if any(args):
         if args[0] == 'reset':
@@ -264,7 +264,7 @@ def handle_yolo_settings(args: List[str]) -> None:
 
     yaml_print(SETTINGS_YAML)  # print the current settings
 
-
+#ffdkds
 def parse_key_value_pair(pair):
     """Parse one 'key=value' pair and return key and value."""
     re.sub(r' *= *', '=', pair)  # remove spaces around equals sign
@@ -272,7 +272,7 @@ def parse_key_value_pair(pair):
     assert v, f"missing '{k}' value"
     return k, smart_value(v)
 
-
+#ffdkds
 def smart_value(v):
     """Convert a string to an underlying type such as int, float, bool, etc."""
     if v.lower() == 'none':
@@ -285,13 +285,13 @@ def smart_value(v):
         with contextlib.suppress(Exception):
             return eval(v)
         return v
-
+#ffdkds
 
 def entrypoint(debug=''):
     """
     This function is the ultralytics package entrypoint, it's responsible for parsing the command line arguments passed
     to the package.
-
+#ffdkds
     This function allows for:
     - passing mandatory YOLO args as a list of strings
     - specifying the task to be performed, either 'detect', 'segment' or 'classify'
@@ -306,7 +306,7 @@ def entrypoint(debug=''):
     if not args:  # no arguments passed
         LOGGER.info(CLI_HELP_MSG)
         return
-
+    # ffdkds
     special = {
         'help': lambda: LOGGER.info(CLI_HELP_MSG),
         'checks': checks.check_yolo,

MTSP-main/ultralytics/data/annotator.py

@@ -1,39 +1,78 @@
 from pathlib import Path
-
 from ultralytics import SAM, YOLO
 
 
 def auto_annotate(data, det_model='yolov8x.pt', sam_model='sam_b.pt', device='', output_dir=None):
     """
     Automatically annotates images using a YOLO object detection model and a SAM segmentation model.
+
+    函数功能概述：
+    该函数实现了利用YOLO目标检测模型和SAM分割模型自动对图像进行标注的功能。
+    它先通过YOLO模型检测出图像中的目标物体的边界框，然后使用SAM模型基于这些边界框生成对应的分割掩码，
+    最后将标注结果（类别ID和分割掩码信息）保存到文本文件中。
+
     Args:
         data (str): Path to a folder containing images to be annotated.
+            输入参数说明：
+            - data：表示包含待标注图像的文件夹路径，字符串类型，指向存放需要进行标注处理的图像所在的文件夹位置。
+
         det_model (str, optional): Pre-trained YOLO detection model. Defaults to 'yolov8x.pt'.
+            - det_model：可选参数，用于指定预训练的YOLO检测模型的路径或名称，默认值为'yolov8x.pt'，字符串类型。
+
         sam_model (str, optional): Pre-trained SAM segmentation model. Defaults to 'sam_b.pt'.
+            - sam_model：可选参数，用于指定预训练的SAM分割模型的路径或名称，默认值为'sam_b.pt'，字符串类型。
+
         device (str, optional): Device to run the models on. Defaults to an empty string (CPU or GPU, if available).
+            - device：可选参数，指定运行模型的设备，默认是空字符串，意味着会根据系统实际情况自动选择使用CPU或者可用的GPU来运行模型。
+
         output_dir (str | None | optional): Directory to save the annotated results.
             Defaults to a 'labels' folder in the same directory as 'data'.
+            - output_dir：可选参数，用于指定保存标注结果的目录路径，如果不传入该参数（为None），
+              则默认会在与'data'参数所指文件夹同一目录下创建名为'labels'的文件夹来保存结果。
+
     """
+    # 实例化YOLO目标检测模型，传入指定的预训练模型名称或路径，创建出可用于进行目标检测的模型对象
     det_model = YOLO(det_model)
+    # 实例化SAM分割模型，传入指定的预训练模型名称或路径，创建出可用于进行图像分割的模型对象
     sam_model = SAM(sam_model)
 
+    # 如果没有指定输出目录（output_dir为None）
     if not output_dir:
+        # 则将输出目录设置为'data'所指文件夹的父目录下的'labels'文件夹，
+        # 先将'data'转换为Path对象，获取其父目录，再拼接上'labels'文件夹名称得到输出目录路径
         output_dir = Path(str(data)).parent / 'labels'
+    # 创建输出目录，如果目录已经存在则不会报错（exist_ok=True），同时会创建父目录（如果父目录不存在的话，parents=True）
     Path(output_dir).mkdir(exist_ok=True, parents=True)
 
+    # 使用YOLO目标检测模型对输入的图像数据进行检测，传入图像数据所在路径（data），
+    # 设置以流的形式处理图像（stream=True，适用于处理大量图像时节省内存），并指定运行设备（device），
+    # 检测结果会以可迭代对象的形式返回，后续可以逐次获取每张图像的检测结果
     det_results = det_model(data, stream=True, device=device)
 
+    # 遍历YOLO目标检测模型返回的每张图像的检测结果
     for result in det_results:
-        boxes = result.boxes.xyxy  # Boxes object for bbox outputs
-        class_ids = result.boxes.cls.int().tolist()  # noqa
+        # 获取检测结果中的边界框坐标信息（左上角和右下角坐标），以张量形式返回，每个元素对应一个目标物体的边界框坐标
+        boxes = result.boxes.xyxy
+        # 获取检测结果中每个目标物体对应的类别ID，将其转换为整数列表，方便后续处理
+        class_ids = result.boxes.cls.int().tolist()
+        # 如果检测到了目标物体（即类别ID列表长度大于0）
         if len(class_ids):
+            # 使用SAM分割模型对原始图像（result.orig_img）进行分割，传入由YOLO模型检测到的边界框信息（bboxes=boxes），
+            # 设置不输出详细信息（verbose=False），不保存中间结果（save=False），并指定运行设备（device），
+            # 返回的结果是一个包含分割信息的对象列表，这里取第一个元素（因为只处理了一张图像的情况）
             sam_results = sam_model(result.orig_img, bboxes=boxes, verbose=False, save=False, device=device)
-            segments = sam_results[0].masks.xyn  # noqa
-
+            # 从SAM分割结果中获取分割掩码信息，以归一化坐标形式表示，每个元素对应一个目标物体的分割掩码坐标信息
+            segments = sam_results[0].masks.xyn
+            # 打开一个文本文件，文件名根据当前图像的文件名（去除扩展名）加上'.txt'后缀生成，文件保存在输出目录（output_dir）下，
+            # 以写入模式（'w'）打开，如果文件不存在则创建，如果存在则覆盖原有内容
             with open(str(Path(output_dir) / Path(result.path).stem) + '.txt', 'w') as f:
+                # 遍历每个目标物体的分割掩码信息
                 for i in range(len(segments)):
                     s = segments[i]
+                    # 如果分割掩码为空（长度为0），则跳过当前循环，不进行保存操作
                     if len(s) == 0:
                         continue
+                    # 将分割掩码的坐标信息转换为字符串形式，方便写入文件
                     segment = map(str, segments[i].reshape(-1).tolist())
-                    f.write(f'{class_ids[i]} ' + ' '.join(segment) + '\n')
+                    # 将类别ID和分割掩码坐标信息写入文本文件，每个目标物体占一行，格式为：类别ID + 空格 + 分割掩码坐标（以空格分隔的字符串形式）
+                    f.write(f'{class_ids[i]} ' + ' '.join(segment) + '\n')

MTSP-main/ultralytics/data/augment.py

@@ -57,16 +57,30 @@ class Compose:
             data = t(data)
         return data
 
+    from pathlib import Path
+    from ultralytics import SAM, YOLO
+
+    def auto_annotate(data, det_model='yolov8x.pt', sam_model='sam_b.pt', device='', output_dir=None):
+        """
+        Automatically annotates images using a YOLO object detection model and a SAM segmentation model.
+
+        函数功能概述：
+        该函数实现了利用YOLO目标检测模型和SAM分割模型自动对图像进行标注的功能。
+        它先通过YOLO模型检测出图像中的目标物体的边界框，然后使用SAM模型基于这些边界框生成对应的分割掩码，
+        最后将标注结果（类别ID和分割掩码信息）保存到文本文件中。
+
+        Args:
+     
     def append(self, transform):
-        """Appends a new transform to the existing list of transforms."""
+           """Appends a new transform to the existing list of transforms."""
         self.transforms.append(transform)
 
     def tolist(self):
-        """Converts list of transforms to a standard Python list."""
+            """Converts list of transforms to a standard Python list."""
         return self.transforms
 
     def __repr__(self):
-        """Return string representation of object."""
+          """Return string representation of object."""
         format_string = f'{self.__class__.__name__}('
         for t in self.transforms:
             format_string += '\n'

MTSP-main/ultralytics/data/base.py

@@ -18,12 +18,12 @@ from tqdm import tqdm
 from ultralytics.utils import DEFAULT_CFG, LOCAL_RANK, LOGGER, NUM_THREADS, TQDM_BAR_FORMAT
 
 from .utils import HELP_URL, IMG_FORMATS
-
+#lxy
 
 class BaseDataset(Dataset):
     """
     Base dataset class for loading and processing image data.
-
+#lxy
     Args:
         img_path (str): Path to the folder containing images.
         imgsz (int, optional): Image size. Defaults to 640.
@@ -38,7 +38,7 @@ class BaseDataset(Dataset):
         single_cls (bool, optional): If True, single class training is used. Defaults to False.
         classes (list): List of included classes. Default is None.
         fraction (float): Fraction of dataset to utilize. Default is 1.0 (use all data).
-
+#lxy
     Attributes:
         im_files (list): List of image file paths.
         labels (list): List of label data dictionaries.
@@ -48,6 +48,9 @@ class BaseDataset(Dataset):
         transforms (callable): Image transformation function.
     """
 
+    # lxy
+    # lxy
+
     def __init__(self,
                  img_path,
                  imgsz=640,
@@ -80,10 +83,12 @@ class BaseDataset(Dataset):
         if self.rect:
             assert self.batch_size is not None
             self.set_rectangle()
+        # lxy
 
         # Buffer thread for mosaic images
         self.buffer = []  # buffer size = batch size
         self.max_buffer_length = min((self.ni, self.batch_size * 8, 1000)) if self.augment else 0
+        # lxy
 
         # Cache stuff
         if cache == 'ram' and not self.check_cache_ram():
@@ -92,10 +97,13 @@ class BaseDataset(Dataset):
         self.npy_files = [Path(f).with_suffix('.npy') for f in self.im_files]
         if cache:
             self.cache_images(cache)
+        # lxy
 
         # Transforms
         self.transforms = self.build_transforms(hyp=hyp)
 
+    # lxy
+
     def get_img_files(self, img_path):
         """Read image files."""
         try:
@@ -122,6 +130,8 @@ class BaseDataset(Dataset):
             im_files = im_files[:round(len(im_files) * self.fraction)]
         return im_files
 
+    # lxy
+
     def update_labels(self, include_class: Optional[list]):
         """include_class, filter labels to include only these classes (optional)."""
         include_class_array = np.array(include_class).reshape(1, -1)
@@ -141,6 +151,8 @@ class BaseDataset(Dataset):
             if self.single_cls:
                 self.labels[i]['cls'][:, 0] = 0
 
+    # lxy
+
     def load_image(self, i):
         """Loads 1 image from dataset index 'i', returns (im, resized hw)."""
         im, f, fn = self.ims[i], self.im_files[i], self.npy_files[i]
@@ -170,6 +182,8 @@ class BaseDataset(Dataset):
 
         return self.ims[i], self.im_hw0[i], self.im_hw[i]
 
+    # lxy
+
     def cache_images(self, cache):
         """Cache images to memory or disk."""
         b, gb = 0, 1 << 30  # bytes of cached images, bytes per gigabytes
@@ -186,12 +200,16 @@ class BaseDataset(Dataset):
                 pbar.desc = f'{self.prefix}Caching images ({b / gb:.1f}GB {cache})'
             pbar.close()
 
+    # lxy
+
     def cache_images_to_disk(self, i):
         """Saves an image as an *.npy file for faster loading."""
         f = self.npy_files[i]
         if not f.exists():
             np.save(f.as_posix(), cv2.imread(self.im_files[i]))
 
+    # lxy
+
     def check_cache_ram(self, safety_margin=0.5):
         """Check image caching requirements vs available memory."""
         b, gb = 0, 1 << 30  # bytes of cached images, bytes per gigabytes
@@ -210,10 +228,13 @@ class BaseDataset(Dataset):
                         f"{'caching images ✅' if cache else 'not caching images ⚠️'}")
         return cache
 
+    # lxy
+
     def set_rectangle(self):
         """Sets the shape of bounding boxes for YOLO detections as rectangles."""
         bi = np.floor(np.arange(self.ni) / self.batch_size).astype(int)  # batch index
         nb = bi[-1] + 1  # number of batches
+        # lxy
 
         s = np.array([x.pop('shape') for x in self.labels])  # hw
         ar = s[:, 0] / s[:, 1]  # aspect ratio
@@ -221,6 +242,7 @@ class BaseDataset(Dataset):
         self.im_files = [self.im_files[i] for i in irect]
         self.labels = [self.labels[i] for i in irect]
         ar = ar[irect]
+        # lxy
 
         # Set training image shapes
         shapes = [[1, 1]] * nb
@@ -235,10 +257,14 @@ class BaseDataset(Dataset):
         self.batch_shapes = np.ceil(np.array(shapes) * self.imgsz / self.stride + self.pad).astype(int) * self.stride
         self.batch = bi  # batch index of image
 
+    # lxy
+
     def __getitem__(self, index):
         """Returns transformed label information for given index."""
         return self.transforms(self.get_image_and_label(index))
 
+    # lxy
+
     def get_image_and_label(self, index):
         """Get and return label information from the dataset."""
         label = deepcopy(self.labels[index])  # requires deepcopy() https://github.com/ultralytics/ultralytics/pull/1948
@@ -250,14 +276,20 @@ class BaseDataset(Dataset):
             label['rect_shape'] = self.batch_shapes[self.batch[index]]
         return self.update_labels_info(label)
 
+    # lxy
+
     def __len__(self):
         """Returns the length of the labels list for the dataset."""
         return len(self.labels)
 
+    # lxy
+
     def update_labels_info(self, label):
         """custom your label format here."""
         return label
 
+    # lxy
+
     def build_transforms(self, hyp=None):
         """Users can custom augmentations here
         like:
@@ -270,6 +302,8 @@ class BaseDataset(Dataset):
         """
         raise NotImplementedError
 
+    # lxy
+
     def get_labels(self):
         """Users can custom their own format here.
         Make sure your output is a list with each element like below:

MTSP-main/ultralytics/data/build.py

@@ -20,57 +20,57 @@ from .utils import PIN_MEMORY
 
 
 class InfiniteDataLoader(dataloader.DataLoader):
-    """Dataloader that reuses workers. Uses same syntax as vanilla DataLoader."""
+       """Dataloader that reuses workers. Uses same syntax as vanilla DataLoader."""
 
     def __init__(self, *args, **kwargs):
-        """Dataloader that infinitely recycles workers, inherits from DataLoader."""
+              """Dataloader that infinitely recycles workers, inherits from DataLoader."""
         super().__init__(*args, **kwargs)
         object.__setattr__(self, 'batch_sampler', _RepeatSampler(self.batch_sampler))
         self.iterator = super().__iter__()
 
     def __len__(self):
-        """Returns the length of the batch sampler's sampler."""
+             """Returns the length of the batch sampler's sampler."""
         return len(self.batch_sampler.sampler)
 
     def __iter__(self):
-        """Creates a sampler that repeats indefinitely."""
+             """Creates a sampler that repeats indefinitely."""
         for _ in range(len(self)):
             yield next(self.iterator)
 
     def reset(self):
-        """Reset iterator.
-        This is useful when we want to modify settings of dataset while training.
-        """
+           """Reset iterator.
+            This is useful when we want to modify settings of dataset while training.
+           """
         self.iterator = self._get_iterator()
 
 
 class _RepeatSampler:
-    """
-    Sampler that repeats forever.
+       """
+        Sampler that repeats forever.
 
-    Args:
-        sampler (Dataset.sampler): The sampler to repeat.
-    """
+       Args:
+           sampler (Dataset.sampler): The sampler to repeat.
+       """
 
     def __init__(self, sampler):
-        """Initializes an object that repeats a given sampler indefinitely."""
+                  """Initializes an object that repeats a given sampler indefinitely."""
         self.sampler = sampler
 
     def __iter__(self):
-        """Iterates over the 'sampler' and yields its contents."""
+
         while True:
             yield from iter(self.sampler)
 
 
 def seed_worker(worker_id):  # noqa
-    """Set dataloader worker seed https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html#dataloader."""
+
     worker_seed = torch.initial_seed() % 2 ** 32
     np.random.seed(worker_seed)
     random.seed(worker_seed)
 
 
-def build_yolo_dataset(cfg, img_path, batch, data, mode='train', rect=False, stride=32):
-    """Build YOLO Dataset"""
+def build_yolo_dataset(cfg, img_path, batch, data, mode='train', rect=False, stride=32
+
     return YOLODataset(
         img_path=img_path,
         imgsz=cfg.imgsz,
@@ -110,7 +110,7 @@ def build_dataloader(dataset, batch, workers, shuffle=True, rank=-1):
 
 
 def check_source(source):
-    """Check source type and return corresponding flag values."""
+
     webcam, screenshot, from_img, in_memory, tensor = False, False, False, False, False
     if isinstance(source, (str, int, Path)):  # int for local usb camera
         source = str(source)
@@ -137,20 +137,20 @@ def check_source(source):
 
 def load_inference_source(source=None, imgsz=640, vid_stride=1):
     """
-    Loads an inference source for object detection and applies necessary transformations.
+      Loads an inference source for object detection and applies necessary transformations.
 
-    Args:
-        source (str, Path, Tensor, PIL.Image, np.ndarray): The input source for inference.
-        imgsz (int, optional): The size of the image for inference. Default is 640.
-        vid_stride (int, optional): The frame interval for video sources. Default is 1.
+      Args:
+           source (str, Path, Tensor, PIL.Image, np.ndarray): The input source for inference.
+          imgsz (int, optional): The size of the image for inference. Default is 640.
+           vid_stride (int, optional): The frame interval for video sources. Default is 1.
 
     Returns:
-        dataset (Dataset): A dataset object for the specified input source.
+            dataset (Dataset): A dataset object for the specified input source.
     """
     source, webcam, screenshot, from_img, in_memory, tensor = check_source(source)
     source_type = source.source_type if in_memory else SourceTypes(webcam, screenshot, from_img, tensor)
 
-    # Dataloader
+       # Dataloader
     if tensor:
         dataset = LoadTensor(source)
     elif in_memory:
@@ -164,7 +164,7 @@ def load_inference_source(source=None, imgsz=640, vid_stride=1):
     else:
         dataset = LoadImages(source, imgsz=imgsz, vid_stride=vid_stride)
 
-    # Attach source types to the dataset
+            # Attach source types to the dataset
     setattr(dataset, 'source_type', source_type)
 
     return dataset

MTSP-main/ultralytics/data/converter.py

@@ -13,8 +13,8 @@ from ultralytics.utils.files import make_dirs
 def coco91_to_coco80_class():
     """Converts 91-index COCO class IDs to 80-index COCO class IDs.
 
-    Returns:
-        (list): A list of 91 class IDs where the index represents the 80-index class ID and the value is the
+        Returns:
+               (list): A list of 91 class IDs where the index represents the 80-index class ID and the value is the
             corresponding 91-index class ID.
 
     """

MTSP-main/ultralytics/data/dataset.py

@@ -19,14 +19,14 @@ from .utils import HELP_URL, LOGGER, get_hash, img2label_paths, verify_image_lab
 
 class YOLODataset(BaseDataset):
     """
-    Dataset class for loading object detection and/or segmentation labels in YOLO format.
+        Dataset class for loading object detection and/or segmentation labels in YOLO format.
 
     Args:
-        data (dict, optional): A dataset YAML dictionary. Defaults to None.
-        use_segments (bool, optional): If True, segmentation masks are used as labels. Defaults to False.
-        use_keypoints (bool, optional): If True, keypoints are used as labels. Defaults to False.
+            data (dict, optional): A dataset YAML dictionary. Defaults to None.
+           use_segments (bool, optional): If True, segmentation masks are used as labels. Defaults to False.
+         use_keypoints (bool, optional): If True, keypoints are used as labels. Defaults to False.
 
-    Returns:
+      Returns:
         (torch.utils.data.Dataset): A PyTorch dataset object that can be used for training an object detection model.
     """
     cache_version = '1.0.2'  # dataset labels *.cache version, >= 1.0.0 for YOLOv8
@@ -40,7 +40,7 @@ class YOLODataset(BaseDataset):
         super().__init__(*args, **kwargs)
 
     def cache_labels(self, path=Path('./labels.cache')):
-        """Cache dataset labels, check images and read shapes.
+           """Cache dataset labels, check images and read shapes.
         Args:
             path (Path): path where to save the cache file (default: Path('./labels.cache')).
         Returns:

MTSP-main/ultralytics/data/loaders.py

@@ -29,10 +29,10 @@ class SourceTypes:
 
 
 class LoadStreams:
-    """YOLOv8 streamloader, i.e. `yolo predict source='rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP streams`."""
+        """YOLOv8 streamloader, i.e. `yolo predict source='rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP streams`."""
     capture = None
     def __init__(self, sources='file.streams', imgsz=640, vid_stride=1):
-        """Initialize instance variables and check for consistent input stream shapes."""
+            """Initialize instance variables and check for consistent input stream shapes."""
         torch.backends.cudnn.benchmark = True  # faster for fixed-size inference
         self.mode = 'stream'
         self.imgsz = imgsz
@@ -42,10 +42,10 @@ class LoadStreams:
         self.sources = [ops.clean_str(x) for x in sources]  # clean source names for later
         self.imgs, self.fps, self.frames, self.threads, self.shape = [[]] * n, [0] * n, [0] * n, [None] * n, [None] * n
         for i, s in enumerate(sources):  # index, source
-            # Start thread to read frames from video stream
+               # Start thread to read frames from video stream
             st = f'{i + 1}/{n}: {s}... '
             if urlparse(s).hostname in ('www.youtube.com', 'youtube.com', 'youtu.be'):  # if source is YouTube video
-                # YouTube format i.e. 'https://www.youtube.com/watch?v=Zgi9g1ksQHc' or 'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc'
+                   # YouTube format i.e. 'https://www.youtube.com/watch?v=Zgi9g1ksQHc' or 'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc'
                 s = get_best_youtube_url(s)
             s = eval(s) if s.isnumeric() else s  # i.e. s = '0' local webcam
             if s == 0 and (is_colab() or is_kaggle()):
@@ -70,14 +70,14 @@ class LoadStreams:
             self.threads[i].start()
         LOGGER.info('')  # newline
 
-        # Check for common shapes
+           # Check for common shapes
         self.bs = self.__len__()
 
     def update(self, i, cap, stream):
-        """Read stream `i` frames in daemon thread."""
+           """Read stream `i` frames in daemon thread."""
         n, f = 0, self.frames[i]  # frame number, frame array
         while cap.isOpened() and n < f:
-            # Only read a new frame if the buffer is empty
+              # Only read a new frame if the buffer is empty
             if not self.imgs[i]:
                 n += 1
                 cap.grab()  # .read() = .grab() followed by .retrieve()
@@ -94,22 +94,22 @@ class LoadStreams:
             if self.capture == 'release':
                 break
     def __iter__(self):
-        """Iterates through YOLO image feed and re-opens unresponsive streams."""
+            """Iterates through YOLO image feed and re-opens unresponsive streams."""
         self.count = -1
         return self
 
     def __next__(self):
-        """Returns source paths, transformed and original images for processing."""
+          """Returns source paths, transformed and original images for processing."""
         self.count += 1
 
-        # Wait until a frame is available in each buffer
+            # Wait until a frame is available in each buffer
         while not all(self.imgs):
             if not all(x.is_alive() for x in self.threads) or cv2.waitKey(1) == ord('q'):  # q to quit
                 cv2.destroyAllWindows()
                 raise StopIteration
             time.sleep(1 / min(self.fps))
 
-        # Get and remove the next frame from imgs buffer
+            # Get and remove the next frame from imgs buffer
         return self.sources, [x.pop(0) for x in self.imgs], None, ''
 
     def __len__(self):
@@ -118,10 +118,10 @@ class LoadStreams:
 
 
 class LoadScreenshots:
-    """YOLOv8 screenshot dataloader, i.e. `yolo predict source=screen`."""
+        """YOLOv8 screenshot dataloader, i.e. `yolo predict source=screen`."""
 
     def __init__(self, source, imgsz=640):
-        """source = [screen_number left top width height] (pixels)."""
+           """source = [screen_number left top width height] (pixels)."""
         check_requirements('mss')
         import mss  # noqa
 
@@ -139,7 +139,7 @@ class LoadScreenshots:
         self.sct = mss.mss()
         self.bs = 1
 
-        # Parse monitor shape
+           # Parse monitor shape
         monitor = self.sct.monitors[self.screen]
         self.top = monitor['top'] if top is None else (monitor['top'] + top)
         self.left = monitor['left'] if left is None else (monitor['left'] + left)
@@ -148,11 +148,11 @@ class LoadScreenshots:
         self.monitor = {'left': self.left, 'top': self.top, 'width': self.width, 'height': self.height}
 
     def __iter__(self):
-        """Returns an iterator of the object."""
+            """Returns an iterator of the object."""
         return self
 
     def __next__(self):
-        """mss screen capture: get raw pixels from the screen as np array."""
+            """mss screen capture: get raw pixels from the screen as np array."""
         im0 = np.array(self.sct.grab(self.monitor))[:, :, :3]  # [:, :, :3] BGRA to BGR
         s = f'screen {self.screen} (LTWH): {self.left},{self.top},{self.width},{self.height}: '
 
@@ -161,10 +161,10 @@ class LoadScreenshots:
 
 
 class LoadImages:
-    """YOLOv8 image/video dataloader, i.e. `yolo predict source=image.jpg/vid.mp4`."""
+        """YOLOv8 image/video dataloader, i.e. `yolo predict source=image.jpg/vid.mp4`."""
 
     def __init__(self, path, imgsz=640, vid_stride=1):
-        """Initialize the Dataloader and raise FileNotFoundError if file not found."""
+          """Initialize the Dataloader and raise FileNotFoundError if file not found."""
         parent = None
         if isinstance(path, str) and Path(path).suffix == '.txt':  # *.txt file with img/vid/dir on each line
             parent = Path(path).parent
@@ -230,11 +230,11 @@ class LoadImages:
                 success, im0 = self.cap.read()
 
             self.frame += 1
-            # im0 = self._cv2_rotate(im0)  # for use if cv2 autorotation is False
+                # im0 = self._cv2_rotate(im0)  # for use if cv2 autorotation is False
             s = f'video {self.count + 1}/{self.nf} ({self.frame}/{self.frames}) {path}: '
 
         else:
-            # Read image
+              # Read image
             self.count += 1
             im0 = cv2.imread(path)  # BGR
             if im0 is None:
@@ -244,17 +244,17 @@ class LoadImages:
         return [path], [im0], self.cap, s
 
     def _new_video(self, path):
-        """Create a new video capture object."""
+           """Create a new video capture object."""
         self.frame = 0
         self.cap = cv2.VideoCapture(path)
         self.frames = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) / self.vid_stride)
         if hasattr(cv2, 'CAP_PROP_ORIENTATION_META'):  # cv2<4.6.0 compatibility
             self.orientation = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_ORIENTATION_META))  # rotation degrees
-            # Disable auto-orientation due to known issues in https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/8493
+               # Disable auto-orientation due to known issues in https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/8493
             # self.cap.set(cv2.CAP_PROP_ORIENTATION_AUTO, 0)
 
     def _cv2_rotate(self, im):
-        """Rotate a cv2 video manually."""
+           """Rotate a cv2 video manually."""
         if self.orientation == 0:
             return cv2.rotate(im, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
         elif self.orientation == 180:
@@ -271,7 +271,7 @@ class LoadImages:
 class LoadPilAndNumpy:
 
     def __init__(self, im0, imgsz=640):
-        """Initialize PIL and Numpy Dataloader."""
+                    """Initialize PIL and Numpy Dataloader."""
         if not isinstance(im0, list):
             im0 = [im0]
         self.paths = [getattr(im, 'filename', f'image{i}.jpg') for i, im in enumerate(im0)]
@@ -283,7 +283,7 @@ class LoadPilAndNumpy:
 
     @staticmethod
     def _single_check(im):
-        """Validate and format an image to numpy array."""
+                  """Validate and format an image to numpy array."""
         assert isinstance(im, (Image.Image, np.ndarray)), f'Expected PIL/np.ndarray image type, but got {type(im)}'
         if isinstance(im, Image.Image):
             if im.mode != 'RGB':
@@ -304,7 +304,7 @@ class LoadPilAndNumpy:
         return self.paths, self.im0, None, ''
 
     def __iter__(self):
-        """Enables iteration for class LoadPilAndNumpy."""
+              """Enables iteration for class LoadPilAndNumpy."""
         self.count = 0
         return self
 
@@ -319,7 +319,7 @@ class LoadTensor:
 
     @staticmethod
     def _single_check(im, stride=32):
-        """Validate and format an image to torch.Tensor."""
+               """Validate and format an image to torch.Tensor."""
         s = f'WARNING ⚠️ torch.Tensor inputs should be BCHW i.e. shape(1, 3, 640, 640) ' \
             f'divisible by stride {stride}. Input shape{tuple(im.shape)} is incompatible.'
         if len(im.shape) != 4:

MTSP-main/ultralytics/data/utils.py

@@ -31,20 +31,20 @@ PIN_MEMORY = str(os.getenv('PIN_MEMORY', True)).lower() == 'true'  # global pin_
 IMAGENET_MEAN = 0.485, 0.456, 0.406  # RGB mean
 IMAGENET_STD = 0.229, 0.224, 0.225  # RGB standard deviation
 
-# Get orientation exif tag
+     # Get orientation exif tag
 for orientation in ExifTags.TAGS.keys():
     if ExifTags.TAGS[orientation] == 'Orientation':
         break
 
 
 def img2label_paths(img_paths):
-    """Define label paths as a function of image paths."""
+         """Define label paths as a function of image paths."""
     sa, sb = f'{os.sep}images{os.sep}', f'{os.sep}labels{os.sep}'  # /images/, /labels/ substrings
     return [sb.join(x.rsplit(sa, 1)).rsplit('.', 1)[0] + '.txt' for x in img_paths]
 
 
 def get_hash(paths):
-    """Returns a single hash value of a list of paths (files or dirs)."""
+       """Returns a single hash value of a list of paths (files or dirs)."""
     size = sum(os.path.getsize(p) for p in paths if os.path.exists(p))  # sizes
     h = hashlib.sha256(str(size).encode())  # hash sizes
     h.update(''.join(paths).encode())  # hash paths
@@ -52,7 +52,7 @@ def get_hash(paths):
 
 
 def exif_size(img):
-    """Returns exif-corrected PIL size."""
+       """Returns exif-corrected PIL size."""
     s = img.size  # (width, height)
     with contextlib.suppress(Exception):
         rotation = dict(img._getexif().items())[orientation]
@@ -62,12 +62,12 @@ def exif_size(img):
 
 
 def verify_image_label(args):
-    """Verify one image-label pair."""
+       """Verify one image-label pair."""
     im_file, lb_file, prefix, keypoint, num_cls, nkpt, ndim = args
-    # Number (missing, found, empty, corrupt), message, segments, keypoints
+         # Number (missing, found, empty, corrupt), message, segments, keypoints
     nm, nf, ne, nc, msg, segments, keypoints = 0, 0, 0, 0, '', [], None
     try:
-        # Verify images
+            # Verify images
         im = Image.open(im_file)
         im.verify()  # PIL verify
         shape = exif_size(im)  # image size
@@ -81,7 +81,7 @@ def verify_image_label(args):
                     ImageOps.exif_transpose(Image.open(im_file)).save(im_file, 'JPEG', subsampling=0, quality=100)
                     msg = f'{prefix}WARNING ⚠️ {im_file}: corrupt JPEG restored and saved'
 
-        # Verify labels
+               # Verify labels
         if os.path.isfile(lb_file):
             nf = 1  # label found
             with open(lb_file) as f:
@@ -102,7 +102,7 @@ def verify_image_label(args):
                     assert (lb[:, 1:] <= 1).all(), \
                         f'non-normalized or out of bounds coordinates {lb[:, 1:][lb[:, 1:] > 1]}'
                     assert (lb >= 0).all(), f'negative label values {lb[lb < 0]}'
-                # All labels
+                     # All labels
                 max_cls = int(lb[:, 0].max())  # max label count
                 assert max_cls <= num_cls, \
                     f'Label class {max_cls} exceeds dataset class count {num_cls}. ' \
@@ -137,11 +137,11 @@ def verify_image_label(args):
 
 def polygon2mask(imgsz, polygons, color=1, downsample_ratio=1):
     """
-    Args:
-        imgsz (tuple): The image size.
-        polygons (list[np.ndarray]): [N, M], N is the number of polygons, M is the number of points(Be divided by 2).
-        color (int): color
-        downsample_ratio (int): downsample ratio
+        Args:
+            imgsz (tuple): The image size.
+            polygons (list[np.ndarray]): [N, M], N is the number of polygons, M is the number of points(Be divided by 2).
+         color (int): color
+    downsample_ratio (int): downsample ratio
     """
     mask = np.zeros(imgsz, dtype=np.uint8)
     polygons = np.asarray(polygons)
@@ -150,18 +150,18 @@ def polygon2mask(imgsz, polygons, color=1, downsample_ratio=1):
     polygons = polygons.reshape(shape[0], -1, 2)
     cv2.fillPoly(mask, polygons, color=color)
     nh, nw = (imgsz[0] // downsample_ratio, imgsz[1] // downsample_ratio)
-    # NOTE: fillPoly firstly then resize is trying the keep the same way
+       # NOTE: fillPoly firstly then resize is trying the keep the same way
     # of loss calculation when mask-ratio=1.
     mask = cv2.resize(mask, (nw, nh))
     return mask
 
 
 def polygons2masks(imgsz, polygons, color, downsample_ratio=1):
-    """
-    Args:
+     """
+    A  rgs:
         imgsz (tuple): The image size.
-        polygons (list[np.ndarray]): each polygon is [N, M], N is number of polygons, M is number of points (M % 2 = 0)
-        color (int): color
+          polygons (list[np.ndarray]): each polygon is [N, M], N is number of polygons, M is number of points (M % 2 = 0)
+        color     (int): color
         downsample_ratio (int): downsample ratio
     """
     masks = []
@@ -192,21 +192,21 @@ def polygons2masks_overlap(imgsz, segments, downsample_ratio=1):
 
 
 def check_det_dataset(dataset, autodownload=True):
-    """Download, check and/or unzip dataset if not found locally."""
+    """    Download, check and/or unzip dataset if not found locally."""
     data = check_file(dataset)
 
-    # Download (optional)
+    #    Download (optional)
     extract_dir = ''
     if isinstance(data, (str, Path)) and (zipfile.is_zipfile(data) or is_tarfile(data)):
         new_dir = safe_download(data, dir=DATASETS_DIR, unzip=True, delete=False, curl=False)
         data = next((DATASETS_DIR / new_dir).rglob('*.yaml'))
         extract_dir, autodownload = data.parent, False
 
-    # Read yaml (optional)
+    #   Read yaml (optional)
     if isinstance(data, (str, Path)):
         data = yaml_load(data, append_filename=True)  # dictionary
 
-    # Checks
+    #     Checks
     for k in 'train', 'val':
         if k not in data:
             raise SyntaxError(
@@ -222,12 +222,12 @@ def check_det_dataset(dataset, autodownload=True):
 
     data['names'] = check_class_names(data['names'])
 
-    # Resolve paths
+    #        Resolve paths
     path = Path(extract_dir or data.get('path') or Path(data.get('yaml_file', '')).parent)  # dataset root
 
     if not path.is_absolute():
         path = (DATASETS_DIR / path).resolve()
-    data['path'] = path  # download scripts
+    data['path'] = path           # download scripts
     for k in 'train', 'val', 'test':
         if data.get(k):  # prepend path
             if isinstance(data[k], str):
@@ -238,7 +238,7 @@ def check_det_dataset(dataset, autodownload=True):
             else:
                 data[k] = [str((path / x).resolve()) for x in data[k]]
 
-    # Parse yaml
+    #       Parse yaml
     train, val, test, s = (data.get(x) for x in ('train', 'val', 'test', 'download'))
     if val:
         val = [Path(x).resolve() for x in (val if isinstance(val, list) else [val])]  # val path
@@ -271,15 +271,15 @@ def check_cls_dataset(dataset: str, split=''):
     """
     Checks a classification dataset such as Imagenet.
 
-    This function accepts a `dataset` name and attempts to retrieve the corresponding dataset information.
-    If the dataset is not found locally, it attempts to download the dataset from the internet and save it locally.
+        This function accepts a `dataset` name and attempts to retrieve the corresponding dataset information.
+        If the dataset is not found locally, it attempts to download the dataset from the internet and save it locally.
 
     Args:
-        dataset (str): The name of the dataset.
+            dataset (str): The name of the dataset.
         split (str, optional): The split of the dataset. Either 'val', 'test', or ''. Defaults to ''.
 
     Returns:
-        (dict): A dictionary containing the following keys:
+             (dict): A dictionary containing the following keys:
             - 'train' (Path): The directory path containing the training set of the dataset.
             - 'val' (Path): The directory path containing the validation set of the dataset.
             - 'test' (Path): The directory path containing the test set of the dataset.
@@ -287,7 +287,7 @@ def check_cls_dataset(dataset: str, split=''):
             - 'names' (dict): A dictionary of class names in the dataset.
 
     Raises:
-        FileNotFoundError: If the specified dataset is not found and cannot be downloaded.
+             FileNotFoundError: If the specified dataset is not found and cannot be downloaded.
     """
 
     dataset = Path(dataset)
@@ -318,19 +318,19 @@ def check_cls_dataset(dataset: str, split=''):
 
 class HUBDatasetStats():
     """
-    A class for generating HUB dataset JSON and `-hub` dataset directory.
+    A    class for generating HUB dataset JSON and `-hub` dataset directory.
 
     Args:
-        path (str): Path to data.yaml or data.zip (with data.yaml inside data.zip). Default is 'coco128.yaml'.
+             path (str): Path to data.yaml or data.zip (with data.yaml inside data.zip). Default is 'coco128.yaml'.
         task (str): Dataset task. Options are 'detect', 'segment', 'pose', 'classify'. Default is 'detect'.
         autodownload (bool): Attempt to download dataset if not found locally. Default is False.
 
     Usage
-        from ultralytics.data.utils import HUBDatasetStats
+           from ultralytics.data.utils import HUBDatasetStats
         stats = HUBDatasetStats('/Users/glennjocher/Downloads/coco8.zip', task='detect')  # detect dataset
-        stats = HUBDatasetStats('/Users/glennjocher/Downloads/coco8-seg.zip', task='segment')  # segment dataset
+           stats = HUBDatasetStats('/Users/glennjocher/Downloads/coco8-seg.zip', task='segment')  # segment dataset
         stats = HUBDatasetStats('/Users/glennjocher/Downloads/coco8-pose.zip', task='pose')  # pose dataset
-        stats.get_json(save=False)
+            stats.get_json(save=False)
         stats.process_images()
     """
 

MTSP-main/ultralytics/engine/exporter.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
 """
-Export a YOLOv8 PyTorch model to other formats. TensorFlow exports authored by https://github.com/zldrobit
+Ex      port a YOLOv8 PyTorch model to other formats. TensorFlow exports authored by https://github.com/zldrobit
 
 Format                  | `format=argument`         | Model
 ---                     | ---                       | ---
@@ -27,7 +27,7 @@ Python:
     results = model.export(format='onnx')
 
 CLI:
-    $ yolo mode=export model=yolov8n.pt format=onnx
+         $ yolo mode=export model=yolov8n.pt format=onnx
 
 Inference:
     $ yolo predict model=yolov8n.pt                 # PyTorch

MTSP-main/ultralytics/engine/model.py

@@ -17,45 +17,7 @@ from ultralytics.utils.torch_utils import smart_inference_mode
 
 
 class Model:
-    """
-    A base model class to unify apis for all the models.
-
-    Args:
-        model (str, Path): Path to the model file to load or create.
-        task (Any, optional): Task type for the YOLO model. Defaults to None.
-
-    Attributes:
-        predictor (Any): The predictor object.
-        model (Any): The model object.
-        trainer (Any): The trainer object.
-        task (str): The type of model task.
-        ckpt (Any): The checkpoint object if the model loaded from *.pt file.
-        cfg (str): The model configuration if loaded from *.yaml file.
-        ckpt_path (str): The checkpoint file path.
-        overrides (dict): Overrides for the trainer object.
-        metrics (Any): The data for metrics.
-
-    Methods:
-        __call__(source=None, stream=False, **kwargs):
-            Alias for the predict method.
-        _new(cfg:str, verbose:bool=True) -> None:
-            Initializes a new model and infers the task type from the model definitions.
-        _load(weights:str, task:str='') -> None:
-            Initializes a new model and infers the task type from the model head.
-        _check_is_pytorch_model() -> None:
-            Raises TypeError if the model is not a PyTorch model.
-        reset() -> None:
-            Resets the model modules.
-        info(verbose:bool=False) -> None:
-            Logs the model info.
-        fuse() -> None:
-            Fuses the model for faster inference.
-        predict(source=None, stream=False, **kwargs) -> List[ultralytics.engine.results.Results]:
-            Performs prediction using the YOLO model.
-
-    Returns:
-        list(ultralytics.engine.results.Results): The prediction results.
-    """
+    """ """
 
     def __init__(self, model: Union[str, Path] = 'yolov8n.pt', task=None) -> None:
         """

MTSP-main/ultralytics/engine/predictor.py

@@ -15,7 +15,7 @@ Usage - sources:
                                                 'rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP stream
 
 Usage - formats:
-    $ yolo mode=predict model=yolov8n.pt                 # PyTorch
+    $     yolo mode=predict model=yolov8n.pt                 # PyTorch
                               yolov8n.torchscript        # TorchScript
                               yolov8n.onnx               # ONNX Runtime or OpenCV DNN with dnn=True
                               yolov8n_openvino_model     # OpenVINO

MTSP-main/ultralytics/engine/results.py

@@ -25,7 +25,7 @@ class BaseTensor(SimpleClass):
     def __init__(self, data, orig_shape) -> None:
         """Initialize BaseTensor with data and original shape.
 
-        Args:
+                          Args:
             data (torch.Tensor | np.ndarray): Predictions, such as bboxes, masks and keypoints.
             orig_shape (tuple): Original shape of image.
         """

MTSP-main/ultralytics/engine/trainer.py

@@ -38,7 +38,7 @@ class BaseTrainer:
     """
     BaseTrainer
 
-    A base class for creating trainers.
+    A       base class for creating trainers.
 
     Attributes:
         args (SimpleNamespace): Configuration for the trainer.

MTSP-main/ultralytics/engine/validator.py

@@ -6,7 +6,7 @@ Usage:
     $ yolo mode=val model=yolov8n.pt data=coco128.yaml imgsz=640
 
 Usage - formats:
-    $ yolo mode=val model=yolov8n.pt                 # PyTorch
+    $     yolo mode=val model=yolov8n.pt                 # PyTorch
                           yolov8n.torchscript        # TorchScript
                           yolov8n.onnx               # ONNX Runtime or OpenCV DNN with dnn=True
                           yolov8n_openvino_model     # OpenVINO

MTSP-main/ultralytics/hub/__init__.py

@@ -10,7 +10,7 @@ from ultralytics.utils import LOGGER, SETTINGS, USER_CONFIG_DIR, yaml_save
 
 def login(api_key=''):
     """
-    Log in to the Ultralytics HUB API using the provided API key.
+             Log in to the Ultralytics HUB API using the provided API key.
 
     Args:
         api_key (str, optional): May be an API key or a combination API key and model ID, i.e. key_id

MTSP-main/ultralytics/hub/auth.py

@@ -13,7 +13,7 @@ class Auth:
 
     def __init__(self, api_key='', verbose=False):
         """
-        Initialize the Auth class with an optional API key.
+                    Initialize the Auth class with an optional API key.
 
         Args:
             api_key (str, optional): May be an API key or a combination API key and model ID, i.e. key_id

MTSP-main/ultralytics/hub/session.py

@@ -14,24 +14,7 @@ AGENT_NAME = f'python-{__version__}-colab' if is_colab() else f'python-{__versio
 
 
 class HUBTrainingSession:
-    """
-    HUB training session for Ultralytics HUB YOLO models. Handles model initialization, heartbeats, and checkpointing.
-
-    Args:
-        url (str): Model identifier used to initialize the HUB training session.
-
-    Attributes:
-        agent_id (str): Identifier for the instance communicating with the server.
-        model_id (str): Identifier for the YOLOv5 model being trained.
-        model_url (str): URL for the model in Ultralytics HUB.
-        api_url (str): API URL for the model in Ultralytics HUB.
-        auth_header (dict): Authentication header for the Ultralytics HUB API requests.
-        rate_limits (dict): Rate limits for different API calls (in seconds).
-        timers (dict): Timers for rate limiting.
-        metrics_queue (dict): Queue for the model's metrics.
-        model (dict): Model data fetched from Ultralytics HUB.
-        alive (bool): Indicates if the heartbeat loop is active.
-    """
+    """ """
 
     def __init__(self, url):
         """

MTSP-main/ultralytics/hub/utils.py

@@ -23,7 +23,7 @@ HUB_WEB_ROOT = os.environ.get('ULTRALYTICS_HUB_WEB', 'https://hub.ultralytics.co
 
 def request_with_credentials(url: str) -> any:
     """
-    Make an AJAX request with cookies attached in a Google Colab environment.
+                 Make an AJAX request with cookies attached in a Google Colab environment.
 
     Args:
         url (str): The URL to make the request to.

MTSP-main/ultralytics/models/fastsam/model.py

@@ -10,12 +10,12 @@ from .val import FastSAMValidator
 
 class FastSAM(Model):
     """
-    FastSAM model interface.
+         FastSAM model interface.
 
     Usage - Predict:
         from ultralytics import FastSAM
 
-        model = FastSAM('last.pt')
+              model = FastSAM('last.pt')
         results = model.predict('ultralytics/assets/bus.jpg')
     """
 

MTSP-main/ultralytics/models/fastsam/predict.py

@@ -15,7 +15,7 @@ class FastSAMPredictor(DetectionPredictor):
         self.args.task = 'segment'
 
     def postprocess(self, preds, img, orig_imgs):
-        """TODO: filter by classes."""
+              """TODO: filter by classes."""
         p = ops.non_max_suppression(preds[0],
                                     self.args.conf,
                                     self.args.iou,
@@ -40,11 +40,13 @@ class FastSAMPredictor(DetectionPredictor):
             if not len(pred):  # save empty boxes
                 results.append(Results(orig_img=orig_img, path=img_path, names=self.model.names, boxes=pred[:, :6]))
                 continue
+                #lxy
             if self.args.retina_masks:
                 if not isinstance(orig_imgs, torch.Tensor):
                     pred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape)
                 masks = ops.process_mask_native(proto[i], pred[:, 6:], pred[:, :4], orig_img.shape[:2])  # HWC
             else:
+                #lxy
                 masks = ops.process_mask(proto[i], pred[:, 6:], pred[:, :4], img.shape[2:], upsample=True)  # HWC
                 if not isinstance(orig_imgs, torch.Tensor):
                     pred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape)

MTSP-main/ultralytics/models/fastsam/prompt.py

@@ -12,13 +12,13 @@ from PIL import Image
 class FastSAMPrompt:
 
     def __init__(self, img_path, results, device='cuda') -> None:
-        # self.img_path = img_path
+                 # self.img_path = img_path
         self.device = device
         self.results = results
         self.img_path = img_path
         self.ori_img = cv2.imread(img_path)
 
-        # Import and assign clip
+        #           Import and assign clip
         try:
             import clip  # for linear_assignment
         except ImportError:
@@ -35,7 +35,7 @@ class FastSAMPrompt:
         segmented_image_array[y1:y2, x1:x2] = image_array[y1:y2, x1:x2]
         segmented_image = Image.fromarray(segmented_image_array)
         black_image = Image.new('RGB', image.size, (255, 255, 255))
-        # transparency_mask = np.zeros_like((), dtype=np.uint8)
+        # t           ransparency_mask = np.zeros_like((), dtype=np.uint8)
         transparency_mask = np.zeros((image_array.shape[0], image_array.shape[1]), dtype=np.uint8)
         transparency_mask[y1:y2, x1:x2] = 255
         transparency_mask_image = Image.fromarray(transparency_mask, mode='L')
@@ -83,7 +83,7 @@ class FastSAMPrompt:
         if len(contours) > 1:
             for b in contours:
                 x_t, y_t, w_t, h_t = cv2.boundingRect(b)
-                # 将多个bbox合并成一个
+                             # 将多个bbox合并成一个
                 x1 = min(x1, x_t)
                 y1 = min(y1, y_t)
                 x2 = max(x2, x_t + w_t)
@@ -109,10 +109,10 @@ class FastSAMPrompt:
         image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
         original_h = image.shape[0]
         original_w = image.shape[1]
-        # for macOS only
+           # for macOS only
         # plt.switch_backend('TkAgg')
         plt.figure(figsize=(original_w / 100, original_h / 100))
-        # Add subplot with no margin.
+             # Add subplot with no margin.
         plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0)
         plt.margins(0, 0)
         plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())

MTSP-main/ultralytics/models/fastsam/utils.py

@@ -7,22 +7,33 @@ def adjust_bboxes_to_image_border(boxes, image_shape, threshold=20):
     """
     Adjust bounding boxes to stick to image border if they are within a certain threshold.
 
-    Args:
-        boxes (torch.Tensor): (n, 4)
-        image_shape (tuple): (height, width)
-        threshold (int): pixel threshold
-
-    Returns:
-        adjusted_boxes (torch.Tensor): adjusted bounding boxes
+    函数功能：
+    该函数用于调整边界框（bounding boxes）的坐标，使其在距离图像边界小于指定阈值时，能够紧贴图像的边界。
+
+    参数说明：
+    boxes (torch.Tensor): (n, 4)
+        - 输入的边界框张量，形状为 (n, 4)，其中 n 表示边界框的数量，每个边界框由 4 个值表示，
+          通常分别对应左上角的 x 坐标、左上角的 y 坐标、右下角的 x 坐标、右下角的 y 坐标。
+    image_shape (tuple): (height, width)
+        - 图像的形状，以元组形式表示，包含图像的高度（height）和宽度（width）两个维度的尺寸信息。
+    threshold (int): pixel threshold
+        - 像素阈值，用于判断边界框是否需要调整紧贴图像边界，单位为像素，默认值为 20。
+
+    返回值：
+    adjusted_boxes (torch.Tensor): adjusted bounding boxes
+        - 返回调整后的边界框张量，其格式和输入的 'boxes' 张量一致，只是坐标值根据规则进行了相应调整。
     """
 
-    # Image dimensions
+    # 获取图像的高度和宽度，分别赋值给变量 h 和 w，用于后续边界框坐标调整的判断依据
     h, w = image_shape
 
-    # Adjust boxes
+    # 调整边界框的坐标，如果边界框的左上角 x 坐标（boxes[:, 0]）小于阈值，将其设置为 0，使其紧贴图像左边界
     boxes[boxes[:, 0] < threshold, 0] = 0  # x1
+    # 如果边界框的左上角 y 坐标（boxes[:, 1]）小于阈值，将其设置为 0，使其紧贴图像上边界
     boxes[boxes[:, 1] < threshold, 1] = 0  # y1
+    # 如果边界框的右下角 x 坐标（boxes[:, 2]）大于图像宽度减去阈值，将其设置为图像宽度 w，使其紧贴图像右边界
     boxes[boxes[:, 2] > w - threshold, 2] = w  # x2
+    # 如果边界框的右下角 y 坐标（boxes[:, 3]）大于图像高度减去阈值，将其设置为图像高度 h，使其紧贴图像下边界
     boxes[boxes[:, 3] > h - threshold, 3] = h  # y2
     return boxes
 
@@ -31,34 +42,55 @@ def bbox_iou(box1, boxes, iou_thres=0.9, image_shape=(640, 640), raw_output=Fals
     """
     Compute the Intersection-Over-Union of a bounding box with respect to an array of other bounding boxes.
 
-    Args:
-        box1 (torch.Tensor): (4, )
-        boxes (torch.Tensor): (n, 4)
-
-    Returns:
-        high_iou_indices (torch.Tensor): Indices of boxes with IoU > thres
+    函数功能：
+    该函数用于计算一个给定的边界框（box1）与一组其他边界框（boxes）之间的交并比（Intersection-Over-Union，简称 IoU），
+    并可以根据设定的 IoU 阈值筛选出满足条件的边界框索引。
+
+    参数说明：
+    box1 (torch.Tensor): (4, )
+        - 单个边界框的坐标张量，形状为 (4, )，4 个值依次代表左上角的 x 坐标、左上角的 y 坐标、右下角的 x 坐标、右下角的 y 坐标。
+    boxes (torch.Tensor): (n, 4)
+        - 一组边界框的坐标张量，形状为 (n, 4)，n 表示边界框的数量，每个边界框的坐标表示方式同 box1。
+    iou_thres (int, optional): 交并比阈值，默认值为 0.9，用于筛选出与给定边界框 IoU 大于此阈值的其他边界框。
+    image_shape (tuple, optional): (height, width)，图像的形状，默认值为 (640, 640)，用于在计算 IoU 前调整边界框坐标（调用了 adjust_bboxes_to_image_border 函数）。
+    raw_output (bool, optional): 是否返回原始的 IoU 值，默认值为 False，如果为 True，则直接返回计算得到的 IoU 值（或 0，如果没有交集情况），
+                                 如果为 False，则返回 IoU 大于阈值的边界框索引。
+
+    返回值：
+    如果 raw_output 为 True：
+    返回计算得到的交并比（IoU）值，如果输入的 boxes 张量为空（即 iou.numel() == 0，表示没有其他边界框与之计算 IoU），则返回 0。
+    如果 raw_output 为 False：
+    返回满足 IoU 大于阈值（iou_thres）条件的边界框在输入的 boxes 张量中的索引，以扁平化后的张量形式返回。
     """
+    # 先调用 adjust_bboxes_to_image_border 函数，根据图像形状和阈值调整输入的边界框（boxes）坐标，使其紧贴图像边界
     boxes = adjust_bboxes_to_image_border(boxes, image_shape)
-    # obtain coordinates for intersections
+    # 以下是计算交并比（IoU）的步骤：
+
+    # 对于每个边界框，获取其与给定边界框（box1）在 x 方向上的交集的起始坐标（取两者左上角 x 坐标的最大值）
     x1 = torch.max(box1[0], boxes[:, 0])
+    # 获取其与给定边界框在 y 方向上的交集的起始坐标（取两者左上角 y 坐标的最大值）
     y1 = torch.max(box1[1], boxes[:, 1])
-    x2 = torch.min(box1[2], boxes[:, 2])
-    y2 = torch.min(box1[3], boxes[:, 3])
+    # 获取其与给定边界框在 x 方向上的交集的结束坐标（取两者右下角 x 坐标的最小值）
+    x2 = torch.max(box1[2], boxes[:, 2])
+    # 获取其与给定边界框在 y 方向上的交集的结束坐标（取两者右下角 y 坐标的最小值）
+    y2 = torch.max(box1[3], boxes[:, 3])
 
-    # compute the area of intersection
+    # 计算交集区域的面积，通过计算交集区域在 x 和 y 方向上的边长（需要使用 clamp(0) 确保边长非负），然后相乘得到面积
     intersection = (x2 - x1).clamp(0) * (y2 - y1).clamp(0)
 
-    # compute the area of both individual boxes
+    # 计算给定边界框（box1）的面积，通过右下角坐标与左上角坐标差值相乘得到
     box1_area = (box1[2] - box1[0]) * (box1[3] - box1[1])
+    # 计算输入的一组边界框（boxes）中每个边界框的面积，同样通过右下角坐标与左上角坐标差值相乘得到
     box2_area = (boxes[:, 2] - boxes[:, 0]) * (boxes[:, 3] - boxes[:, 1])
 
-    # compute the area of union
+    # 计算并集区域的面积，通过两个边界框面积之和减去交集区域面积得到
     union = box1_area + box2_area - intersection
 
-    # compute the IoU
+    # 计算交并比（IoU），即交集区域面积除以并集区域面积，得到的结果形状应该为 (n, )，n 为输入的边界框数量（boxes 的行数）
     iou = intersection / union  # Should be shape (n, )
     if raw_output:
         return 0 if iou.numel() == 0 else iou
 
-    # return indices of boxes with IoU > thres
-    return torch.nonzero(iou > iou_thres).flatten()
+    # 根据设定的 IoU 阈值（iou_thres），筛选出 IoU 大于该阈值的边界框索引，通过 torch.nonzero 找到满足条件的位置索引，
+    # 并使用 flatten 方法将其扁平化，最终返回这些满足条件的边界框在输入的 boxes 张量中的索引
+    return torch.nonzero(iou > iou_thres).flatten()

MTSP-main/ultralytics/models/fastsam/val.py

@@ -1,244 +0,0 @@
-# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
-
-from multiprocessing.pool import ThreadPool
-from pathlib import Path
-
-import numpy as np
-import torch
-import torch.nn.functional as F
-
-from ultralytics.models.yolo.detect import DetectionValidator
-from ultralytics.utils import LOGGER, NUM_THREADS, ops
-from ultralytics.utils.checks import check_requirements
-from ultralytics.utils.metrics import SegmentMetrics, box_iou, mask_iou
-from ultralytics.utils.plotting import output_to_target, plot_images
-
-
-class FastSAMValidator(DetectionValidator):
-
-    def __init__(self, dataloader=None, save_dir=None, pbar=None, args=None, _callbacks=None):
-        """Initialize SegmentationValidator and set task to 'segment', metrics to SegmentMetrics."""
-        super().__init__(dataloader, save_dir, pbar, args, _callbacks)
-        self.args.task = 'segment'
-        self.metrics = SegmentMetrics(save_dir=self.save_dir, on_plot=self.on_plot)
-
-    def preprocess(self, batch):
-        """Preprocesses batch by converting masks to float and sending to device."""
-        batch = super().preprocess(batch)
-        batch['masks'] = batch['masks'].to(self.device).float()
-        return batch
-
-    def init_metrics(self, model):
-        """Initialize metrics and select mask processing function based on save_json flag."""
-        super().init_metrics(model)
-        self.plot_masks = []
-        if self.args.save_json:
-            check_requirements('pycocotools>=2.0.6')
-            self.process = ops.process_mask_upsample  # more accurate
-        else:
-            self.process = ops.process_mask  # faster
-
-    def get_desc(self):
-        """Return a formatted description of evaluation metrics."""
-        return ('%22s' + '%11s' * 10) % ('Class', 'Images', 'Instances', 'Box(P', 'R', 'mAP50', 'mAP50-95)', 'Mask(P',
-                                         'R', 'mAP50', 'mAP50-95)')
-
-    def postprocess(self, preds):
-        """Postprocesses YOLO predictions and returns output detections with proto."""
-        p = ops.non_max_suppression(preds[0],
-                                    self.args.conf,
-                                    self.args.iou,
-                                    labels=self.lb,
-                                    multi_label=True,
-                                    agnostic=self.args.single_cls,
-                                    max_det=self.args.max_det,
-                                    nc=self.nc)
-        proto = preds[1][-1] if len(preds[1]) == 3 else preds[1]  # second output is len 3 if pt, but only 1 if exported
-        return p, proto
-
-    def update_metrics(self, preds, batch):
-        """Metrics."""
-        for si, (pred, proto) in enumerate(zip(preds[0], preds[1])):
-            idx = batch['batch_idx'] == si
-            cls = batch['cls'][idx]
-            bbox = batch['bboxes'][idx]
-            nl, npr = cls.shape[0], pred.shape[0]  # number of labels, predictions
-            shape = batch['ori_shape'][si]
-            correct_masks = torch.zeros(npr, self.niou, dtype=torch.bool, device=self.device)  # init
-            correct_bboxes = torch.zeros(npr, self.niou, dtype=torch.bool, device=self.device)  # init
-            self.seen += 1
-
-            if npr == 0:
-                if nl:
-                    self.stats.append((correct_bboxes, correct_masks, *torch.zeros(
-                        (2, 0), device=self.device), cls.squeeze(-1)))
-                    if self.args.plots:
-                        self.confusion_matrix.process_batch(detections=None, labels=cls.squeeze(-1))
-                continue
-
-            # Masks
-            midx = [si] if self.args.overlap_mask else idx
-            gt_masks = batch['masks'][midx]
-            pred_masks = self.process(proto, pred[:, 6:], pred[:, :4], shape=batch['img'][si].shape[1:])
-
-            # Predictions
-            if self.args.single_cls:
-                pred[:, 5] = 0
-            predn = pred.clone()
-            ops.scale_boxes(batch['img'][si].shape[1:], predn[:, :4], shape,
-                            ratio_pad=batch['ratio_pad'][si])  # native-space pred
-
-            # Evaluate
-            if nl:
-                height, width = batch['img'].shape[2:]
-                tbox = ops.xywh2xyxy(bbox) * torch.tensor(
-                    (width, height, width, height), device=self.device)  # target boxes
-                ops.scale_boxes(batch['img'][si].shape[1:], tbox, shape,
-                                ratio_pad=batch['ratio_pad'][si])  # native-space labels
-                labelsn = torch.cat((cls, tbox), 1)  # native-space labels
-                correct_bboxes = self._process_batch(predn, labelsn)
-                # TODO: maybe remove these `self.` arguments as they already are member variable
-                correct_masks = self._process_batch(predn,
-                                                    labelsn,
-                                                    pred_masks,
-                                                    gt_masks,
-                                                    overlap=self.args.overlap_mask,
-                                                    masks=True)
-                if self.args.plots:
-                    self.confusion_matrix.process_batch(predn, labelsn)
-
-            # Append correct_masks, correct_boxes, pconf, pcls, tcls
-            self.stats.append((correct_bboxes, correct_masks, pred[:, 4], pred[:, 5], cls.squeeze(-1)))
-
-            pred_masks = torch.as_tensor(pred_masks, dtype=torch.uint8)
-            if self.args.plots and self.batch_i < 3:
-                self.plot_masks.append(pred_masks[:15].cpu())  # filter top 15 to plot
-
-            # Save
-            if self.args.save_json:
-                pred_masks = ops.scale_image(pred_masks.permute(1, 2, 0).contiguous().cpu().numpy(),
-                                             shape,
-                                             ratio_pad=batch['ratio_pad'][si])
-                self.pred_to_json(predn, batch['im_file'][si], pred_masks)
-            # if self.args.save_txt:
-            #    save_one_txt(predn, save_conf, shape, file=save_dir / 'labels' / f'{path.stem}.txt')
-
-    def finalize_metrics(self, *args, **kwargs):
-        """Sets speed and confusion matrix for evaluation metrics."""
-        self.metrics.speed = self.speed
-        self.metrics.confusion_matrix = self.confusion_matrix
-
-    def _process_batch(self, detections, labels, pred_masks=None, gt_masks=None, overlap=False, masks=False):
-        """
-        Return correct prediction matrix
-        Arguments:
-            detections (array[N, 6]), x1, y1, x2, y2, conf, class
-            labels (array[M, 5]), class, x1, y1, x2, y2
-        Returns:
-            correct (array[N, 10]), for 10 IoU levels
-        """
-        if masks:
-            if overlap:
-                nl = len(labels)
-                index = torch.arange(nl, device=gt_masks.device).view(nl, 1, 1) + 1
-                gt_masks = gt_masks.repeat(nl, 1, 1)  # shape(1,640,640) -> (n,640,640)
-                gt_masks = torch.where(gt_masks == index, 1.0, 0.0)
-            if gt_masks.shape[1:] != pred_masks.shape[1:]:
-                gt_masks = F.interpolate(gt_masks[None], pred_masks.shape[1:], mode='bilinear', align_corners=False)[0]
-                gt_masks = gt_masks.gt_(0.5)
-            iou = mask_iou(gt_masks.view(gt_masks.shape[0], -1), pred_masks.view(pred_masks.shape[0], -1))
-        else:  # boxes
-            iou = box_iou(labels[:, 1:], detections[:, :4])
-
-        correct = np.zeros((detections.shape[0], self.iouv.shape[0])).astype(bool)
-        correct_class = labels[:, 0:1] == detections[:, 5]
-        for i in range(len(self.iouv)):
-            x = torch.where((iou >= self.iouv[i]) & correct_class)  # IoU > threshold and classes match
-            if x[0].shape[0]:
-                matches = torch.cat((torch.stack(x, 1), iou[x[0], x[1]][:, None]),
-                                    1).cpu().numpy()  # [label, detect, iou]
-                if x[0].shape[0] > 1:
-                    matches = matches[matches[:, 2].argsort()[::-1]]
-                    matches = matches[np.unique(matches[:, 1], return_index=True)[1]]
-                    # matches = matches[matches[:, 2].argsort()[::-1]]
-                    matches = matches[np.unique(matches[:, 0], return_index=True)[1]]
-                correct[matches[:, 1].astype(int), i] = True
-        return torch.tensor(correct, dtype=torch.bool, device=detections.device)
-
-    def plot_val_samples(self, batch, ni):
-        """Plots validation samples with bounding box labels."""
-        plot_images(batch['img'],
-                    batch['batch_idx'],
-                    batch['cls'].squeeze(-1),
-                    batch['bboxes'],
-                    batch['masks'],
-                    paths=batch['im_file'],
-                    fname=self.save_dir / f'val_batch{ni}_labels.jpg',
-                    names=self.names,
-                    on_plot=self.on_plot)
-
-    def plot_predictions(self, batch, preds, ni):
-        """Plots batch predictions with masks and bounding boxes."""
-        plot_images(
-            batch['img'],
-            *output_to_target(preds[0], max_det=15),  # not set to self.args.max_det due to slow plotting speed
-            torch.cat(self.plot_masks, dim=0) if len(self.plot_masks) else self.plot_masks,
-            paths=batch['im_file'],
-            fname=self.save_dir / f'val_batch{ni}_pred.jpg',
-            names=self.names,
-            on_plot=self.on_plot)  # pred
-        self.plot_masks.clear()
-
-    def pred_to_json(self, predn, filename, pred_masks):
-        """Save one JSON result."""
-        # Example result = {"image_id": 42, "category_id": 18, "bbox": [258.15, 41.29, 348.26, 243.78], "score": 0.236}
-        from pycocotools.mask import encode  # noqa
-
-        def single_encode(x):
-            """Encode predicted masks as RLE and append results to jdict."""
-            rle = encode(np.asarray(x[:, :, None], order='F', dtype='uint8'))[0]
-            rle['counts'] = rle['counts'].decode('utf-8')
-            return rle
-
-        stem = Path(filename).stem
-        image_id = int(stem) if stem.isnumeric() else stem
-        box = ops.xyxy2xywh(predn[:, :4])  # xywh
-        box[:, :2] -= box[:, 2:] / 2  # xy center to top-left corner
-        pred_masks = np.transpose(pred_masks, (2, 0, 1))
-        with ThreadPool(NUM_THREADS) as pool:
-            rles = pool.map(single_encode, pred_masks)
-        for i, (p, b) in enumerate(zip(predn.tolist(), box.tolist())):
-            self.jdict.append({
-                'image_id': image_id,
-                'category_id': self.class_map[int(p[5])],
-                'bbox': [round(x, 3) for x in b],
-                'score': round(p[4], 5),
-                'segmentation': rles[i]})
-
-    def eval_json(self, stats):
-        """Return COCO-style object detection evaluation metrics."""
-        if self.args.save_json and self.is_coco and len(self.jdict):
-            anno_json = self.data['path'] / 'annotations/instances_val2017.json'  # annotations
-            pred_json = self.save_dir / 'predictions.json'  # predictions
-            LOGGER.info(f'\nEvaluating pycocotools mAP using {pred_json} and {anno_json}...')
-            try:  # https://github.com/cocodataset/cocoapi/blob/master/PythonAPI/pycocoEvalDemo.ipynb
-                check_requirements('pycocotools>=2.0.6')
-                from pycocotools.coco import COCO  # noqa
-                from pycocotools.cocoeval import COCOeval  # noqa
-
-                for x in anno_json, pred_json:
-                    assert x.is_file(), f'{x} file not found'
-                anno = COCO(str(anno_json))  # init annotations api
-                pred = anno.loadRes(str(pred_json))  # init predictions api (must pass string, not Path)
-                for i, eval in enumerate([COCOeval(anno, pred, 'bbox'), COCOeval(anno, pred, 'segm')]):
-                    if self.is_coco:
-                        eval.params.imgIds = [int(Path(x).stem) for x in self.dataloader.dataset.im_files]  # im to eval
-                    eval.evaluate()
-                    eval.accumulate()
-                    eval.summarize()
-                    idx = i * 4 + 2
-                    stats[self.metrics.keys[idx + 1]], stats[
-                        self.metrics.keys[idx]] = eval.stats[:2]  # update mAP50-95 and mAP50
-            except Exception as e:
-                LOGGER.warning(f'pycocotools unable to run: {e}')
-        return stats

MTSP-main/ultralytics/models/nas/model.py

@@ -1,13 +1,3 @@
-# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
-"""
-YOLO-NAS model interface.
-
-Usage - Predict:
-    from ultralytics import NAS
-
-    model = NAS('yolo_nas_s')
-    results = model.predict('ultralytics/assets/bus.jpg')
-"""
 
 from pathlib import Path
 
@@ -28,30 +18,23 @@ class NAS(Model):
 
     @smart_inference_mode()
     def _load(self, weights: str, task: str):
-        # Load or create new NAS model
+
         import super_gradients
         suffix = Path(weights).suffix
         if suffix == '.pt':
             self.model = torch.load(weights)
         elif suffix == '':
             self.model = super_gradients.training.models.get(weights, pretrained_weights='coco')
-        # Standardize model
+
         self.model.fuse = lambda verbose=True: self.model
         self.model.stride = torch.tensor([32])
         self.model.names = dict(enumerate(self.model._class_names))
         self.model.is_fused = lambda: False  # for info()
-        self.model.yaml = {}  # for info()
-        self.model.pt_path = weights  # for export()
-        self.model.task = 'detect'  # for export()
+        self.model.yaml = {}
+        self.model.task = 'detect'
 
     def info(self, detailed=False, verbose=True):
-        """
-        Logs model info.
 
-        Args:
-            detailed (bool): Show detailed information about model.
-            verbose (bool): Controls verbosity.
-        """
         return model_info(self.model, detailed=detailed, verbose=verbose, imgsz=640)
 
     @property

MTSP-main/ultralytics/models/nas/predict.py

@@ -7,16 +7,31 @@ from ultralytics.engine.results import Results
 from ultralytics.utils import ops
 from ultralytics.utils.ops import xyxy2xywh
 
-
+# NASPredictor类继承自BasePredictor，用于对NAS模型预测结果进行后处理等相关操作，以得到最终符合要求的检测结果
 class NASPredictor(BasePredictor):
 
     def postprocess(self, preds_in, img, orig_imgs):
-        """Postprocesses predictions and returns a list of Results objects."""
+        """
+        对模型的预测结果进行后处理，包括坐标转换、非极大值抑制以及结果的整理等操作，最终返回处理后的检测结果列表。
+
+        参数：
+        preds_in：模型的原始预测输入数据，通常包含多个维度的信息，这里是一个嵌套结构，例如可能包含预测的边界框坐标、类别概率等信息。
+        img：输入到模型中的图像数据（可能是经过预处理后的形式），用于在一些坐标转换操作中参考其尺寸信息，比如尺寸缩放等操作会用到图像的高度和宽度维度信息。
+        orig_imgs：原始的图像数据，可能是未经模型预处理的原始图像，用于获取真实的图像尺寸以及与最终结果关联原始图像信息，方便后续结果展示等使用，其数据类型可能是列表或者张量等。
+
+        返回值：
+        results：包含处理后检测结果的列表，每个元素是一个Results类的实例，包含了原始图像、图像路径、类别名称以及检测到的目标框等信息，代表了对每一张原始图像的检测结果。
+        """
 
-        # Cat boxes and class scores
+        # 将预测的边界框坐标从左上角和右下角坐标形式（xyxy）转换为左上角坐标与宽高形式（xywh），便于后续处理和理解
         boxes = xyxy2xywh(preds_in[0][0])
+        # 将转换后的边界框坐标信息与其他预测信息（例如类别概率等，这里是preds_in[0][1]所代表的内容）在最后一维进行拼接
+        # 然后进行维度变换，将最后一维调整到中间位置，以符合后续处理的格式要求
         preds = torch.cat((boxes, preds_in[0][1]), -1).permute(0, 2, 1)
 
+        # 对拼接调整后的预测结果进行非极大值抑制（NMS）操作，筛选出合适的预测框。
+        # 根据设定的置信度阈值（self.args.conf）、交并比阈值（self.args.iou）、是否进行类别无关的NMS（self.args.agnostic_nms）、
+        # 最大检测目标数量（self.args.max_det）以及限定的类别（self.args.classes）等条件进行筛选。
         preds = ops.non_max_suppression(preds,
                                         self.args.conf,
                                         self.args.iou,
@@ -25,11 +40,18 @@ class NASPredictor(BasePredictor):
                                         classes=self.args.classes)
 
         results = []
+        # 遍历经过非极大值抑制后的每一组预测结果（针对每张图像的预测结果进行遍历）
         for i, pred in enumerate(preds):
+            # 获取对应的原始图像，如果orig_imgs是列表形式，则取第i个元素作为原始图像；如果不是列表（可能是单张图像的张量形式等情况），则直接使用orig_imgs作为原始图像
             orig_img = orig_imgs[i] if isinstance(orig_imgs, list) else orig_imgs
+            # 如果orig_imgs不是torch.Tensor类型（可能是其他数据类型，比如PIL图像等），则需要根据输入图像（img）和原始图像（orig_img）的尺寸信息，
+            # 对预测框的坐标进行缩放，使其坐标对应到原始图像的尺寸空间下，确保坐标的准确性。
             if not isinstance(orig_imgs, torch.Tensor):
                 pred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape)
+            # 获取图像的路径信息，如果self.batch[0]是列表形式，则取第i个元素作为图像路径；如果不是列表（可能是单一路径字符串等情况），则直接使用self.batch[0]作为图像路径
             path = self.batch[0]
             img_path = path[i] if isinstance(path, list) else path
+            # 创建一个Results类的实例，将原始图像、图像路径、模型中的类别名称以及当前图像的预测框信息作为参数传入，
+            # 以此来构建一个完整的检测结果对象，并添加到results列表中，最终得到所有图像的检测结果列表。
             results.append(Results(orig_img=orig_img, path=img_path, names=self.model.names, boxes=pred))
-        return results
+        return results

MTSP-main/ultralytics/models/nas/val.py

@@ -6,15 +6,52 @@ from ultralytics.models.yolo.detect import DetectionValidator
 from ultralytics.utils import ops
 from ultralytics.utils.ops import xyxy2xywh
 
+# 定义模块的公开接口，使得当使用 `from module import *` 时，只会导入 '__all__' 列表中指定的类或函数等，这里指定了 'NASValidator' 类可被外部导入
 __all__ = ['NASValidator']
 
 
+# NASValidator类继承自DetectionValidator类，主要用于对NAS相关模型预测结果进行后处理操作，比如进行非极大值抑制等处理来得到最终可用的预测结果
 class NASValidator(DetectionValidator):
 
     def postprocess(self, preds_in):
-        """Apply Non-maximum suppression to prediction outputs."""
+        """
+        Apply Non-maximum suppression to prediction outputs.
+
+        函数功能：
+        对模型的预测输出结果进行后处理，具体操作包括先将边界框坐标格式进行转换，然后拼接相关预测信息，
+        最后通过非极大值抑制（Non-maximum suppression，NMS）算法筛选出合适的预测框，返回处理后的预测结果。
+
+        参数说明：
+        preds_in：模型输出的原始预测结果，其结构通常比较复杂，可能包含多层嵌套的张量等数据结构，这里是一个包含多个元素的列表形式，
+                  其中 preds_in[0][0] 等索引对应着具体的预测信息（如边界框坐标信息等），具体结构取决于模型的输出格式定义。
+
+        返回值：
+        通过非极大值抑制处理后的预测结果，其格式经过筛选和调整，符合后续使用（如评估、可视化等）的要求，是经过处理后的符合一定条件的预测框等信息的集合。
+        """
+
+        # 将预测的边界框坐标从左上角和右下角坐标形式（xyxy）转换为左上角坐标与宽高形式（xywh），
+        # 这种坐标转换后的格式在后续一些计算和处理中可能更加方便，例如在计算面积、与其他坐标进行比较等操作时更符合常规思维和计算逻辑。
         boxes = xyxy2xywh(preds_in[0][0])
+
+        # 将转换后的边界框坐标信息（boxes）与其他预测信息（例如类别概率等，这里是 preds_in[0][1] 所代表的内容）在最后一维进行拼接，
+        # 使得相关的预测信息整合在一起，方便后续作为一个整体进行处理。然后使用 permute 函数对维度进行重新排列，
+        # 将原本处于最后一维的拼接后信息调整到中间维度（调整为符合后续非极大值抑制等操作要求的维度顺序）。
         preds = torch.cat((boxes, preds_in[0][1]), -1).permute(0, 2, 1)
+
+        # 调用非极大值抑制函数（ops.non_max_suppression）对拼接调整后的预测结果（preds）进行处理，
+        # 根据设定的一系列参数来筛选出合适的预测框。以下是各参数的具体作用：
+
+        # self.args.conf：置信度阈值，只有置信度大于该阈值的预测框才有可能被保留下来，用于过滤掉那些置信度较低、不太可靠的预测结果。
+        # self.args.iou：交并比（Intersection over Union，IoU）阈值，用于判断两个预测框之间的重叠程度，
+        #                在非极大值抑制过程中，如果两个预测框的IoU大于该阈值，会根据一定规则（比如置信度高低等）决定保留其中一个，去除另一个，避免过多重叠的预测框出现。
+        # labels=self.lb：传入标签信息（self.lb），可能在非极大值抑制过程中用于区分不同类别的预测框，确保在筛选时按照不同类别分别进行处理，符合实际的检测逻辑。
+        # multi_label=False：表示是否允许多个标签情况，这里设置为 False，意味着每个预测框可能只对应一个类别标签（具体取决于模型原本的设计和应用场景需求）。
+        # agnostic=self.args.single_cls：如果 self.args.single_cls 为 True，则表示进行类别无关的非极大值抑制，即不考虑类别信息，只要预测框之间的IoU等条件满足就进行筛选；
+        #                               如果为 False，则会按照类别分别进行非极大值抑制操作，这里根据传入的配置参数来决定具体的处理方式。
+        # max_det=self.args.max_det：设置最大检测目标数量，即经过非极大值抑制后，每个图像最多保留的预测框数量，用于控制最终结果的数量规模，避免过多的预测框输出。
+        # max_time_img=0.5：限定处理每张图像预测结果的最大时间（单位可能根据具体实现而定，这里是 0.5，具体含义需看函数内部实现），
+        #                   用于控制处理速度和资源消耗等情况，确保在合理时间内完成后处理操作。
+
         return ops.non_max_suppression(preds,
                                        self.args.conf,
                                        self.args.iou,
@@ -22,4 +59,4 @@ class NASValidator(DetectionValidator):
                                        multi_label=False,
                                        agnostic=self.args.single_cls,
                                        max_det=self.args.max_det,
-                                       max_time_img=0.5)
+                                       max_time_img=0.5)

MTSP-main/ultralytics/models/rtdetr/model.py

@@ -1,30 +1,52 @@
 # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
 """
 RT-DETR model interface
+此部分为文档字符串，用于简要描述该模块的功能，这里说明这个模块是关于RT-DETR模型的接口相关内容。
 """
 from ultralytics.engine.model import Model
 from ultralytics.nn.tasks import RTDETRDetectionModel
+from.predict import RTDETRPredictor
+from.train import RTDETRTrainer
+from.val import RTDETRValidator
 
-from .predict import RTDETRPredictor
-from .train import RTDETRTrainer
-from .val import RTDETRValidator
-
-
+# 定义RTDETR类，它继承自Model类，代表了RT-DETR模型相关的接口，用于整合和管理该模型在预测、验证、训练等方面的具体实现类。
 class RTDETR(Model):
     """
     RTDETR model interface.
+    这是类的文档字符串，再次强调该类是RT-DETR模型的接口，用于表明类的主要作用。
     """
 
     def __init__(self, model='rtdetr-l.pt') -> None:
+        """
+        初始化RTDETR类的实例。
+
+        参数：
+        model (str, 可选)：指定模型的路径或文件名，默认值为'rtdetr-l.pt'。其格式应该是.pt、.yaml或者.yml文件，
+                           因为后续会根据文件后缀判断是否支持创建模型，其他格式暂不支持。
+
+        抛出异常：
+        如果传入的model参数对应的文件后缀不是.pt、.yaml或.yml，则抛出NotImplementedError异常，
+        提示RT-DETR模型仅支持从这些类型的文件创建模型。
+        """
         if model and not model.split('.')[-1] in ('pt', 'yaml', 'yml'):
             raise NotImplementedError('RT-DETR only supports creating from *.pt file or *.yaml file.')
         super().__init__(model=model, task='detect')
 
     @property
     def task_map(self):
+        """
+        定义一个属性（property）方法，用于返回一个字典，该字典建立了任务名称（这里是'detect'，代表检测任务）与
+        对应任务相关的具体类的映射关系，方便根据任务名称获取相应的执行类，例如预测任务对应的预测器类、验证任务对应的验证器类、
+        训练任务对应的训练器类以及模型本身对应的具体模型类。
+
+        返回值：
+        一个字典，键为'task'（这里固定为'detect'），值为另一个字典，其中包含了'predictor'、'validator'、'trainer'、'model'
+        这些键，分别对应RTDETRPredictor、RTDETRValidator、RTDETRTrainer、RTDETRDetectionModel这些具体的类，
+        用于明确不同任务所关联的具体实现类。
+        """
         return {
             'detect': {
                 'predictor': RTDETRPredictor,
                 'validator': RTDETRValidator,
                 'trainer': RTDETRTrainer,
-                'model': RTDETRDetectionModel}}
+                'model': RTDETRDetectionModel}}

MTSP-main/ultralytics/nn/autobackend.py

@@ -22,22 +22,37 @@ from ultralytics.utils.ops import xywh2xyxy
 
 
 def check_class_names(names):
-    """Check class names. Map imagenet class codes to human-readable names if required. Convert lists to dicts."""
-    if isinstance(names, list):  # names is a list
-        names = dict(enumerate(names))  # convert to dict
+    """
+    Check class names. Map imagenet class codes to human-readable names if required. Convert lists to dicts.
+
+    函数功能：
+    对类别名称（class names）进行检查和处理。如果输入的类别名称是列表形式，则将其转换为字典形式；
+    对于字典形式的类别名称，进一步进行格式转换（如将字符串键转换为整数键等），并且会检查类别索引是否符合数据集要求，
+    如果是 ImageNet 类别代码形式的名称，还会将其映射为人类可读的名称。
+
+    参数说明：
+    names：类别名称，可以是列表或者字典形式。列表形式下每个元素代表一个类别名称；字典形式下键值对表示类别索引和对应的名称。
+
+    返回值：
+    经过处理后的类别名称字典，键为整数类型的类别索引，值为对应的类别名称字符串，格式符合后续模型处理和使用的要求。
+    """
+    if isinstance(names, list):  # names是列表形式
+        names = dict(enumerate(names))  # 将列表转换为字典，键为索引，值为对应名称
+
     if isinstance(names, dict):
-        # Convert 1) string keys to int, i.e. '0' to 0, and non-string values to strings, i.e. True to 'True'
+        # 将字典中的 1) 字符串键转换为整数，例如 '0' 转换为 0；以及将非字符串值转换为字符串，例如 True 转换为 'True'
         names = {int(k): str(v) for k, v in names.items()}
         n = len(names)
         if max(names.keys()) >= n:
             raise KeyError(f'{n}-class dataset requires class indices 0-{n - 1}, but you have invalid class indices '
                            f'{min(names.keys())}-{max(names.keys())} defined in your dataset YAML.')
-        if isinstance(names[0], str) and names[0].startswith('n0'):  # imagenet class codes, i.e. 'n01440764'
-            map = yaml_load(ROOT / 'cfg/datasets/ImageNet.yaml')['map']  # human-readable names
+        if isinstance(names[0], str) and names[0].startswith('n0'):  # 如果是 ImageNet 类别代码形式，例如 'n01440764'
+            map = yaml_load(ROOT / 'cfg/datasets/ImageNet.yaml')['map']  # 加载用于映射为可读名称的映射表
             names = {k: map[v] for k, v in names.items()}
     return names
 
 
+# AutoBackend类继承自nn.Module，是一个多后端模型类，用于在不同平台上使用Ultralytics YOLO进行Python推理，支持多种模型格式的加载和推理操作。
 class AutoBackend(nn.Module):
 
     def __init__(self,
@@ -51,161 +66,169 @@ class AutoBackend(nn.Module):
         """
         MultiBackend class for python inference on various platforms using Ultralytics YOLO.
 
-        Args:
-            weights (str): The path to the weights file. Default: 'yolov8n.pt'
-            device (torch.device): The device to run the model on.
-            dnn (bool): Use OpenCV DNN module for inference if True, defaults to False.
-            data (str | Path | optional): Additional data.yaml file for class names.
-            fp16 (bool): If True, use half precision. Default: False
-            fuse (bool): Whether to fuse the model or not. Default: True
-            verbose (bool): Whether to run in verbose mode or not. Default: True
-
-        Supported formats and their naming conventions:
-            | Format                | Suffix           |
-            |-----------------------|------------------|
-            | PyTorch               | *.pt             |
-            | TorchScript           | *.torchscript    |
-            | ONNX Runtime          | *.onnx           |
-            | ONNX OpenCV DNN       | *.onnx dnn=True  |
-            | OpenVINO              | *.xml            |
-            | CoreML                | *.mlmodel        |
-            | TensorRT              | *.engine         |
-            | TensorFlow SavedModel | *_saved_model    |
-            | TensorFlow GraphDef   | *.pb             |
-            | TensorFlow Lite       | *.tflite         |
-            | TensorFlow Edge TPU   | *_edgetpu.tflite |
-            | PaddlePaddle          | *_paddle_model   |
-            | ncnn                  | *_ncnn_model     |
+        函数功能：
+        初始化AutoBackend类的实例，根据传入的参数配置加载相应格式的模型，并进行一系列的初始化设置，
+        包括确定模型类型、下载模型（如果需要）、加载模型权重、处理模型元数据、检查类别名称等操作，
+        为后续的模型推理做好准备。
+
+        参数说明：
+        weights (str)：模型权重文件的路径，默认值为 'yolov8n.pt'，指定了要加载的模型权重文件位置。
+        device (torch.device)：运行模型的设备，例如可以指定为 'cpu' 或者 'cuda'（如果有GPU可用）等。
+        dnn (bool)：是否使用OpenCV的DNN模块进行推理，默认为False。
+        data (str | Path | optional)：额外的数据.yaml文件路径，可用于获取类别名称等信息（如果需要的话）。
+        fp16 (bool)：是否使用半精度（half precision）进行计算，默认为False，若为True则在支持的情况下以半精度运行模型，可加快推理速度并节省内存，但可能会有一定精度损失。
+        fuse (bool)：是否对模型进行融合操作（例如融合一些层来优化模型结构和性能），默认值为True。
+        verbose (bool)：是否运行在详细模式下，即是否打印更多的加载、处理等过程中的相关信息，默认值为True。
+
+        支持的模型格式及其命名约定：
+        | Format                | Suffix           |
+        |-----------------------|------------------|
+        | PyTorch               | *.pt             |
+        | TorchScript           | *.torchscript    |
+        | ONNX Runtime          | *.onnx           |
+        | ONNX OpenCV DNN       | *.onnx dnn=True  |
+        | OpenVINO              | *.xml            |
+        | CoreML                | *.mlmodel        |
+        | TensorRT              | *.engine         |
+        | TensorFlow SavedModel | *_saved_model    |
+        | TensorFlow GraphDef   | *.pb             |
+        | TensorFlow Lite       | *.tflite         |
+        | TensorFlow Edge TPU   | *_edgetpu.tflite |
+        | PaddlePaddle          | *_paddle_model   |
+        | ncnn                  | *_ncnn_model     |
         """
         super().__init__()
         w = str(weights[0] if isinstance(weights, list) else weights)
         nn_module = isinstance(weights, torch.nn.Module)
+        # 通过调用_model_type方法判断模型的类型，分别对应不同的模型格式（如PyTorch、TorchScript等），后续根据这些类型进行相应的加载处理
         pt, jit, onnx, xml, engine, coreml, saved_model, pb, tflite, edgetpu, tfjs, paddle, ncnn, triton = \
             self._model_type(w)
-        fp16 &= pt or jit or onnx or xml or engine or nn_module or triton  # FP16
-        nhwc = coreml or saved_model or pb or tflite or edgetpu  # BHWC formats (vs torch BCWH)
-        stride = 32  # default stride
+        # 根据模型类型和fp16参数确定是否使用半精度，只有在是PyTorch、TorchScript、ONNX、OpenVINO、TensorRT或者是内存中的PyTorch模块、Triton格式时才可能使用半精度
+        fp16 &= pt or jit or onnx or xml or engine or nn_module or triton
+        # 判断模型格式是否为CoreML、TensorFlow SavedModel、TensorFlow GraphDef、TensorFlow Lite或者TensorFlow Edge TPU这些采用BHWC格式（与torch的BCWH格式相对）的情况
+        nhwc = coreml or saved_model or pb or tflite or edgetpu
+        stride = 32  # 默认步长，后续可能会根据模型实际情况更新
         model, metadata = None, None
 
-        # Set device
-        cuda = torch.cuda.is_available() and device.type != 'cpu'  # use CUDA
-        if cuda and not any([nn_module, pt, jit, engine]):  # GPU dataloader formats
+        # 判断是否可以使用CUDA（即GPU是否可用且设备类型不是'cpu'），如果满足条件且模型格式不是内存中的PyTorch模块、PyTorch、TorchScript、TensorRT这些GPU数据加载器相关格式，则将设备设置为'cpu'，并禁用CUDA
+        cuda = torch.cuda.is_available() and device.type!= 'cpu'  # 使用CUDA
+        if cuda and not any([nn_module, pt, jit, engine]):  # GPU数据加载器格式
             device = torch.device('cpu')
             cuda = False
 
-        # Download if not local
+        # 如果模型权重文件不是本地文件（即不是以.pt、.triton格式或者不是内存中的PyTorch模块形式存在），尝试下载模型权重文件
         if not (pt or triton or nn_module):
             w = attempt_download_asset(w)
 
-        # Load model
-        if nn_module:  # in-memory PyTorch model
+        # 根据不同的模型类型加载模型权重及相关配置信息
+        if nn_module:  # 内存中的PyTorch模型
             model = weights.to(device)
             model = model.fuse(verbose=verbose) if fuse else model
             if hasattr(model, 'kpt_shape'):
-                kpt_shape = model.kpt_shape  # pose-only
-            stride = max(int(model.stride.max()), 32)  # model stride
-            names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names  # get class names
+                kpt_shape = model.kpt_shape  # 仅在姿态相关任务时存在，获取关键点形状信息
+            stride = max(int(model.stride.max()), 32)  # 获取模型的最大步长，并确保不小于32
+            names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names  # 获取类别名称
             model.half() if fp16 else model.float()
-            self.model = model  # explicitly assign for to(), cpu(), cuda(), half()
+            self.model = model  # 显式地将模型赋值给self.model，方便后续进行to()、cpu()、cuda()、half()等操作
             pt = True
-        elif pt:  # PyTorch
+        elif pt:  # PyTorch格式模型
             from ultralytics.nn.tasks import attempt_load_weights
             model = attempt_load_weights(weights if isinstance(weights, list) else w,
                                          device=device,
                                          inplace=True,
                                          fuse=fuse)
             if hasattr(model, 'kpt_shape'):
-                kpt_shape = model.kpt_shape  # pose-only
-            stride = max(int(model.stride.max()), 32)  # model stride
-            names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names  # get class names
+                kpt_shape = model.kpt_shape  # 姿态相关任务时获取关键点形状信息
+            stride = max(int(model.stride.max()), 32)  # 获取模型最大步长，确保不小于32
+            names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names  # 获取类别名称
             model.half() if fp16 else model.float()
-            self.model = model  # explicitly assign for to(), cpu(), cuda(), half()
-        elif jit:  # TorchScript
+            self.model = model  # 显式赋值给self.model方便后续操作
+        elif jit:  # TorchScript格式模型
             LOGGER.info(f'Loading {w} for TorchScript inference...')
-            extra_files = {'config.txt': ''}  # model metadata
+            extra_files = {'config.txt': ''}  # 用于存储模型元数据的额外文件字典
             model = torch.jit.load(w, _extra_files=extra_files, map_location=device)
             model.half() if fp16 else model.float()
-            if extra_files['config.txt']:  # load metadata dict
+            if extra_files['config.txt']:  # 如果配置文件存在，加载其中的元数据字典信息
                 metadata = json.loads(extra_files['config.txt'], object_hook=lambda x: dict(x.items()))
-        elif dnn:  # ONNX OpenCV DNN
+        elif dnn:  # ONNX OpenCV DNN格式模型
             LOGGER.info(f'Loading {w} for ONNX OpenCV DNN inference...')
             check_requirements('opencv-python>=4.5.4')
             net = cv2.dnn.readNetFromONNX(w)
-        elif onnx:  # ONNX Runtime
+        elif onnx:  # ONNX Runtime格式模型
             LOGGER.info(f'Loading {w} for ONNX Runtime inference...')
             check_requirements(('onnx', 'onnxruntime-gpu' if cuda else 'onnxruntime'))
             import onnxruntime
             providers = ['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'] if cuda else ['CPUExecutionProvider']
             session = onnxruntime.InferenceSession(w, providers=providers)
             output_names = [x.name for x in session.get_outputs()]
-            metadata = session.get_modelmeta().custom_metadata_map  # metadata
-        elif xml:  # OpenVINO
+            metadata = session.get_modelmeta().custom_metadata_map  # 获取模型元数据中的自定义元数据映射
+        elif xml:  # OpenVINO格式模型
             LOGGER.info(f'Loading {w} for OpenVINO inference...')
-            check_requirements('openvino>=2023.0')  # requires openvino-dev: https://pypi.org/project/openvino-dev/
-            from openvino.runtime import Core, Layout, get_batch  # noqa
+            check_requirements('openvino>=2023.0')  # 需要安装openvino-dev，指定了其在PyPI上的项目链接
+            from openvino.runtime import Core, Layout, get_batch  # 导入相关模块用于后续操作
             core = Core()
             w = Path(w)
-            if not w.is_file():  # if not *.xml
-                w = next(w.glob('*.xml'))  # get *.xml file from *_openvino_model dir
+            if not w.is_file():  # 如果传入的不是.xml文件
+                w = next(w.glob('*.xml'))  # 从 *_openvino_model 目录下获取.xml文件
             ov_model = core.read_model(model=str(w), weights=w.with_suffix('.bin'))
             if ov_model.get_parameters()[0].get_layout().empty:
                 ov_model.get_parameters()[0].set_layout(Layout('NCHW'))
             batch_dim = get_batch(ov_model)
             if batch_dim.is_static:
                 batch_size = batch_dim.get_length()
-            ov_compiled_model = core.compile_model(ov_model, device_name='AUTO')  # AUTO selects best available device
+            ov_compiled_model = core.compile_model(ov_model, device_name='AUTO')  # 根据可用设备自动选择最佳设备进行编译
             metadata = w.parent / 'metadata.yaml'
-        elif engine:  # TensorRT
+        elif engine:  # TensorRT格式模型
             LOGGER.info(f'Loading {w} for TensorRT inference...')
             try:
-                import tensorrt as trt  # noqa https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download
+                import tensorrt as trt  # 导入TensorRT模块，若导入失败会根据系统情况尝试重新导入
             except ImportError:
                 if LINUX:
                     check_requirements('nvidia-tensorrt', cmds='-U --index-url https://pypi.ngc.nvidia.com')
-                import tensorrt as trt  # noqa
-            check_version(trt.__version__, '7.0.0', hard=True)  # require tensorrt>=7.0.0
+                import tensorrt as trt
+            check_version(trt.__version__, '7.0.0', hard=True)  # 要求TensorRT版本大于等于7.0.0
             if device.type == 'cpu':
                 device = torch.device('cuda:0')
             Binding = namedtuple('Binding', ('name', 'dtype', 'shape', 'data', 'ptr'))
             logger = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
-            # Read file
+            # 读取模型文件，先读取文件中的元数据长度，再读取元数据内容，最后读取模型引擎内容，并创建执行上下文等相关对象，用于后续推理
             with open(w, 'rb') as f, trt.Runtime(logger) as runtime:
-                meta_len = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='little')  # read metadata length
-                metadata = json.loads(f.read(meta_len).decode('utf-8'))  # read metadata
-                model = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())  # read engine
+                meta_len = int.from_bytes(f.read(4), byteorder='little')  # 读取元数据长度
+                metadata = json.loads(f.read(meta_len).decode('utf-8'))  # 读取元数据内容
+                model = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())  # 读取模型引擎
             context = model.create_execution_context()
             bindings = OrderedDict()
             output_names = []
-            fp16 = False  # default updated below
+            fp16 = False  # 默认值，后续可能根据模型数据类型更新
             dynamic = False
             for i in range(model.num_bindings):
                 name = model.get_binding_name(i)
                 dtype = trt.nptype(model.get_binding_dtype(i))
                 if model.binding_is_input(i):
-                    if -1 in tuple(model.get_binding_shape(i)):  # dynamic
+                    if -1 in tuple(model.get_binding_shape(i)):  # 判断是否是动态输入形状
                         dynamic = True
                         context.set_binding_shape(i, tuple(model.get_profile_shape(0, i)[2]))
                     if dtype == np.float16:
                         fp16 = True
-                else:  # output
+                else:  # 输出相关操作
                     output_names.append(name)
                 shape = tuple(context.get_binding_shape(i))
                 im = torch.from_numpy(np.empty(shape, dtype=dtype)).to(device)
                 bindings[name] = Binding(name, dtype, shape, im, int(im.data_ptr()))
             binding_addrs = OrderedDict((n, d.ptr) for n, d in bindings.items())
-            batch_size = bindings['images'].shape[0]  # if dynamic, this is instead max batch size
-        elif coreml:  # CoreML
+            batch_size = bindings['images'].shape[0]  # 如果是动态形状，这里获取的是最大批次大小
+        elif coreml:  # CoreML格式模型
             LOGGER.info(f'Loading {w} for CoreML inference...')
             import coremltools as ct
             model = ct.models.MLModel(w)
             metadata = dict(model.user_defined_metadata)
-        elif saved_model:  # TF SavedModel
+        elif saved_model:  # TensorFlow SavedModel格式模型
             LOGGER.info(f'Loading {w} for TensorFlow SavedModel inference...')
             import tensorflow as tf
-            keras = False  # assume TF1 saved_model
+            keras = False  # 假设是TensorFlow 1的SavedModel格式（非Keras模型）
             model = tf.keras.models.load_model(w) if keras else tf.saved_model.load(w)
             metadata = Path(w) / 'metadata.yaml'
-        elif pb:  # GraphDef https://www.tensorflow.org/guide/migrate#a_graphpb_or_graphpbtxt
+        elif pb:  # TensorFlow GraphDef格式模型
             LOGGER.info(f'Loading {w} for TensorFlow GraphDef inference...')
             import tensorflow as tf
 
@@ -213,280 +236,30 @@ class AutoBackend(nn.Module):
 
             def wrap_frozen_graph(gd, inputs, outputs):
                 """Wrap frozen graphs for deployment."""
-                x = tf.compat.v1.wrap_function(lambda: tf.compat.v1.import_graph_def(gd, name=''), [])  # wrapped
+                x = tf.compat.v1.wrap_function(lambda: tf.compat.v1.import_graph_def(gd, name=''), [])  # 对图进行包装
                 ge = x.graph.as_graph_element
                 return x.prune(tf.nest.map_structure(ge, inputs), tf.nest.map_structure(ge, outputs))
 
-            gd = tf.Graph().as_graph_def()  # TF GraphDef
+            gd = tf.Graph().as_graph_def()  # 获取TensorFlow的GraphDef对象
             with open(w, 'rb') as f:
                 gd.ParseFromString(f.read())
             frozen_func = wrap_frozen_graph(gd, inputs='x:0', outputs=gd_outputs(gd))
-        elif tflite or edgetpu:  # https://www.tensorflow.org/lite/guide/python#install_tensorflow_lite_for_python
-            try:  # https://coral.ai/docs/edgetpu/tflite-python/#update-existing-tf-lite-code-for-the-edge-tpu
+        elif tflite or edgetpu:  # TensorFlow Lite或者TensorFlow Edge TPU格式模型
+            try:  # 尝试导入TensorFlow Lite运行时相关模块，如果导入失败则导入TensorFlow相关模块来获取相应功能
                 from tflite_runtime.interpreter import Interpreter, load_delegate
             except ImportError:
                 import tensorflow as tf
                 Interpreter, load_delegate = tf.lite.Interpreter, tf.lite.experimental.load_delegate
-            if edgetpu:  # TF Edge TPU https://coral.ai/software/#edgetpu-runtime
+            if edgetpu:  # TensorFlow Edge TPU格式
                 LOGGER.info(f'Loading {w} for TensorFlow Lite Edge TPU inference...')
                 delegate = {
                     'Linux': 'libedgetpu.so.1',
                     'Darwin': 'libedgetpu.1.dylib',
                     'Windows': 'edgetpu.dll'}[platform.system()]
                 interpreter = Interpreter(model_path=w, experimental_delegates=[load_delegate(delegate)])
-            else:  # TFLite
+            else:  # TensorFlow Lite格式
                 LOGGER.info(f'Loading {w} for TensorFlow Lite inference...')
-                interpreter = Interpreter(model_path=w)  # load TFLite model
-            interpreter.allocate_tensors()  # allocate
-            input_details = interpreter.get_input_details()  # inputs
-            output_details = interpreter.get_output_details()  # outputs
-            # Load metadata
-            with contextlib.suppress(zipfile.BadZipFile):
-                with zipfile.ZipFile(w, 'r') as model:
-                    meta_file = model.namelist()[0]
-                    metadata = ast.literal_eval(model.read(meta_file).decode('utf-8'))
-        elif tfjs:  # TF.js
-            raise NotImplementedError('YOLOv8 TF.js inference is not currently supported.')
-        elif paddle:  # PaddlePaddle
-            LOGGER.info(f'Loading {w} for PaddlePaddle inference...')
-            check_requirements('paddlepaddle-gpu' if cuda else 'paddlepaddle')
-            import paddle.inference as pdi  # noqa
-            w = Path(w)
-            if not w.is_file():  # if not *.pdmodel
-                w = next(w.rglob('*.pdmodel'))  # get *.pdmodel file from *_paddle_model dir
-            config = pdi.Config(str(w), str(w.with_suffix('.pdiparams')))
-            if cuda:
-                config.enable_use_gpu(memory_pool_init_size_mb=2048, device_id=0)
-            predictor = pdi.create_predictor(config)
-            input_handle = predictor.get_input_handle(predictor.get_input_names()[0])
-            output_names = predictor.get_output_names()
-            metadata = w.parents[1] / 'metadata.yaml'
-        elif ncnn:  # ncnn
-            LOGGER.info(f'Loading {w} for ncnn inference...')
-            check_requirements('git+https://github.com/Tencent/ncnn.git' if ARM64 else 'ncnn')  # requires ncnn
-            import ncnn as pyncnn
-            net = pyncnn.Net()
-            net.opt.use_vulkan_compute = cuda
-            w = Path(w)
-            if not w.is_file():  # if not *.param
-                w = next(w.glob('*.param'))  # get *.param file from *_ncnn_model dir
-            net.load_param(str(w))
-            net.load_model(str(w.with_suffix('.bin')))
-            metadata = w.parent / 'metadata.yaml'
-        elif triton:  # NVIDIA Triton Inference Server
-            """TODO
-            check_requirements('tritonclient[all]')
-            from utils.triton import TritonRemoteModel
-            model = TritonRemoteModel(url=w)
-            nhwc = model.runtime.startswith("tensorflow")
-            """
-            raise NotImplementedError('Triton Inference Server is not currently supported.')
-        else:
-            from ultralytics.engine.exporter import export_formats
-            raise TypeError(f"model='{w}' is not a supported model format. "
-                            'See https://docs.ultralytics.com/modes/predict for help.'
-                            f'\n\n{export_formats()}')
-
-        # Load external metadata YAML
-        if isinstance(metadata, (str, Path)) and Path(metadata).exists():
-            metadata = yaml_load(metadata)
-        if metadata:
-            for k, v in metadata.items():
-                if k in ('stride', 'batch'):
-                    metadata[k] = int(v)
-                elif k in ('imgsz', 'names', 'kpt_shape') and isinstance(v, str):
-                    metadata[k] = eval(v)
-            stride = metadata['stride']
-            task = metadata['task']
-            batch = metadata['batch']
-            imgsz = metadata['imgsz']
-            names = metadata['names']
-            kpt_shape = metadata.get('kpt_shape')
-        elif not (pt or triton or nn_module):
-            LOGGER.warning(f"WARNING ⚠️ Metadata not found for 'model={weights}'")
-
-        # Check names
-        if 'names' not in locals():  # names missing
-            names = self._apply_default_class_names(data)
-        names = check_class_names(names)
-
-        self.__dict__.update(locals())  # assign all variables to self
-
-    def forward(self, im, augment=False, visualize=False):
-        """
-        Runs inference on the YOLOv8 MultiBackend model.
-
-        Args:
-            im (torch.Tensor): The image tensor to perform inference on.
-            augment (bool): whether to perform data augmentation during inference, defaults to False
-            visualize (bool): whether to visualize the output predictions, defaults to False
-
-        Returns:
-            (tuple): Tuple containing the raw output tensor, and processed output for visualization (if visualize=True)
-        """
-        b, ch, h, w = im.shape  # batch, channel, height, width
-        if self.fp16 and im.dtype != torch.float16:
-            im = im.half()  # to FP16
-        if self.nhwc:
-            im = im.permute(0, 2, 3, 1)  # torch BCHW to numpy BHWC shape(1,320,192,3)
-
-        if self.pt or self.nn_module:  # PyTorch
-            y = self.model(im, augment=augment, visualize=visualize) if augment or visualize else self.model(im)
-        elif self.jit:  # TorchScript
-            y = self.model(im)
-        elif self.dnn:  # ONNX OpenCV DNN
-            im = im.cpu().numpy()  # torch to numpy
-            self.net.setInput(im)
-            y = self.net.forward()
-        elif self.onnx:  # ONNX Runtime
-            im = im.cpu().numpy()  # torch to numpy
-            y = self.session.run(self.output_names, {self.session.get_inputs()[0].name: im})
-        elif self.xml:  # OpenVINO
-            im = im.cpu().numpy()  # FP32
-            y = list(self.ov_compiled_model(im).values())
-        elif self.engine:  # TensorRT
-            if self.dynamic and im.shape != self.bindings['images'].shape:
-                i = self.model.get_binding_index('images')
-                self.context.set_binding_shape(i, im.shape)  # reshape if dynamic
-                self.bindings['images'] = self.bindings['images']._replace(shape=im.shape)
-                for name in self.output_names:
-                    i = self.model.get_binding_index(name)
-                    self.bindings[name].data.resize_(tuple(self.context.get_binding_shape(i)))
-            s = self.bindings['images'].shape
-            assert im.shape == s, f"input size {im.shape} {'>' if self.dynamic else 'not equal to'} max model size {s}"
-            self.binding_addrs['images'] = int(im.data_ptr())
-            self.context.execute_v2(list(self.binding_addrs.values()))
-            y = [self.bindings[x].data for x in sorted(self.output_names)]
-        elif self.coreml:  # CoreML
-            im = im[0].cpu().numpy()
-            im_pil = Image.fromarray((im * 255).astype('uint8'))
-            # im = im.resize((192, 320), Image.BILINEAR)
-            y = self.model.predict({'image': im_pil})  # coordinates are xywh normalized
-            if 'confidence' in y:
-                box = xywh2xyxy(y['coordinates'] * [[w, h, w, h]])  # xyxy pixels
-                conf, cls = y['confidence'].max(1), y['confidence'].argmax(1).astype(np.float)
-                y = np.concatenate((box, conf.reshape(-1, 1), cls.reshape(-1, 1)), 1)
-            elif len(y) == 1:  # classification model
-                y = list(y.values())
-            elif len(y) == 2:  # segmentation model
-                y = list(reversed(y.values()))  # reversed for segmentation models (pred, proto)
-        elif self.paddle:  # PaddlePaddle
-            im = im.cpu().numpy().astype(np.float32)
-            self.input_handle.copy_from_cpu(im)
-            self.predictor.run()
-            y = [self.predictor.get_output_handle(x).copy_to_cpu() for x in self.output_names]
-        elif self.ncnn:  # ncnn
-            mat_in = self.pyncnn.Mat(im[0].cpu().numpy())
-            ex = self.net.create_extractor()
-            input_names, output_names = self.net.input_names(), self.net.output_names()
-            ex.input(input_names[0], mat_in)
-            y = []
-            for output_name in output_names:
-                mat_out = self.pyncnn.Mat()
-                ex.extract(output_name, mat_out)
-                y.append(np.array(mat_out)[None])
-        elif self.triton:  # NVIDIA Triton Inference Server
-            y = self.model(im)
-        else:  # TensorFlow (SavedModel, GraphDef, Lite, Edge TPU)
-            im = im.cpu().numpy()
-            if self.saved_model:  # SavedModel
-                y = self.model(im, training=False) if self.keras else self.model(im)
-                if not isinstance(y, list):
-                    y = [y]
-            elif self.pb:  # GraphDef
-                y = self.frozen_func(x=self.tf.constant(im))
-                if len(y) == 2 and len(self.names) == 999:  # segments and names not defined
-                    ip, ib = (0, 1) if len(y[0].shape) == 4 else (1, 0)  # index of protos, boxes
-                    nc = y[ib].shape[1] - y[ip].shape[3] - 4  # y = (1, 160, 160, 32), (1, 116, 8400)
-                    self.names = {i: f'class{i}' for i in range(nc)}
-            else:  # Lite or Edge TPU
-                details = self.input_details[0]
-                integer = details['dtype'] in (np.int8, np.int16)  # is TFLite quantized int8 or int16 model
-                if integer:
-                    scale, zero_point = details['quantization']
-                    im = (im / scale + zero_point).astype(details['dtype'])  # de-scale
-                self.interpreter.set_tensor(details['index'], im)
-                self.interpreter.invoke()
-                y = []
-                for output in self.output_details:
-                    x = self.interpreter.get_tensor(output['index'])
-                    if integer:
-                        scale, zero_point = output['quantization']
-                        x = (x.astype(np.float32) - zero_point) * scale  # re-scale
-                    if x.ndim > 2:  # if task is not classification
-                        # Denormalize xywh with input image size
-                        # xywh are normalized in TFLite/EdgeTPU to mitigate quantization error of integer models
-                        # See this PR for details: https://github.com/ultralytics/ultralytics/pull/1695
-                        x[:, 0] *= w
-                        x[:, 1] *= h
-                        x[:, 2] *= w
-                        x[:, 3] *= h
-                    y.append(x)
-            # TF segment fixes: export is reversed vs ONNX export and protos are transposed
-            if len(y) == 2:  # segment with (det, proto) output order reversed
-                if len(y[1].shape) != 4:
-                    y = list(reversed(y))  # should be y = (1, 116, 8400), (1, 160, 160, 32)
-                y[1] = np.transpose(y[1], (0, 3, 1, 2))  # should be y = (1, 116, 8400), (1, 32, 160, 160)
-            y = [x if isinstance(x, np.ndarray) else x.numpy() for x in y]
-
-        # for x in y:
-        #     print(type(x), len(x)) if isinstance(x, (list, tuple)) else print(type(x), x.shape)  # debug shapes
-        if isinstance(y, (list, tuple)):
-            return self.from_numpy(y[0]) if len(y) == 1 else [self.from_numpy(x) for x in y]
-        else:
-            return self.from_numpy(y)
-
-    def from_numpy(self, x):
-        """
-         Convert a numpy array to a tensor.
-
-         Args:
-             x (np.ndarray): The array to be converted.
-
-         Returns:
-             (torch.Tensor): The converted tensor
-         """
-        return torch.tensor(x).to(self.device) if isinstance(x, np.ndarray) else x
-
-    def warmup(self, imgsz=(1, 3, 640, 640)):
-        """
-        Warm up the model by running one forward pass with a dummy input.
-
-        Args:
-            imgsz (tuple): The shape of the dummy input tensor in the format (batch_size, channels, height, width)
-
-        Returns:
-            (None): This method runs the forward pass and don't return any value
-        """
-        warmup_types = self.pt, self.jit, self.onnx, self.engine, self.saved_model, self.pb, self.triton, self.nn_module
-        if any(warmup_types) and (self.device.type != 'cpu' or self.triton):
-            im = torch.empty(*imgsz, dtype=torch.half if self.fp16 else torch.float, device=self.device)  # input
-            for _ in range(2 if self.jit else 1):  #
-                self.forward(im)  # warmup
-
-    @staticmethod
-    def _apply_default_class_names(data):
-        """Applies default class names to an input YAML file or returns numerical class names."""
-        with contextlib.suppress(Exception):
-            return yaml_load(check_yaml(data))['names']
-        return {i: f'class{i}' for i in range(999)}  # return default if above errors
-
-    @staticmethod
-    def _model_type(p='path/to/model.pt'):
-        """
-        This function takes a path to a model file and returns the model type
-
-        Args:
-            p: path to the model file. Defaults to path/to/model.pt
-        """
-        # Return model type from model path, i.e. path='path/to/model.onnx' -> type=onnx
-        # types = [pt, jit, onnx, xml, engine, coreml, saved_model, pb, tflite, edgetpu, tfjs, paddle]
-        from ultralytics.engine.exporter import export_formats
-        sf = list(export_formats().Suffix)  # export suffixes
-        if not is_url(p, check=False) and not isinstance(p, str):
-            check_suffix(p, sf)  # checks
-        url = urlparse(p)  # if url may be Triton inference server
-        types = [s in Path(p).name for s in sf]
-        types[8] &= not types[9]  # tflite &= not edgetpu
-        triton = not any(types) and all([any(s in url.scheme for s in ['http', 'grpc']), url.netloc])
-        return types + [triton]
+                interpreter = Interpreter(model_path=w)  # 加载TensorFlow Lite模型
+            interpreter.allocate_tensors()  # 为模型分配张量内存
+            input_details = interpreter.get_input_details()  # 获取输入张量的详细信息
+            output_details

MTSP-main/ultralytics/nn/tasks.py

@@ -25,18 +25,17 @@ except ImportError:
 
 
 class BaseModel(nn.Module):
-    """
-    The BaseModel class serves as a base class for all the models in the Ultralytics YOLO family.
-    """
+    #lxy
+
 
     def forward(self, x, *args, **kwargs):
         """
         Forward pass of the model on a single scale.
         Wrapper for `_forward_once` method.
-
+# lxy
         Args:
             x (torch.Tensor | dict): The input image tensor or a dict including image tensor and gt labels.
-
+# lxy
         Returns:
             (torch.Tensor): The output of the network.
         """
@@ -47,7 +46,7 @@ class BaseModel(nn.Module):
     def predict(self, x, profile=False, visualize=False, augment=False):
         """
         Perform a forward pass through the network.
-
+# lxy
         Args:
             x (torch.Tensor): The input tensor to the model.
             profile (bool):  Print the computation time of each layer if True, defaults to False.
@@ -64,12 +63,12 @@ class BaseModel(nn.Module):
     def _predict_once(self, x, profile=False, visualize=False):
         """
         Perform a forward pass through the network.
-
+# lxy
         Args:
             x (torch.Tensor): The input tensor to the model.
             profile (bool):  Print the computation time of each layer if True, defaults to False.
             visualize (bool): Save the feature maps of the model if True, defaults to False.
-
+ #lxy
         Returns:
             (torch.Tensor): The last output of the model.
         """
@@ -85,25 +84,27 @@ class BaseModel(nn.Module):
                 feature_visualization(x, m.type, m.i, save_dir=visualize)
         return x
 
+    # lxy
     def _predict_augment(self, x):
         """Perform augmentations on input image x and return augmented inference."""
         LOGGER.warning(f'WARNING ⚠️ {self.__class__.__name__} does not support augmented inference yet. '
                        f'Reverting to single-scale inference instead.')
         return self._predict_once(x)
 
+    # lxy
     def _profile_one_layer(self, m, x, dt):
         """
         Profile the computation time and FLOPs of a single layer of the model on a given input.
         Appends the results to the provided list.
-
+ #lxy
         Args:
             m (nn.Module): The layer to be profiled.
             x (torch.Tensor): The input data to the layer.
             dt (list): A list to store the computation time of the layer.
-
+ #lxy
         Returns:
             None
-        """
+        ""
         c = m == self.model[-1] and isinstance(x, list)  # is final layer list, copy input as inplace fix
         flops = thop.profile(m, inputs=[x.copy() if c else x], verbose=False)[0] / 1E9 * 2 if thop else 0  # FLOPs
         t = time_sync()
@@ -115,7 +116,7 @@ class BaseModel(nn.Module):
         LOGGER.info(f'{dt[-1]:10.2f} {flops:10.2f} {m.np:10.0f}  {m.type}')
         if c:
             LOGGER.info(f"{sum(dt):10.2f} {'-':>10s} {'-':>10s}  Total")
-
+ #lxy
     def fuse(self, verbose=True):
         """
         Fuse the `Conv2d()` and `BatchNorm2d()` layers of the model into a single layer, in order to improve the
@@ -149,7 +150,7 @@ class BaseModel(nn.Module):
 
         Args:
             thresh (int, optional): The threshold number of BatchNorm layers. Default is 10.
-
+ #lxy
         Returns:
             (bool): True if the number of BatchNorm layers in the model is less than the threshold, False otherwise.
         """
@@ -165,7 +166,7 @@ class BaseModel(nn.Module):
             imgsz (int): the size of the image that the model will be trained on. Defaults to 640
         """
         return model_info(self, detailed=detailed, verbose=verbose, imgsz=imgsz)
-
+ 
     def _apply(self, fn):
         """
         `_apply()` is a function that applies a function to all the tensors in the model that are not

MTSP-main/ultralytics/trackers/basetrack.py

@@ -5,67 +5,131 @@ from collections import OrderedDict
 import numpy as np
 
 
+# TrackState类是一个枚举类型（虽然Python中没有严格的枚举语法，但通过类来模拟），用于定义目标跟踪过程中可能出现的不同状态。
 class TrackState:
-    """Enumeration of possible object tracking states."""
+    """
+    Enumeration of possible object tracking states.
 
+    这个类的作用是清晰地列举出目标跟踪时对象可能处于的各种状态，方便在跟踪算法的不同阶段对目标状态进行判断和处理。
+    """
+
+    # 表示新出现的目标，即刚刚进入跟踪视野，还未经过后续稳定跟踪等处理的初始状态。
     New = 0
+    # 表示目标正在被稳定跟踪，意味着当前时刻能够获取到该目标较为准确的位置、特征等信息，跟踪算法正常作用于该目标。
     Tracked = 1
+    # 表示目标暂时失去了跟踪线索，可能是由于遮挡、目标运动过快等原因导致当前帧难以准确获取其相关信息，但仍有可能后续再次恢复跟踪。
     Lost = 2
+    # 表示目标已经从跟踪场景中移除，例如目标离开了监控范围或者确定不再需要对其进行跟踪了，通常是一种最终状态。
     Removed = 3
 
 
+# BaseTrack类是目标跟踪的基类，它定义了一系列与目标跟踪相关的基本属性以及通用的操作方法，
+# 具体的跟踪算法类可以继承自这个基类，并根据自身需求重写相应的方法来实现特定的跟踪逻辑。
 class BaseTrack:
-    """Base class for object tracking, handling basic track attributes and operations."""
+    """
+    Base class for object tracking, handling basic track attributes and operations.
+
+    此类作为基础框架，旨在提供统一的结构，便于不同的跟踪实现共享一些通用的属性和行为模式，提高代码的复用性和可维护性。
+    """
 
+    # 用于记录全局的跟踪ID计数，初始化为0，每创建一个新的跟踪目标时会自增，为每个跟踪目标分配唯一的ID。
     _count = 0
 
+    # 每个跟踪目标的唯一标识符，用于区分不同的目标，初始值为0，后续通过特定方法来分配具体的唯一ID。
     track_id = 0
+    # 表示该跟踪目标是否处于激活状态，激活状态意味着当前目标正在被有效跟踪，相关信息正在实时更新等，初始为False。
     is_activated = False
+    # 目标当前所处的跟踪状态，初始化为TrackState.New，表示刚出现的新目标状态，后续会根据跟踪情况进行相应改变。
     state = TrackState.New
 
+    # 一个有序字典，用于存储目标在不同帧中的历史信息，例如历史位置、特征等，方便后续回顾和分析目标的运动轨迹等情况。
     history = OrderedDict()
+    # 存储目标的特征信息列表，这些特征可以是用于识别目标、与其他目标区分开来的各种描述符，比如外观特征等。
     features = []
+    # 当前帧提取到的目标特征，用于和历史特征结合或者单独进行一些与当前帧相关的处理，比如匹配、更新等操作。
     curr_feature = None
+    # 目标的置信度得分，用于衡量目标被正确跟踪或者识别的可能性大小，得分越高表示越可靠，初始值为0。
     score = 0
+    # 目标首次出现的帧编号，用于确定目标进入跟踪视野的起始时间点，便于后续统计目标跟踪的时长等信息。
     start_frame = 0
+    # 当前帧的编号，随着跟踪过程中每一帧的处理而更新，用于同步目标在不同时间点的状态和信息。
     frame_id = 0
+    # 记录自上次成功更新目标信息以来经过的帧数，若该值过大，可能意味着目标即将或已经处于丢失状态，可用于判断是否需要标记为丢失等操作。
     time_since_update = 0
 
-    # Multi-camera
+    # 用于多相机场景下，表示目标所在的位置信息，初始化为两个无穷大值组成的元组，具体的坐标含义和赋值会根据多相机系统的设定来确定。
+    # 例如可能表示目标在某个全局坐标系下的坐标位置等情况。
     location = (np.inf, np.inf)
 
     @property
     def end_frame(self):
-        """Return the last frame ID of the track."""
+        """
+        Return the last frame ID of the track.
+
+        此属性方法用于获取该跟踪目标最后出现的帧编号，也就是跟踪结束时所在的帧，方便统计跟踪目标的生命周期、查看跟踪过程覆盖的帧数范围等。
+        """
         return self.frame_id
 
     @staticmethod
     def next_id():
-        """Increment and return the global track ID counter."""
+        """
+        Increment and return the global track ID counter.
+
+        这是一个静态方法，用于递增全局的跟踪ID计数器，并返回递增后的ID值，确保每个新创建的跟踪目标都能获取到唯一的ID，方便在整个跟踪系统中对不同目标进行标识和区分。
+        """
         BaseTrack._count += 1
         return BaseTrack._count
 
     def activate(self, *args):
-        """Activate the track with the provided arguments."""
+        """
+        Activate the track with the provided arguments.
+
+        此方法用于激活跟踪目标，根据传入的参数来初始化或更新目标的相关信息，使其进入激活状态，开始正常的跟踪流程。
+        具体的激活操作内容需要由继承自该基类的子类根据实际跟踪算法需求来重写实现，这里只是定义了接口，抛出未实现异常。
+        """
         raise NotImplementedError
 
     def predict(self):
-        """Predict the next state of the track."""
+        """
+        Predict the next state of the track.
+
+        用于预测跟踪目标在下一帧的状态，例如预测目标的位置、速度等信息，不同的跟踪算法可能有不同的预测策略和依据，
+        同样此方法需要子类重写来实现具体的预测逻辑，这里仅定义了抽象的方法结构，抛出未实现异常。
+        """
         raise NotImplementedError
 
     def update(self, *args, **kwargs):
-        """Update the track with new observations."""
+        """
+        Update the track with new observations.
+
+        依据新获取到的观测信息（比如新的位置检测结果、新的特征信息等）来更新跟踪目标的各项属性，使跟踪信息保持最新和准确。
+        该方法的具体实现依赖于具体的跟踪算法，所以在基类中只是定义了接口，由子类根据实际情况重写具体的更新操作逻辑，此处抛出未实现异常。
+        """
         raise NotImplementedError
 
     def mark_lost(self):
-        """Mark the track as lost."""
+        """
+        Mark the track as lost.
+
+        将跟踪目标标记为丢失状态，意味着当前目标暂时失去了有效的跟踪线索，通过修改目标的状态属性为TrackState.Lost来实现这一标记操作，
+        后续可以根据此状态采取相应的处理策略，比如尝试重新搜索目标、等待一段时间后删除该目标等。
+        """
         self.state = TrackState.Lost
 
     def mark_removed(self):
-        """Mark the track as removed."""
+        """
+        Mark the track as removed.
+
+        把跟踪目标标记为已移除状态，表明该目标已经彻底从跟踪场景中去除，不再参与后续的跟踪流程，通过将状态属性设置为TrackState.Removed来进行标记，
+        通常在确定目标不会再出现或者已经完成对其跟踪需求后进行此操作。
+        """
         self.state = TrackState.Removed
 
     @staticmethod
     def reset_id():
-        """Reset the global track ID counter."""
-        BaseTrack._count = 0
+        """
+        Reset the global track ID counter.
+
+        静态方法，用于重置全局的跟踪ID计数器，将其重新初始化为0，一般在需要重新开始跟踪任务，或者清空之前的跟踪记录、重新分配ID等场景下使用。
+        """
+        BaseTrack._count = 0

MTSP-main/ultralytics/trackers/bot_sort.py

@@ -4,63 +4,139 @@ from collections import deque
 
 import numpy as np
 
-from .basetrack import TrackState
-from .byte_tracker import BYTETracker, STrack
-from .utils import matching
-from .utils.gmc import GMC
-from .utils.kalman_filter import KalmanFilterXYWH
+# 从相关模块中导入必要的类和函数，TrackState用于表示跟踪状态，BYTETracker、STrack是与目标跟踪相关的基础类，
+# matching模块可能包含一些用于匹配的函数，GMC可能是与全局运动补偿相关的类，KalmanFilterXYWH用于卡尔曼滤波操作。
+from.basetrack import TrackState
+from.byte_tracker import BYTETracker, STrack
+from.utils import matching
+from.utils.gmc import GMC
+from.utils.kalman_filter import KalmanFilterXYWH
 
 
+# BOTrack类继承自STrack类，主要用于在目标跟踪过程中，对YOLOv8检测到的目标进行更具体的跟踪相关处理，
+# 例如特征更新、预测、坐标转换等操作，融入了一些特定于该算法的逻辑和属性。
 class BOTrack(STrack):
+    # 定义一个共享的卡尔曼滤波器实例，用于多个目标跟踪时的状态预测等操作，所有BOTrack实例可以共用这个滤波器，节省资源并保证一致性。
     shared_kalman = KalmanFilterXYWH()
 
     def __init__(self, tlwh, score, cls, feat=None, feat_history=50):
-        """Initialize YOLOv8 object with temporal parameters, such as feature history, alpha and current features."""
+        """
+        Initialize YOLOv8 object with temporal parameters, such as feature history, alpha and current features.
+
+        函数功能：
+        初始化BOTrack类的实例，用于创建一个可跟踪的目标对象，除了调用父类的初始化方法外，还初始化了一些与特征处理、平滑相关的属性，
+        比如特征历史队列、特征平滑相关的参数等，用于后续对目标特征的管理和更新操作。
+
+        参数说明：
+        tlwh：目标的边界框坐标信息，格式为 (top left x, top left y, width, height)，表示目标在图像中的位置和大小范围。
+        score：目标的置信度得分，用于衡量该目标被正确检测到的可能性大小，取值范围通常在0到1之间，得分越高表示越可靠。
+        cls：目标所属的类别，用于标识目标的类别信息，例如是行人、车辆等不同类型的物体。
+        feat（可选）：目标的特征向量，用于描述目标的外观、纹理等特征信息，可用于后续的目标匹配、识别等操作，如果没有提供则默认为None。
+        feat_history（可选）：特征历史队列的最大长度，用于限制保存的历史特征数量，避免内存占用过多，默认值为50，表示最多保存50个历史特征。
+        """
         super().__init__(tlwh, score, cls)
 
+        # 用于保存平滑后的特征向量，初始化为None，后续会根据特征更新情况进行赋值和更新，用于获取更稳定、抗噪性更好的目标特征表示。
         self.smooth_feat = None
+        # 当前帧获取到的目标特征向量，用于和历史特征结合更新平滑特征，或者单独用于一些即时的处理，如与其他目标特征进行匹配等操作。
         self.curr_feat = None
         if feat is not None:
             self.update_features(feat)
+        # 创建一个双端队列用于存储目标的历史特征向量，设置了最大长度为feat_history，新特征加入时如果队列已满会自动删除最早的特征。
         self.features = deque([], maxlen=feat_history)
+        # 特征平滑的权重参数，用于在更新平滑特征时，确定当前特征和历史平滑特征的融合比例，取值范围在0到1之间，这里初始化为0.9。
         self.alpha = 0.9
 
     def update_features(self, feat):
-        """Update features vector and smooth it using exponential moving average."""
+        """
+        Update features vector and smooth it using exponential moving average.
+
+        函数功能：
+        更新目标的特征向量，并使用指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）的方法对特征进行平滑处理，
+        使得特征在时间序列上更加稳定，减少噪声和异常值的影响，同时将更新后的特征添加到历史特征队列中。
+
+        参数说明：
+        feat：新获取到的目标特征向量，用于更新当前特征和平滑特征，并添加到历史特征队列中。
+        """
+        # 对传入的特征向量进行归一化处理，使其具有单位长度，方便后续在特征空间中的比较、计算等操作，例如计算相似度等。
         feat /= np.linalg.norm(feat)
         self.curr_feat = feat
         if self.smooth_feat is None:
             self.smooth_feat = feat
         else:
+            # 使用指数移动平均的方式更新平滑特征，根据设定的权重参数alpha，将当前特征和历史平滑特征进行加权融合，
+            # 使得平滑特征能够逐渐适应目标特征的变化，同时又能保持一定的稳定性，减少突发噪声等因素的干扰。
             self.smooth_feat = self.alpha * self.smooth_feat + (1 - self.alpha) * feat
         self.features.append(feat)
         self.smooth_feat /= np.linalg.norm(self.smooth_feat)
 
     def predict(self):
-        """Predicts the mean and covariance using Kalman filter."""
+        """
+        Predicts the mean and covariance using Kalman filter.
+
+        函数功能：
+        使用卡尔曼滤波器（Kalman filter）对目标的状态（这里主要是位置、速度等相关信息，通过均值和协方差来表示）进行预测，
+        得到目标在下一时刻的预期状态，以便后续根据实际观测进行更新和修正。
+
+        具体操作：
+        先复制当前的均值状态（mean），然后根据目标当前的跟踪状态判断是否处于Tracked状态，如果不是Tracked状态（比如可能是丢失或新出现等情况），
+        则将与速度相关的维度（这里假设是第6和第7维度，具体取决于卡尔曼滤波器的状态向量定义）设置为0，意味着速度为0，
+        最后通过共享的卡尔曼滤波器实例（self.kalman_filter，实际上就是类属性shared_kalman）进行预测，更新目标的均值和协方差状态。
+        """
         mean_state = self.mean.copy()
-        if self.state != TrackState.Tracked:
+        if self.state!= TrackState.Tracked:
             mean_state[6] = 0
             mean_state[7] = 0
 
         self.mean, self.covariance = self.kalman_filter.predict(mean_state, self.covariance)
 
     def re_activate(self, new_track, frame_id, new_id=False):
-        """Reactivates a track with updated features and optionally assigns a new ID."""
+        """
+        Reactivates a track with updated features and optionally assigns a new ID.
+
+        函数功能：
+        重新激活一个跟踪目标，当目标曾经丢失后又重新出现等情况时调用此方法，会根据新的跟踪信息（这里是new_track所包含的信息）更新目标的特征，
+        并调用父类的re_activate方法完成其他与重新激活相关的通用操作，同时可以选择是否为目标分配一个新的ID（由new_id参数决定）。
+
+        参数说明：
+        new_track：包含了目标新的跟踪信息的对象，例如新的位置、特征等信息，用于更新当前目标的相关属性。
+        frame_id：当前帧的编号，用于记录目标重新激活所在的时间点，方便后续统计跟踪的时间信息等。
+        new_id（可选）：布尔值，用于决定是否为目标分配一个新的唯一标识符（ID），默认为False，表示不分配新ID，继续使用原来的ID。
+        """
         if new_track.curr_feat is not None:
             self.update_features(new_track.curr_feat)
         super().re_activate(new_track, frame_id, new_id)
 
     def update(self, new_track, frame_id):
-        """Update the YOLOv8 instance with new track and frame ID."""
+        """
+        Update the YOLOv8 instance with new track and frame ID.
+
+        函数功能：
+        根据新的跟踪信息（new_track）和当前帧编号（frame_id）来更新目标的相关属性，特别是利用新的特征信息更新目标的特征相关属性，
+        并调用父类的update方法完成其他通用的更新操作，确保目标的跟踪信息始终保持最新状态。
+
+        参数说明：
+        new_track：包含目标最新跟踪信息的对象，例如新的位置、特征等，用于更新当前目标的对应属性。
+        frame_id：当前帧的编号，用于记录目标更新信息所在的时间点，便于后续分析目标的跟踪轨迹等情况。
+        """
         if new_track.curr_feat is not None:
             self.update_features(new_track.curr_feat)
         super().update(new_track, frame_id)
 
     @property
     def tlwh(self):
-        """Get current position in bounding box format `(top left x, top left y,
+        """
+        Get current position in bounding box format `(top left x, top left y,
         width, height)`.
+
+        函数功能：
+        获取目标当前位置的边界框坐标信息，格式为 (top left x, top left y, width, height)，
+        如果均值状态（self.mean）为空（可能在某些初始化或者尚未更新状态的情况下），则返回初始的边界框坐标（self._tlwh）的副本，
+        否则根据均值状态计算并返回对应的边界框坐标信息，计算方式是将中心坐标（均值的前两个维度）减去宽度和高度的一半，得到左上角坐标，
+        与宽度、高度一起组成边界框坐标信息返回。
+
+        返回值：
+        目标当前位置的边界框坐标信息，格式为 (top left x, top left y, width, height)。
         """
         if self.mean is None:
             return self._tlwh.copy()
@@ -70,13 +146,28 @@ class BOTrack(STrack):
 
     @staticmethod
     def multi_predict(stracks):
-        """Predicts the mean and covariance of multiple object tracks using shared Kalman filter."""
+        """
+        Predicts the mean and covariance of multiple object tracks using shared Kalman filter.
+
+        函数功能：
+        对多个目标跟踪对象（stracks）的状态（均值和协方差）同时进行预测，使用共享的卡尔曼滤波器（BOTrack.shared_kalman）来处理，
+        方便在批量处理多个目标跟踪时，统一进行状态预测操作，提高效率并且保证所有目标在相同的滤波规则下进行预测。
+
+        参数说明：
+        stracks：包含多个目标跟踪对象的列表，每个对象都有自己的状态信息（如均值、协方差等），需要进行下一时刻的状态预测操作。
+
+        具体操作：
+        首先判断传入的目标跟踪对象列表长度是否大于0，如果为空则直接返回（不进行预测操作）。然后获取所有目标跟踪对象的均值状态数组（multi_mean）
+        和协方差数组（multi_covariance），接着遍历每个目标跟踪对象，根据其跟踪状态判断是否处于Tracked状态，如果不是，则将其均值状态中与速度相关的维度
+        （同样假设是第6和第7维度，具体取决于卡尔曼滤波器的状态向量定义）设置为0，表示速度为0。最后使用共享的卡尔曼滤波器对所有目标的均值和协方差进行批量预测，
+        并将更新后的均值和协方差分别赋值回对应的目标跟踪对象中，完成多个目标的状态预测操作。
+        """
         if len(stracks) <= 0:
             return
         multi_mean = np.asarray([st.mean.copy() for st in stracks])
         multi_covariance = np.asarray([st.covariance for st in stracks])
         for i, st in enumerate(stracks):
-            if st.state != TrackState.Tracked:
+            if st.state!= TrackState.Tracked:
                 multi_mean[i][6] = 0
                 multi_mean[i][7] = 0
         multi_mean, multi_covariance = BOTrack.shared_kalman.multi_predict(multi_mean, multi_covariance)
@@ -85,25 +176,60 @@ class BOTrack(STrack):
             stracks[i].covariance = cov
 
     def convert_coords(self, tlwh):
-        """Converts Top-Left-Width-Height bounding box coordinates to X-Y-Width-Height format."""
+        """
+        Converts Top-Left-Width-Height bounding box coordinates to X-Y-Width-Height format.
+
+        函数功能：
+        将给定的边界框坐标格式从左上角宽高形式（Top-Left-Width-Height，tlwh）转换为中心坐标宽高形式（X-Y-Width-Height），
+        以便在不同的计算、处理场景下使用合适的坐标表示形式，例如某些算法可能更适合使用中心坐标形式进行操作。
+
+        参数说明：
+        tlwh：边界框坐标信息，格式为 (top left x, top left y, width, height)，需要进行坐标格式转换。
+
+        返回值：
+        转换后的边界框坐标信息，格式为 (center x, center y, width, height)，即中心坐标宽高形式。
+        """
         return self.tlwh_to_xywh(tlwh)
 
     @staticmethod
     def tlwh_to_xywh(tlwh):
-        """Convert bounding box to format `(center x, center y, width,
+        """
+        Convert bounding box to format `(center x, center y, width,
         height)`.
+
+        函数功能：
+        静态方法，用于将边界框坐标从左上角宽高形式（tlwh）转换为中心坐标宽高形式（xywh），通过将左上角坐标加上宽高的一半得到中心坐标，
+        与原来的宽高信息一起组成新的坐标表示形式返回，方便在不同的目标处理、计算场景下统一坐标格式。
+
+        参数说明：
+        tlwh：边界框坐标信息，格式为 (top left x, top left y, width, height)，需要进行坐标格式转换。
+
+        返回值：
+        转换后的边界框坐标信息，格式为 (center x, center y, width, height)，即中心坐标宽高形式。
         """
         ret = np.asarray(tlwh).copy()
         ret[:2] += ret[2:] / 2
         return ret
 
 
+# BOTSORT类继承自BYTETracker类，主要用于实现基于特定参数和算法的目标跟踪功能，集成了如ReID模块（虽然目前部分功能尚未支持）、
+# 全局运动补偿（GMC）算法等，用于处理目标跟踪过程中的不同需求，例如目标匹配、状态更新等操作。
 class BOTSORT(BYTETracker):
 
     def __init__(self, args, frame_rate=30):
-        """Initialize YOLOv8 object with ReID module and GMC algorithm."""
+        """
+        Initialize YOLOv8 object with ReID module and GMC algorithm.
+
+        函数功能：
+        初始化BOTSORT类的实例，除了调用父类的初始化方法外，还根据传入的参数（args）初始化与目标跟踪相关的一些特定属性，
+        比如距离阈值（proximity_thresh、appearance_thresh），以及创建全局运动补偿（GMC）算法的实例等，用于后续目标跟踪过程中的相关处理操作。
+
+        参数说明：
+        args：包含各种配置参数的对象，这些参数会影响目标跟踪的具体行为和效果，例如阈值设置、是否启用某些功能等，具体参数内容由外部传入决定。
+        frame_rate（可选）：帧率，用于表示视频等数据的帧率情况，默认值为30，表示每秒30帧，可用于一些与时间、速度相关的计算或者算法调整等操作（虽然此处代码中未明确体现具体使用情况）。
+        """
         super().__init__(args, frame_rate)
-        # ReID module
+        # ReID模块相关的距离阈值，用于判断目标之间在外观特征等方面的接近程度，在目标匹配等操作中会用到，具体含义和使用方式取决于具体算法逻辑。
         self.proximity_thresh = args.proximity_thresh
         self.appearance_thresh = args.appearance_thresh
 
@@ -114,35 +240,37 @@ class BOTSORT(BYTETracker):
         self.gmc = GMC(method=args.cmc_method)
 
     def get_kalmanfilter(self):
-        """Returns an instance of KalmanFilterXYWH for object tracking."""
+        """
+        Returns an instance of KalmanFilterXYWH for object tracking.
+
+        函数功能：
+        返回一个用于目标跟踪的卡尔曼滤波器（KalmanFilterXYWH）实例，方便在目标跟踪过程中进行状态预测等操作，
+        外部可以通过调用此方法获取滤波器实例来进行相关的跟踪计算。
+
+        返回值：
+        一个KalmanFilterXYWH类的实例，用于目标跟踪中的状态预测等操作。
+        """
         return KalmanFilterXYWH()
 
     def init_track(self, dets, scores, cls, img=None):
-        """Initialize track with detections, scores, and classes."""
-        if len(dets) == 0:
-            return []
-        if self.args.with_reid and self.encoder is not None:
-            features_keep = self.encoder.inference(img, dets)
-            return [BOTrack(xyxy, s, c, f) for (xyxy, s, c, f) in zip(dets, scores, cls, features_keep)]  # detections
-        else:
-            return [BOTrack(xyxy, s, c) for (xyxy, s, c) in zip(dets, scores, cls)]  # detections
+        """
+        Initialize track with detections, scores, and classes.
 
-    def get_dists(self, tracks, detections):
-        """Get distances between tracks and detections using IoU and (optionally) ReID embeddings."""
-        dists = matching.iou_distance(tracks, detections)
-        dists_mask = (dists > self.proximity_thresh)
+        函数功能：
+        根据检测到的目标信息（边界框坐标、置信度得分、类别）初始化跟踪目标，在启用ReID（基于外观特征的目标重识别）模块的情况下，
+        还会利用编码器（encoder）提取目标的特征信息用于后续跟踪，最终返回初始化后的跟踪目标对象列表。
 
-        # TODO: mot20
-        # if not self.args.mot20:
-        dists = matching.fuse_score(dists, detections)
+        参数说明：
+        dets：检测到的目标边界框坐标信息列表，每个元素表示一个目标的边界框坐标，格式可能根据具体检测算法而定（例如常见的xyxy或者tlwh等格式）。
+        scores：对应检测目标的置信度得分列表，与dets列表中的目标一一对应，用于衡量每个检测结果的可靠性。
+        cls：检测目标所属的类别列表，同样与dets列表中的目标一一对应，用于标识每个目标的类别属性。
+        img（可选）：图像数据，在启用ReID模块且编码器可用的情况下，用于提取目标的外观特征信息，如果不需要提取特征或者未启用相应功能，则可以为None。
 
+        返回值：
+        包含初始化后的跟踪目标对象的列表，每个对象都包含了目标的边界框坐标、置信度得分、类别以及（如果有）外观特征等跟踪相关信息，用于后续的目标跟踪操作。
+        """
+        if len(dets) == 0:
+            return []
         if self.args.with_reid and self.encoder is not None:
-            emb_dists = matching.embedding_distance(tracks, detections) / 2.0
-            emb_dists[emb_dists > self.appearance_thresh] = 1.0
-            emb_dists[dists_mask] = 1.0
-            dists = np.minimum(dists, emb_dists)
-        return dists
-
-    def multi_predict(self, tracks):
-        """Predict and track multiple objects with YOLOv8 model."""
-        BOTrack.multi_predict(tracks)
+            features_keep = self.encoder.inference(img, dets)
+            return [BOTrack(xyxy, s, c, f) for

MTSP-main/ultralytics/trackers/track.py

@@ -4,12 +4,16 @@ from functools import partial
 
 import torch
 
+# 导入用于创建简单命名空间以及加载YAML文件的工具类和函数，方便对配置参数等进行处理和管理
 from ultralytics.utils import IterableSimpleNamespace, yaml_load
+# 导入用于检查YAML文件相关情况的函数，例如检查文件是否存在、格式是否正确等
 from ultralytics.utils.checks import check_yaml
 
-from .bot_sort import BOTSORT
-from .byte_tracker import BYTETracker
+# 从自定义的模块中导入目标跟踪相关的类，BOTSORT和BYTETracker是不同的目标跟踪算法实现类，用于后续根据配置选择具体的跟踪器
+from.bot_sort import BOTSORT
+from.byte_tracker import BYTETracker
 
+# 创建一个字典，用于将跟踪器名称（字符串形式）映射到对应的跟踪器类，方便后续根据配置中的名称来实例化相应的跟踪器对象
 TRACKER_MAP = {'bytetrack': BYTETracker, 'botsort': BOTSORT}
 
 
@@ -17,39 +21,80 @@ def on_predict_start(predictor, persist=False):
     """
     Initialize trackers for object tracking during prediction.
 
-    Args:
-        predictor (object): The predictor object to initialize trackers for.
-        persist (bool, optional): Whether to persist the trackers if they already exist. Defaults to False.
+    函数功能：
+    在预测开始阶段，根据配置信息初始化目标跟踪器（trackers），如果跟踪器已经存在且persist为True，则直接返回不进行重新初始化操作，
+    否则会检查配置文件，解析配置参数，根据指定的跟踪器类型创建相应的跟踪器对象列表，每个对象对应一批数据中的一个样本（batch中的一个元素），
+    用于后续在预测过程中对目标进行跟踪。
 
-    Raises:
-        AssertionError: If the tracker_type is not 'bytetrack' or 'botsort'.
+    参数说明：
+    predictor (object)：预测器对象，它包含了与预测相关的各种属性和方法，例如配置参数（args）、数据集信息（dataset）等，
+                       这里主要从它里面获取跟踪器相关的配置以及数据集的批次大小等信息来初始化跟踪器。
+    persist (bool, 可选)：布尔值，用于决定如果跟踪器已经存在时是否保留它们，默认为False，表示不保留，会重新初始化跟踪器；
+                            如果为True，则在跟踪器已存在的情况下直接返回，不进行重新初始化操作。
+
+    抛出异常：
+    AssertionError：如果配置中指定的跟踪器类型（tracker_type）不是'bytetrack'或者'botsort'，则抛出此异常，因为当前代码只支持这两种跟踪器类型，
+                    提示用户当前仅支持这两种类型的跟踪器，而实际配置中给出了不支持的类型。
     """
+    # 判断预测器对象是否已经有'trackers'属性（即跟踪器是否已经存在）并且persist为True，如果满足条件则直接返回，不进行后续初始化操作
     if hasattr(predictor, 'trackers') and persist:
         return
+    # 通过check_yaml函数检查预测器配置中指定的跟踪器配置文件（tracker），确保文件存在且格式正确等，返回处理后的文件路径或相关信息
     tracker = check_yaml(predictor.args.tracker)
+    # 使用yaml_load函数加载跟踪器配置文件内容，并将其转换为可迭代的简单命名空间对象（IterableSimpleNamespace），方便通过属性访问的方式获取配置参数
     cfg = IterableSimpleNamespace(**yaml_load(tracker))
+    # 断言配置中的跟踪器类型（tracker_type）必须是'bytetrack'或者'botsort'，如果不是则抛出异常并提示支持的跟踪器类型以及实际得到的不支持的类型
     assert cfg.tracker_type in ['bytetrack', 'botsort'], \
         f"Only support 'bytetrack' and 'botsort' for now, but got '{cfg.tracker_type}'"
     trackers = []
+    # 根据预测器数据集中的批次大小（bs）进行循环，为每个批次中的样本创建对应的跟踪器对象
     for _ in range(predictor.dataset.bs):
+        # 根据配置中指定的跟踪器类型（cfg.tracker_type）从TRACKER_MAP字典中获取对应的跟踪器类，然后使用配置参数（args=cfg）和帧率（frame_rate=30）实例化跟踪器对象
         tracker = TRACKER_MAP[cfg.tracker_type](args=cfg, frame_rate=30)
         trackers.append(tracker)
+    # 将创建好的跟踪器对象列表赋值给预测器的'trackers'属性，以便后续在预测过程中使用这些跟踪器进行目标跟踪
     predictor.trackers = trackers
 
 
 def on_predict_postprocess_end(predictor):
-    """Postprocess detected boxes and update with object tracking."""
+    """
+    Postprocess detected boxes and update with object tracking.
+
+    函数功能：
+    在预测后处理结束阶段，对检测到的目标框（boxes）进行后处理操作，并结合目标跟踪的结果更新相关信息，
+    具体包括获取每个样本的检测框信息、调用对应的跟踪器更新跟踪状态、根据跟踪结果更新预测结果中的目标框等操作，
+    使得最终的预测结果能够融合目标跟踪的信息，提供更连续、准确的目标状态描述。
+
+    参数说明：
+    predictor (object)：预测器对象，包含了预测过程中的各种中间结果以及相关属性，例如数据集的批次大小（bs）、当前批次的数据信息（batch）、
+                       预测结果（results）等，用于获取检测框信息、图像数据以及更新预测结果等操作。
+    """
+    # 获取预测器数据集中的批次大小，即当前一次预测处理的样本数量，用于后续循环遍历每个样本进行相应操作
     bs = predictor.dataset.bs
+    # 获取当前批次中的原始图像数据（im0s），这些图像数据可能是未经模型预处理的原始图像，用于在目标跟踪过程中结合图像信息进行相关处理，例如特征提取等（具体取决于跟踪算法）
     im0s = predictor.batch[1]
+    # 遍历批次中的每个样本，对每个样本的检测框和跟踪信息进行处理
     for i in range(bs):
+        # 获取当前样本（索引为i）的检测框信息，将其从GPU张量转换为CPU上的numpy数组，方便后续在Python环境下进行常规的数组操作和处理，
+        # 这里的boxes属性通常包含了目标的位置、大小以及可能的其他相关信息（例如置信度等，具体取决于模型输出结构）
         det = predictor.results[i].boxes.cpu().numpy()
+        # 如果当前样本中没有检测到目标（即检测框数量为0），则跳过后续针对该样本的处理操作，继续处理下一个样本
         if len(det) == 0:
             continue
+        # 调用当前样本对应的跟踪器（predictor.trackers[i]）的update方法，传入检测框信息（det）和对应的原始图像（im0s[i]），
+        # 该方法会根据检测框和图像信息更新目标跟踪状态，返回更新后的跟踪结果（tracks），跟踪结果可能包含目标的跟踪ID、更新后的位置等信息（具体取决于跟踪器实现）
         tracks = predictor.trackers[i].update(det, im0s[i])
+        # 如果跟踪结果中没有有效的跟踪目标（即跟踪目标数量为0），则跳过后续针对该样本跟踪结果的处理操作，继续处理下一个样本
         if len(tracks) == 0:
             continue
+        # 从跟踪结果（tracks）中提取目标的跟踪ID信息（假设最后一维是跟踪ID），并将其转换为整数类型的索引数组，
+        # 用于后续根据跟踪ID筛选和更新预测结果中的目标框等信息，确保预测结果与跟踪结果的一致性
         idx = tracks[:, -1].astype(int)
+        # 根据跟踪ID索引数组（idx）筛选当前样本的预测结果（predictor.results[i]），只保留跟踪到的目标对应的预测结果，
+        # 相当于将预测结果与跟踪结果进行关联和同步，去除那些没有被跟踪到的目标预测信息
         predictor.results[i] = predictor.results[i][idx]
+        # 将更新后的跟踪结果中的目标框信息（去除最后一维的跟踪ID）转换为torch张量，并更新到预测结果的boxes属性中，
+        # 使得预测结果中的目标框信息能够反映最新的跟踪状态，完成预测结果与跟踪结果的融合更新操作
         predictor.results[i].update(boxes=torch.as_tensor(tracks[:, :-1]))
 
 
@@ -57,10 +102,19 @@ def register_tracker(model, persist):
     """
     Register tracking callbacks to the model for object tracking during prediction.
 
-    Args:
-        model (object): The model object to register tracking callbacks for.
-        persist (bool): Whether to persist the trackers if they already exist.
+    函数功能：
+    将目标跟踪相关的回调函数（callbacks）注册到模型对象上，使得在预测过程中的特定阶段（如预测开始、预测后处理结束）能够自动触发相应的跟踪操作，
+    通过使用partial函数对回调函数进行部分参数绑定，方便在模型的回调机制中进行注册和调用，从而实现目标跟踪功能与预测流程的集成。
+
+    参数说明：
+    model (object)：模型对象，通常包含了模型结构、配置参数以及一些用于控制模型行为（如注册回调函数）的方法，
+                    这里将目标跟踪的回调函数注册到该模型上，使其在预测过程中能够执行跟踪相关操作。
+    persist (bool)：布尔值，用于决定在跟踪器已经存在的情况下是否保留它们，传递给on_predict_start回调函数，影响跟踪器的初始化行为。
 
     """
+    # 使用model对象的add_callback方法，将'on_predict_start'阶段的回调函数注册到模型上，通过partial函数将on_predict_start函数的persist参数绑定为传入的persist值，
+    # 这样在预测开始阶段，模型会自动调用on_predict_start函数进行跟踪器的初始化等相关操作（具体操作取决于on_predict_start函数的实现逻辑）
     model.add_callback('on_predict_start', partial(on_predict_start, persist=persist))
-    model.add_callback('on_predict_postprocess_end', on_predict_postprocess_end)
+    # 同样使用add_callback方法，将'on_predict_postprocess_end'阶段的回调函数注册到模型上，
+    # 使得在预测后处理结束时，模型会自动调用on_predict_postprocess_end函数进行检测框后处理和跟踪结果更新等操作（具体操作见on_predict_postprocess_end函数的实现逻辑）
+    model.add_callback('on_predict_postprocess_end', on_predict_postprocess_end)

MTSP-main/ultralytics/utils/dist.py

@@ -8,26 +8,53 @@ import sys
 import tempfile
 from pathlib import Path
 
-from . import USER_CONFIG_DIR
-from .torch_utils import TORCH_1_9
+# 从当前包（模块）中导入用户配置目录相关的变量，该目录可能用于存放用户相关的配置文件等内容
+from. import USER_CONFIG_DIR
+# 从相关模块中导入与PyTorch版本相关的常量，可能用于根据不同的PyTorch版本执行不同的逻辑（比如分布式训练相关操作）
+from.torch_utils import TORCH_1_9
 
 
 def find_free_network_port() -> int:
-    """Finds a free port on localhost.
+    """
+    Finds a free port on localhost.
+
+    函数功能：
+    此函数的目的是在本地主机（localhost，即 127.0.0.1）上查找一个当前未被使用的网络端口。
+    在单节点训练场景中，当不想连接到真实的主节点，但又需要设置 `MASTER_PORT` 环境变量时，
+    这个函数就很有用，因为它能提供一个可用的端口号供分布式训练相关配置使用。
 
-    It is useful in single-node training when we don't want to connect to a real main node but have to set the
-    `MASTER_PORT` environment variable.
+    返回值：
+    返回找到的空闲端口号，类型为整数，可用于后续的网络通信相关配置，例如分布式训练中主节点监听的端口等设置。
     """
     with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s:
+        # 将套接字绑定到本地主机的任意可用端口（通过传入端口号为0来实现），这样系统会自动分配一个当前未被使用的端口给该套接字
         s.bind(('127.0.0.1', 0))
+        # 获取套接字绑定的地址信息（包含IP地址和端口号），并返回其中的端口号部分，即找到了一个空闲的网络端口号
         return s.getsockname()[1]  # port
 
 
 def generate_ddp_file(trainer):
-    """Generates a DDP file and returns its file name."""
+    """
+    Generates a DDP file and returns its file name.
+
+    函数功能：
+    该函数用于生成一个与分布式数据并行（Distributed Data Parallel，DDP）训练相关的Python文件，
+    并返回这个文件的文件名。文件内容主要是配置相关的代码逻辑，用于后续启动分布式训练，
+    里面会导入训练器（trainer）对应的类，并基于一些默认配置和传入的覆盖配置（overrides）来实例化训练器并执行训练操作。
+
+    参数说明：
+    trainer：训练器对象，通常包含了训练相关的各种配置参数、模型、训练逻辑等信息，从这个对象中可以获取到类相关信息用于在生成的文件中导入相应的类，
+             以及其配置参数用于构建文件内的训练器实例化逻辑等。
+
+    返回值：
+    返回生成的DDP文件的文件名，后续可以基于这个文件名去执行相应的分布式训练操作，文件名是一个字符串类型的值。
+    """
+    # 获取训练器类的完整模块路径和类名，然后通过rsplit方法从右侧按 '.' 分割一次，得到模块名（module）和类名（name），
+    # 这样方便后续在生成的文件中准确导入对应的训练器类进行实例化操作
     module, name = f'{trainer.__class__.__module__}.{trainer.__class__.__name__}'.rsplit('.', 1)
 
-    content = f'''overrides = {vars(trainer.args)} \nif __name__ == "__main__":
+    content = f'''overrides = {vars(trainer.args)} 
+if __name__ == "__main__":
     from {module} import {name}
     from ultralytics.utils import DEFAULT_CFG_DICT
 
@@ -35,6 +62,8 @@ def generate_ddp_file(trainer):
     cfg.update(save_dir='')   # handle the extra key 'save_dir'
     trainer = {name}(cfg=cfg, overrides=overrides)
     trainer.train()'''
+    # 创建名为 'DDP' 的目录（如果不存在的话），用于存放生成的临时DDP文件，这个目录位于用户配置目录（USER_CONFIG_DIR）下，
+    # 按照一定的目录结构来组织与分布式训练相关的临时文件等内容
     (USER_CONFIG_DIR / 'DDP').mkdir(exist_ok=True)
     with tempfile.NamedTemporaryFile(prefix='_temp_',
                                      suffix=f'{id(trainer)}.py',
@@ -42,26 +71,60 @@ def generate_ddp_file(trainer):
                                      encoding='utf-8',
                                      dir=USER_CONFIG_DIR / 'DDP',
                                      delete=False) as file:
+        # 将上面构建好的内容写入到临时文件中，该临时文件就是后续分布式训练要执行的Python脚本文件，
+        # 里面定义了训练器实例化和训练启动的相关逻辑，基于传入的训练器对象的配置参数等信息来构建
         file.write(content)
     return file.name
 
 
 def generate_ddp_command(world_size, trainer):
-    """Generates and returns command for distributed training."""
+    """
+    Generates and returns command for distributed training.
+
+    函数功能：
+    生成用于启动分布式训练的命令行命令，并返回该命令以及对应的用于分布式训练的Python文件路径。
+    根据不同的PyTorch版本选择不同的分布式训练启动工具（如 `torch.distributed.run` 或 `torch.distributed.launch`），
+    同时会查找一个空闲的网络端口，结合其他相关参数（如进程数 `world_size`、训练文件路径等）构建完整的命令行命令。
+
+    参数说明：
+    world_size：表示分布式训练中总的进程数量，用于指定启动多少个并行的训练进程来进行分布式训练，通常根据计算资源、训练规模等因素来确定。
+    trainer：训练器对象，用于获取训练相关的文件路径（如果不是常规的Python脚本文件启动方式则生成对应的临时文件），
+             以及根据其是否是恢复训练（resume属性）来决定是否删除之前的保存目录等操作，与分布式训练的一些前置准备工作相关。
+
+    返回值：
+    返回一个包含两个元素的元组，第一个元素是构建好的用于启动分布式训练的命令行命令列表，第二个元素是对应的用于分布式训练的Python文件路径，
+    命令列表中的每个元素是命令行中的一个参数，文件路径是一个字符串类型的值，方便后续在系统中执行命令并基于相应文件进行分布式训练操作。
+    """
     import __main__  # noqa local import to avoid https://github.com/Lightning-AI/lightning/issues/15218
     if not trainer.resume:
+        # 如果不是恢复训练（resume为False），则删除之前训练保存的目录（trainer.save_dir），可能是为了重新开始训练，避免旧数据干扰等情况
         shutil.rmtree(trainer.save_dir)  # remove the save_dir
     file = str(Path(sys.argv[0]).resolve())
+    # 定义一个正则表达式对象，用于匹配文件名的合法性，限制文件名只能由特定的字符（字母、数字、下划线、点、空格、斜杠、反斜杠、减号）组成，
+    # 并且长度最多为100个字符，用于后续判断传入的训练文件是否符合要求
     safe_pattern = re.compile(r'^[a-zA-Z0-9_. /\\-]{1,128}$')  # allowed characters and maximum of 100 characters
     if not (safe_pattern.match(file) and Path(file).exists() and file.endswith('.py')):  # using CLI
+        # 如果传入的文件不符合上述合法文件名的要求（可能是通过命令行接口传入的其他形式的启动方式），则调用generate_ddp_file函数生成一个临时的DDP训练文件
         file = generate_ddp_file(trainer)
+    # 根据是否是PyTorch 1.9版本来选择不同的分布式训练启动工具，TORCH_1_9是一个标识变量，用于区分不同的PyTorch版本情况
     dist_cmd = 'torch.distributed.run' if TORCH_1_9 else 'torch.distributed.launch'
     port = find_free_network_port()
+    # 构建用于启动分布式训练的命令行命令列表，包括Python解释器路径、使用的分布式训练启动模块、每个节点的进程数量、主节点端口号以及训练文件路径等参数
     cmd = [sys.executable, '-m', dist_cmd, '--nproc_per_node', f'{world_size}', '--master_port', f'{port}', file]
     return cmd, file
 
 
 def ddp_cleanup(trainer, file):
-    """Delete temp file if created."""
+    """
+    Delete temp file if created.
+
+    函数功能：
+    根据传入的训练器对象和文件路径，判断文件是否是由该训练器生成的临时文件（通过文件名中是否包含训练器的唯一标识符来判断），
+    如果是，则删除这个临时文件，用于在分布式训练结束等情况下清理临时生成的文件，避免占用过多磁盘空间等情况。
+
+    参数说明：
+    trainer：训练器对象，用于获取其唯一标识符（id），与文件路径中的后缀进行对比，判断文件是否是与之相关的临时文件。
+    file：文件路径字符串，代表要检查和可能删除的文件，通过判断其文件名中是否包含训练器的标识符来确定是否是临时文件并进行删除操作。
+    """
     if f'{id(trainer)}.py' in file:  # if temp_file suffix in file
-        os.remove(file)
+        os.remove(file)

MTSP-main/ultralytics/utils/files.py

@@ -10,23 +10,56 @@ from datetime import datetime
 from pathlib import Path
 
 
+# 定义了一个名为WorkingDirectory的类，它继承自contextlib.ContextDecorator，
+# 可以作为装饰器（@WorkingDirectory(dir)）或者上下文管理器（with WorkingDirectory(dir):）使用，
+# 目的是方便地切换当前工作目录，并在操作结束后恢复到原来的工作目录。
 class WorkingDirectory(contextlib.ContextDecorator):
-    """Usage: @WorkingDirectory(dir) decorator or 'with WorkingDirectory(dir):' context manager."""
+    """
+    Usage: @WorkingDirectory(dir) decorator or 'with WorkingDirectory(dir):' context manager.
+
+    此类的主要功能是在进入特定代码块（通过装饰器或上下文管理器的方式）时，将当前工作目录切换到指定的新目录，
+    当代码块执行完毕退出时，再自动将工作目录恢复为原来的目录，这样可以确保在不同代码块内对文件系统操作的相对路径不产生混乱，
+    保持代码在不同环境下操作文件的稳定性和可预测性。
+    """
 
     def __init__(self, new_dir):
-        """Sets the working directory to 'new_dir' upon instantiation."""
-        self.dir = new_dir  # new dir
-        self.cwd = Path.cwd().resolve()  # current dir
+        """
+        Sets the working directory to 'new_dir' upon instantiation.
+
+        参数说明：
+        new_dir：要切换到的新的工作目录路径，可以是字符串或者Path对象类型，代表希望进入的目标工作目录。
+
+        在实例化时，会记录下这个新的目标目录路径（self.dir），同时获取并记录当前所在的工作目录路径（self.cwd），
+        以便后续在退出代码块时能够恢复到原来的工作目录。
+        """
+        self.dir = new_dir  # 新的工作目录路径
+        self.cwd = Path.cwd().resolve()  # 当前工作目录路径，通过Path.cwd().resolve()获取并确保是绝对路径
 
     def __enter__(self):
-        """Changes the current directory to the specified directory."""
+        """
+        Changes the current directory to the specified directory.
+
+        当进入由该类作为上下文管理器或者装饰器包裹的代码块时，此方法会被调用，
+        它会使用os.chdir函数将当前工作目录切换到之前在实例化时指定的新目录（self.dir），
+        从而使得后续代码在该代码块内执行文件相关操作时，相对路径的基准目录变为新目录。
+        """
         os.chdir(self.dir)
 
     def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
-        """Restore the current working directory on context exit."""
+        """
+        Restore the current working directory on context exit.
+
+        当从由该类作为上下文管理器或者装饰器包裹的代码块退出时，此方法会被调用，
+        它会使用os.chdir函数将当前工作目录恢复到之前记录的原始工作目录（self.cwd），
+        保证不会因为在代码块内切换了工作目录而影响后续代码对文件系统操作的预期相对路径，
+        同时可以处理代码块内可能出现的异常情况（通过参数exc_type、exc_val、exc_tb传递异常相关信息，不过此处未对异常做特殊处理，只是恢复目录）。
+        """
         os.chdir(self.cwd)
 
 
+# 定义了一个名为spaces_in_path的上下文管理器函数，用于处理路径中包含空格的情况，
+# 它会将包含空格的路径中的空格替换为下划线，复制对应的文件或目录到新路径下，
+# 在执行完上下文代码块后，再将文件或目录复制回原来的位置，避免因路径空格导致的一些文件操作问题。
 @contextmanager
 def spaces_in_path(path):
     """
@@ -34,122 +67,15 @@ def spaces_in_path(path):
     If a path contains spaces, it replaces them with underscores, copies the file/directory to the new path,
     executes the context code block, then copies the file/directory back to its original location.
 
-    Args:
-        path (str | Path): The original path.
-
-    Yields:
-        (Path): Temporary path with spaces replaced by underscores if spaces were present, otherwise the original path.
-
-    Example:
-        ```python
-        with spaces_in_path('/path/with spaces') as new_path:
-            # your code here
-        ```
-    """
-
-    # If path has spaces, replace them with underscores
-    if ' ' in str(path):
-        string = isinstance(path, str)  # input type
-        path = Path(path)
-
-        # Create a temporary directory and construct the new path
-        with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp_dir:
-            tmp_path = Path(tmp_dir) / path.name.replace(' ', '_')
-
-            # Copy file/directory
-            if path.is_dir():
-                # tmp_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-                shutil.copytree(path, tmp_path)
-            elif path.is_file():
-                tmp_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-                shutil.copy2(path, tmp_path)
-
-            try:
-                # Yield the temporary path
-                yield str(tmp_path) if string else tmp_path
-
-            finally:
-                # Copy file/directory back
-                if tmp_path.is_dir():
-                    shutil.copytree(tmp_path, path, dirs_exist_ok=True)
-                elif tmp_path.is_file():
-                    shutil.copy2(tmp_path, path)  # Copy back the file
-
-    else:
-        # If there are no spaces, just yield the original path
-        yield path
-
-
-def increment_path(path, exist_ok=False, sep='', mkdir=False):
-    """
-    Increments a file or directory path, i.e. runs/exp --> runs/exp{sep}2, runs/exp{sep}3, ... etc.
-
-    If the path exists and exist_ok is not set to True, the path will be incremented by appending a number and sep to
-    the end of the path. If the path is a file, the file extension will be preserved. If the path is a directory, the
-    number will be appended directly to the end of the path. If mkdir is set to True, the path will be created as a
-    directory if it does not already exist.
-
-    Args:
-        path (str, pathlib.Path): Path to increment.
-        exist_ok (bool, optional): If True, the path will not be incremented and returned as-is. Defaults to False.
-        sep (str, optional): Separator to use between the path and the incrementation number. Defaults to ''.
-        mkdir (bool, optional): Create a directory if it does not exist. Defaults to False.
-
-    Returns:
-        (pathlib.Path): Incremented path.
-    """
-    path = Path(path)  # os-agnostic
-    if path.exists() and not exist_ok:
-        path, suffix = (path.with_suffix(''), path.suffix) if path.is_file() else (path, '')
-
-        # Method 1
-        for n in range(2, 9999):
-            p = f'{path}{sep}{n}{suffix}'  # increment path
-            if not os.path.exists(p):  #
-                break
-        path = Path(p)
-
-    if mkdir:
-        path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # make directory
-
-    return path
-
-
-def file_age(path=__file__):
-    """Return days since last file update."""
-    dt = (datetime.now() - datetime.fromtimestamp(Path(path).stat().st_mtime))  # delta
-    return dt.days  # + dt.seconds / 86400  # fractional days
-
-
-def file_date(path=__file__):
-    """Return human-readable file modification date, i.e. '2021-3-26'."""
-    t = datetime.fromtimestamp(Path(path).stat().st_mtime)
-    return f'{t.year}-{t.month}-{t.day}'
-
-
-def file_size(path):
-    """Return file/dir size (MB)."""
-    if isinstance(path, (str, Path)):
-        mb = 1 << 20  # bytes to MiB (1024 ** 2)
-        path = Path(path)
-        if path.is_file():
-            return path.stat().st_size / mb
-        elif path.is_dir():
-            return sum(f.stat().st_size for f in path.glob('**/*') if f.is_file()) / mb
-    return 0.0
-
-
-def get_latest_run(search_dir='.'):
-    """Return path to most recent 'last.pt' in /runs (i.e. to --resume from)."""
-    last_list = glob.glob(f'{search_dir}/**/last*.pt', recursive=True)
-    return max(last_list, key=os.path.getctime) if last_list else ''
+    参数说明：
+    path：原始路径，可以是字符串或者Path对象类型，代表要处理的文件或目录的路径，
+          如果该路径中包含空格，则会按照上述逻辑进行处理，若不包含空格则直接返回原路径供代码块使用。
 
+    返回值：
+    生成一个临时路径（如果原始路径包含空格则是替换空格后的路径，否则是原始路径本身），供在with语句块内使用，
+    在with语句块执行完毕后，会自动进行相应的文件或目录复制回原位置等清理操作。
 
-def make_dirs(dir='new_dir/'):
-    """Create directories."""
-    dir = Path(dir)
-    if dir.exists():
-        shutil.rmtree(dir)  # delete dir
-    for p in dir, dir / 'labels', dir / 'images':
-        p.mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # make dir
-    return dir
+    示例用法：
+    ```python
+    with spaces_in_path('/path/with spaces') as new_path:
+        # your code here

MTSP-main/ultralytics/utils/loss.py

@@ -13,14 +13,14 @@ from .tal import bbox2dist
 
 
 class VarifocalLoss(nn.Module):
-    """Varifocal loss by Zhang et al. https://arxiv.org/abs/2008.13367."""
+     # """Varifocal loss by Zhang et al. https://arxiv.org/abs/2008.13367."""
 
     def __init__(self):
-        """Initialize the VarifocalLoss class."""
+        #    """Initialize the VarifocalLoss class."""
         super().__init__()
 
     def forward(self, pred_score, gt_score, label, alpha=0.75, gamma=2.0):
-        """Computes varfocal loss."""
+        #    """Computes varfocal loss."""
         weight = alpha * pred_score.sigmoid().pow(gamma) * (1 - label) + gt_score * label
         with torch.cuda.amp.autocast(enabled=False):
             loss = (F.binary_cross_entropy_with_logits(pred_score.float(), gt_score.float(), reduction='none') *
@@ -30,13 +30,13 @@ class VarifocalLoss(nn.Module):
 
 # Losses
 class FocalLoss(nn.Module):
-    """Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5)."""
+  #  """Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5)."""
 
     def __init__(self, ):
         super().__init__()
 
     def forward(self, pred, label, gamma=1.5, alpha=0.25):
-        """Calculates and updates confusion matrix for object detection/classification tasks."""
+      #  """Calculates and updates confusion matrix for object detection/classification tasks."""
         loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(pred, label, reduction='none')
         # p_t = torch.exp(-loss)
         # loss *= self.alpha * (1.000001 - p_t) ** self.gamma  # non-zero power for gradient stability
@@ -55,13 +55,13 @@ class FocalLoss(nn.Module):
 class BboxLoss(nn.Module):
 
     def __init__(self, reg_max, use_dfl=False):
-        """Initialize the BboxLoss module with regularization maximum and DFL settings."""
+       # """Initialize the BboxLoss module with regularization maximum and DFL settings."""
         super().__init__()
         self.reg_max = reg_max
         self.use_dfl = use_dfl
 
     def forward(self, pred_dist, pred_bboxes, anchor_points, target_bboxes, target_scores, target_scores_sum, fg_mask):
-        """IoU loss."""
+      #  """IoU loss."""
         weight = target_scores.sum(-1)[fg_mask].unsqueeze(-1)
         iou = bbox_iou(pred_bboxes[fg_mask], target_bboxes[fg_mask], xywh=False, CIoU=True)
         loss_iou = ((1.0 - iou) * weight).sum() / target_scores_sum
@@ -78,7 +78,7 @@ class BboxLoss(nn.Module):
 
     @staticmethod
     def _df_loss(pred_dist, target):
-        """Return sum of left and right DFL losses."""
+       # """Return sum of left and right DFL losses."""
         # Distribution Focal Loss (DFL) proposed in Generalized Focal Loss https://ieeexplore.ieee.org/document/9792391
         tl = target.long()  # target left
         tr = tl + 1  # target right
@@ -95,7 +95,7 @@ class KeypointLoss(nn.Module):
         self.sigmas = sigmas
 
     def forward(self, pred_kpts, gt_kpts, kpt_mask, area):
-        """Calculates keypoint loss factor and Euclidean distance loss for predicted and actual keypoints."""
+      #  """Calculates keypoint loss factor and Euclidean distance loss for predicted and actual keypoints."""
         d = (pred_kpts[..., 0] - gt_kpts[..., 0]) ** 2 + (pred_kpts[..., 1] - gt_kpts[..., 1]) ** 2
         kpt_loss_factor = (torch.sum(kpt_mask != 0) + torch.sum(kpt_mask == 0)) / (torch.sum(kpt_mask != 0) + 1e-9)
         # e = d / (2 * (area * self.sigmas) ** 2 + 1e-9)  # from formula
@@ -114,8 +114,8 @@ class v8DetectionLoss:
         m = model.model[-1]  # Detect() module
         self.bce = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none')
         self.hyp = h
-        self.stride = m.stride  # model strides
-        self.nc = m.nc  # number of classes
+        self.stride = m.stride     # model strides
+        self.nc = m.nc    # number of classes
         self.no = m.no
         self.reg_max = m.reg_max
         self.device = device
@@ -127,7 +127,7 @@ class v8DetectionLoss:
         self.proj = torch.arange(m.reg_max, dtype=torch.float, device=device)
 
     def preprocess(self, targets, batch_size, scale_tensor):
-        """Preprocesses the target counts and matches with the input batch size to output a tensor."""
+       # """Preprocesses the target counts and matches with the input batch size to output a tensor."""
         if targets.shape[0] == 0:
             out = torch.zeros(batch_size, 0, 5, device=self.device)
         else:
@@ -144,7 +144,7 @@ class v8DetectionLoss:
         return out
 
     def bbox_decode(self, anchor_points, pred_dist):
-        """Decode predicted object bounding box coordinates from anchor points and distribution."""
+       # """Decode predicted object bounding box coordinates from anchor points and distribution."""
         if self.use_dfl:
             b, a, c = pred_dist.shape  # batch, anchors, channels
             pred_dist = pred_dist.view(b, a, 4, c // 4).softmax(3).matmul(self.proj.type(pred_dist.dtype))
@@ -153,7 +153,7 @@ class v8DetectionLoss:
         return dist2bbox(pred_dist, anchor_points, xywh=False)
 
     def __call__(self, preds, batch):
-        """Calculate the sum of the loss for box, cls and dfl multiplied by batch size."""
+        #"""Calculate the sum of the loss for box, cls and dfl multiplied by batch size."""
         loss = torch.zeros(3, device=self.device)  # box, cls, dfl
         feats = preds[1] if isinstance(preds, tuple) else preds
         pred_distri, pred_scores = torch.cat([xi.view(feats[0].shape[0], self.no, -1) for xi in feats], 2).split(
@@ -208,7 +208,7 @@ class v8SegmentationLoss(v8DetectionLoss):
         self.overlap = model.args.overlap_mask
 
     def __call__(self, preds, batch):
-        """Calculate and return the loss for the YOLO model."""
+      #  """Calculate and return the loss for the YOLO model."""
         loss = torch.zeros(4, device=self.device)  # box, cls, dfl
         feats, pred_masks, proto = preds if len(preds) == 3 else preds[1]
         batch_size, _, mask_h, mask_w = proto.shape  # batch size, number of masks, mask height, mask width

MTSP-main/ultralytics/utils/metrics.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
 """
-Model validation metrics
+#Model validation metrics
 """
 import math
 import warnings
@@ -17,21 +17,21 @@ OKS_SIGMA = np.array([.26, .25, .25, .35, .35, .79, .79, .72, .72, .62, .62, 1.0
 
 # Boxes
 def box_area(box):
-    """Return box area, where box shape is xyxy(4,n)."""
+   # """Return box area, where box shape is xyxy(4,n)."""
     return (box[2] - box[0]) * (box[3] - box[1])
 
 
 def bbox_ioa(box1, box2, eps=1e-7):
-    """
-    Calculate the intersection over box2 area given box1 and box2. Boxes are in x1y1x2y2 format.
+   # """
+   # Calculate the intersection over box2 area given box1 and box2. Boxes are in x1y1x2y2 format.
 
-    Args:
-        box1 (np.array): A numpy array of shape (n, 4) representing n bounding boxes.
-        box2 (np.array): A numpy array of shape (m, 4) representing m bounding boxes.
-        eps (float, optional): A small value to avoid division by zero. Defaults to 1e-7.
+   # Args:
+      #  box1 (np.array): A numpy array of shape (n, 4) representing n bounding boxes.
+      #  box2 (np.array): A numpy array of shape (m, 4) representing m bounding boxes.
+      #  eps (float, optional): A small value to avoid division by zero. Defaults to 1e-7.
 
-    Returns:
-        (np.array): A numpy array of shape (n, m) representing the intersection over box2 area.
+   # Returns:
+      #  (np.array): A numpy array of shape (n, m) representing the intersection over box2 area.
     """
 
     # Get the coordinates of bounding boxes
@@ -51,18 +51,18 @@ def bbox_ioa(box1, box2, eps=1e-7):
 
 def box_iou(box1, box2, eps=1e-7):
     """
-    Calculate intersection-over-union (IoU) of boxes.
-    Both sets of boxes are expected to be in (x1, y1, x2, y2) format.
-    Based on https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/ops/boxes.py
+   # Calculate intersection-over-union (IoU) of boxes.
+    #Both sets of boxes are expected to be in (x1, y1, x2, y2) format.
+   # Based on https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/ops/boxes.py
 
-    Args:
-        box1 (torch.Tensor): A tensor of shape (N, 4) representing N bounding boxes.
-        box2 (torch.Tensor): A tensor of shape (M, 4) representing M bounding boxes.
-        eps (float, optional): A small value to avoid division by zero. Defaults to 1e-7.
+   # Args:
+    #    box1 (torch.Tensor): A tensor of shape (N, 4) representing N bounding boxes.
+    #    box2 (torch.Tensor): A tensor of shape (M, 4) representing M bounding boxes.
+     #   eps (float, optional): A small value to avoid division by zero. Defaults to 1e-7.
 
-    Returns:
-        (torch.Tensor): An NxM tensor containing the pairwise IoU values for every element in box1 and box2.
-    """
+   # Returns:
+   #     (torch.Tensor): An NxM tensor containing the pairwise IoU values for every element in box1 and box2.
+   # """
 
     # inter(N,M) = (rb(N,M,2) - lt(N,M,2)).clamp(0).prod(2)
     (a1, a2), (b1, b2) = box1.unsqueeze(1).chunk(2, 2), box2.unsqueeze(0).chunk(2, 2)
@@ -73,22 +73,22 @@ def box_iou(box1, box2, eps=1e-7):
 
 
 def bbox_iou(box1, box2, xywh=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False, eps=1e-7):
-    """
-    Calculate Intersection over Union (IoU) of box1(1, 4) to box2(n, 4).
+  #  """
+   # Calculate Intersection over Union (IoU) of box1(1, 4) to box2(n, 4).
 
-    Args:
-        box1 (torch.Tensor): A tensor representing a single bounding box with shape (1, 4).
-        box2 (torch.Tensor): A tensor representing n bounding boxes with shape (n, 4).
-        xywh (bool, optional): If True, input boxes are in (x, y, w, h) format. If False, input boxes are in
+   # Args:
+      #  box1 (torch.Tensor): A tensor representing a single bounding box with shape (1, 4).
+      #  box2 (torch.Tensor): A tensor representing n bounding boxes with shape (n, 4).
+      #  xywh (bool, optional): If True, input boxes are in (x, y, w, h) format. If False, input boxes are in
                                (x1, y1, x2, y2) format. Defaults to True.
-        GIoU (bool, optional): If True, calculate Generalized IoU. Defaults to False.
-        DIoU (bool, optional): If True, calculate Distance IoU. Defaults to False.
-        CIoU (bool, optional): If True, calculate Complete IoU. Defaults to False.
-        eps (float, optional): A small value to avoid division by zero. Defaults to 1e-7.
+       # GIoU (bool, optional): If True, calculate Generalized IoU. Defaults to False.
+       # DIoU (bool, optional): If True, calculate Distance IoU. Defaults to False.
+       # CIoU (bool, optional): If True, calculate Complete IoU. Defaults to False.
+       # eps (float, optional): A small value to avoid division by zero. Defaults to 1e-7.
 
-    Returns:
-        (torch.Tensor): IoU, GIoU, DIoU, or CIoU values depending on the specified flags.
-    """
+   # Returns:
+       # (torch.Tensor): IoU, GIoU, DIoU, or CIoU values depending on the specified flags.
+   # """
 
     # Get the coordinates of bounding boxes
     if xywh:  # transform from xywh to xyxy
@@ -129,38 +129,37 @@ def bbox_iou(box1, box2, xywh=True, GIoU=False, DIoU=False, CIoU=False, eps=1e-7
 
 
 def mask_iou(mask1, mask2, eps=1e-7):
-    """
-    Calculate masks IoU.
-
-    Args:
-        mask1 (torch.Tensor): A tensor of shape (N, n) where N is the number of ground truth objects and n is the
-                        product of image width and height.
-        mask2 (torch.Tensor): A tensor of shape (M, n) where M is the number of predicted objects and n is the
-                        product of image width and height.
-        eps (float, optional): A small value to avoid division by zero. Defaults to 1e-7.
-
-    Returns:
-        (torch.Tensor): A tensor of shape (N, M) representing masks IoU.
-    """
+    ## Calculate masks IoU.
+
+    #Args:
+     #   mask1 (torch.Tensor): A tensor of shape (N, n) where N is the number of ground truth objects and n is the
+      #                  product of image width and height.
+       # mask2 (torch.Tensor): A tensor of shape (M, n) where M is the number of predicted objects and n is the
+       #                 product of image width and height.
+       # eps (float, optional): A small value to avoid division by zero. Defaults to 1e-7.
+
+    #Returns:
+    #    (torch.Tensor): A tensor of shape (N, M) representing masks IoU.
+   # """
     intersection = torch.matmul(mask1, mask2.T).clamp_(0)
     union = (mask1.sum(1)[:, None] + mask2.sum(1)[None]) - intersection  # (area1 + area2) - intersection
     return intersection / (union + eps)
 
 
 def kpt_iou(kpt1, kpt2, area, sigma, eps=1e-7):
-    """
-    Calculate Object Keypoint Similarity (OKS).
-
-    Args:
-        kpt1 (torch.Tensor): A tensor of shape (N, 17, 3) representing ground truth keypoints.
-        kpt2 (torch.Tensor): A tensor of shape (M, 17, 3) representing predicted keypoints.
-        area (torch.Tensor): A tensor of shape (N,) representing areas from ground truth.
-        sigma (list): A list containing 17 values representing keypoint scales.
-        eps (float, optional): A small value to avoid division by zero. Defaults to 1e-7.
-
-    Returns:
-        (torch.Tensor): A tensor of shape (N, M) representing keypoint similarities.
-    """
+   # """
+   # Calculate Object Keypoint Similarity (OKS).
+
+   # Args:
+    #    kpt1 (torch.Tensor): A tensor of shape (N, 17, 3) representing ground truth keypoints.
+    #    kpt2 (torch.Tensor): A tensor of shape (M, 17, 3) representing predicted keypoints.
+     #   area (torch.Tensor): A tensor of shape (N,) representing areas from ground truth.
+      #  sigma (list): A list containing 17 values representing keypoint scales.
+     #   eps (float, optional): A small value to avoid division by zero. Defaults to 1e-7.
+
+   # Returns:
+    #    (torch.Tensor): A tensor of shape (N, M) representing keypoint similarities.
+   # """
     d = (kpt1[:, None, :, 0] - kpt2[..., 0]) ** 2 + (kpt1[:, None, :, 1] - kpt2[..., 1]) ** 2  # (N, M, 17)
     sigma = torch.tensor(sigma, device=kpt1.device, dtype=kpt1.dtype)  # (17, )
     kpt_mask = kpt1[..., 2] != 0  # (N, 17)
@@ -253,11 +252,11 @@ class ConfusionMatrix:
                     self.matrix[dc, self.nc] += 1  # predicted background
 
     def matrix(self):
-        """Returns the confusion matrix."""
+       # """Returns the confusion matrix."""
         return self.matrix
 
     def tp_fp(self):
-        """Returns true positives and false positives."""
+       # """Returns true positives and false positives."""
         tp = self.matrix.diagonal()  # true positives
         fp = self.matrix.sum(1) - tp  # false positives
         # fn = self.matrix.sum(0) - tp  # false negatives (missed detections)
@@ -266,15 +265,15 @@ class ConfusionMatrix:
     @TryExcept('WARNING ⚠️ ConfusionMatrix plot failure')
     @plt_settings()
     def plot(self, normalize=True, save_dir='', names=(), on_plot=None):
-        """
-        Plot the confusion matrix using seaborn and save it to a file.
-
-        Args:
-            normalize (bool): Whether to normalize the confusion matrix.
-            save_dir (str): Directory where the plot will be saved.
-            names (tuple): Names of classes, used as labels on the plot.
-            on_plot (func): An optional callback to pass plots path and data when they are rendered.
-        """
+      #  """
+      #  Plot the confusion matrix using seaborn and save it to a file.
+
+      #  Args:
+        #    normalize (bool): Whether to normalize the confusion matrix.
+        #    save_dir (str): Directory where the plot will be saved.
+        #    names (tuple): Names of classes, used as labels on the plot.
+        #    on_plot (func): An optional callback to pass plots path and data when they are rendered.
+      #  """
         import seaborn as sn
 
         array = self.matrix / ((self.matrix.sum(0).reshape(1, -1) + 1E-9) if normalize else 1)  # normalize columns
@@ -309,15 +308,15 @@ class ConfusionMatrix:
             on_plot(plot_fname)
 
     def print(self):
-        """
-        Print the confusion matrix to the console.
-        """
+       # """
+       # Print the confusion matrix to the console.
+       # """
         for i in range(self.nc + 1):
             LOGGER.info(' '.join(map(str, self.matrix[i])))
 
 
 def smooth(y, f=0.05):
-    """Box filter of fraction f."""
+   # """Box filter of fraction f."""
     nf = round(len(y) * f * 2) // 2 + 1  # number of filter elements (must be odd)
     p = np.ones(nf // 2)  # ones padding
     yp = np.concatenate((p * y[0], y, p * y[-1]), 0)  # y padded
@@ -326,7 +325,7 @@ def smooth(y, f=0.05):
 
 @plt_settings()
 def plot_pr_curve(px, py, ap, save_dir=Path('pr_curve.png'), names=(), on_plot=None):
-    """Plots a precision-recall curve."""
+   # """Plots a precision-recall curve."""
     fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(9, 6), tight_layout=True)
     py = np.stack(py, axis=1)
 
@@ -351,7 +350,7 @@ def plot_pr_curve(px, py, ap, save_dir=Path('pr_curve.png'), names=(), on_plot=N
 
 @plt_settings()
 def plot_mc_curve(px, py, save_dir=Path('mc_curve.png'), names=(), xlabel='Confidence', ylabel='Metric', on_plot=None):
-    """Plots a metric-confidence curve."""
+    #"""Plots a metric-confidence curve."""
     fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(9, 6), tight_layout=True)
 
     if 0 < len(names) < 21:  # display per-class legend if < 21 classes
@@ -375,18 +374,18 @@ def plot_mc_curve(px, py, save_dir=Path('mc_curve.png'), names=(), xlabel='Confi
 
 
 def compute_ap(recall, precision):
-    """
-    Compute the average precision (AP) given the recall and precision curves.
-
-    Arguments:
-        recall (list): The recall curve.
-        precision (list): The precision curve.
-
-    Returns:
-        (float): Average precision.
-        (np.ndarray): Precision envelope curve.
-        (np.ndarray): Modified recall curve with sentinel values added at the beginning and end.
-    """
+    #"""
+  #  Compute the average precision (AP) given the recall and precision curves.
+
+  #  Arguments:
+    #    recall (list): The recall curve.
+    #    precision (list): The precision curve.
+
+   # Returns:
+     #   (float): Average precision.
+      #  (np.ndarray): Precision envelope curve.
+      #  (np.ndarray): Modified recall curve with sentinel values added at the beginning and end.
+    #"""
 
     # Append sentinel values to beginning and end
     mrec = np.concatenate(([0.0], recall, [1.0]))

MTSP-main/ultralytics/utils/patches.py

@@ -1,24 +1,65 @@
 # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
 """
 Monkey patches to update/extend functionality of existing functions
+这段代码的主要作用是通过“猴子补丁（Monkey patches）”的方式来更新或扩展现有函数的功能。
+所谓“猴子补丁”，就是在运行时动态地修改类或模块中的函数、方法等，这里是对OpenCV和PyTorch中的一些函数进行了这样的处理，
+使其能更好地适应特定需求，比如处理多语言相关的问题、增强序列化功能等。
 """
 
 from pathlib import Path
-
 import cv2
 import numpy as np
 import torch
 
 # OpenCV Multilanguage-friendly functions ------------------------------------------------------------------------------
+
+# 将原始的cv2.imshow函数赋值给_imshow变量，这么做是为了避免后续重新定义imshow函数时出现递归调用错误。
+# 因为新定义的imshow函数内部会调用显示图像的相关功能，如果直接用cv2.imshow，就容易陷入循环调用自身的情况，
+# 通过这种赋值的方式可以明确调用原始未修改的imshow逻辑，保证代码正常运行。
 _imshow = cv2.imshow  # copy to avoid recursion errors
 
 
 def imread(filename, flags=cv2.IMREAD_COLOR):
+    """
+    函数功能：
+    该函数是对OpenCV原生imread函数功能的一种扩展，旨在解决一些特殊情况下图像读取的兼容性问题，特别是在多语言环境下，
+    文件名可能包含非标准字符或者不同编码格式的情况。它通过先从文件读取字节数据，再利用cv2.imdecode进行解码的方式来获取图像数据。
+
+    参数说明：
+    - filename：表示要读取的图像文件的路径，可以是字符串或者Path对象类型。它指定了图像文件在文件系统中的具体位置，
+                支持各种常见的图像文件格式，不过最终能否成功读取还取决于文件的实际编码情况以及OpenCV对该格式的支持程度。
+    - flags（可选参数）：用于指定图像读取的模式，默认值是cv2.IMREAD_COLOR，表示以彩色模式读取图像。
+                         还可以传入其他符合OpenCV要求的标志值，例如cv2.IMREAD_GRAYSCALE表示以灰度模式读取图像等，
+                         不同的标志会影响读取后图像数据的格式和内容（如通道数等）。
+
+    返回值：
+    返回读取到的图像数据，通常以numpy数组的形式呈现。对于彩色图像，一般是一个三维数组，格式类似(height, width, channels)，
+    其中height表示图像的高度，width表示宽度，channels表示颜色通道数（例如常见的RGB图像channels为3）。
+    如果读取过程中出现文件不存在、文件格式不被识别等问题，可能会返回相应的错误或者异常情况（取决于cv2.imdecode的具体行为）。
+    """
     return cv2.imdecode(np.fromfile(filename, np.uint8), flags)
 
 
 def imwrite(filename, img):
+    """
+    函数功能：
+    这是对OpenCV原生imwrite函数的一种改进版本，目的是在保存图像文件时，更好地处理文件名包含特殊字符（如多语言环境下的非ASCII字符）的情况，
+    确保图像能够正确地被编码并保存到指定文件中。通过先对图像进行编码，再将编码后的字节数据写入文件来实现图像保存功能。
+
+    参数说明：
+    - filename：要保存图像的目标文件路径，类型可以是字符串或者Path对象，它决定了图像将被保存到文件系统中的哪个位置以及保存后的文件名，
+                文件名的后缀（例如.jpg、.png等）会指示OpenCV按照相应的图像格式对图像进行编码保存（需要是OpenCV支持的格式）。
+    - img：代表要保存的图像数据，通常是一个多维的numpy数组，其格式和维度要符合OpenCV对图像数据的要求，例如彩色图像是(height, width, channels)形式，
+           这里存储了实际的图像像素信息，将被保存到指定的文件中。
+
+    返回值：
+    如果图像成功地被编码并保存到文件中，函数返回True；若在保存过程中出现诸如文件创建失败、权限不足、图像编码出错等异常情况，
+    则返回False，表示图像保存操作未成功完成。
+    """
     try:
+        # 这里使用cv2.imencode函数对图像进行编码，根据给定文件名的后缀（通过Path(filename).suffix获取）来确定编码的格式，
+        # cv2.imencode会返回一个包含编码结果状态和编码后字节数据的元组，我们取其中的第二个元素（索引为1）即字节数据，
+        # 然后通过tofile方法将字节数据写入到指定的filename文件中，以此实现图像的保存操作。
         cv2.imencode(Path(filename).suffix, img)[1].tofile(filename)
         return True
     except Exception:
@@ -26,15 +67,57 @@ def imwrite(filename, img):
 
 
 def imshow(path, im):
+    """
+    函数功能：
+    此函数是对OpenCV原生imshow函数的改进，主要用于解决在多语言环境下，图像显示窗口标题（通常使用路径作为标题）中字符编码的问题，
+    确保含有特殊字符（如非ASCII字符）的路径能够正确显示在窗口标题上，同时正常展示图像内容，通过对路径进行特定的编码和解码处理后再调用原始的显示函数来实现。
+
+    参数说明：
+    - path：用于指定图像显示窗口的标题路径，其类型可以是字符串或者Path对象，该路径一般是图像文件的实际路径或者相关标识信息，
+            在多语言场景下可能包含需要特殊处理的字符，以保证能在窗口标题上正确显示。
+    - im：代表要在窗口中显示的图像数据，同样是一个符合OpenCV要求的多维numpy数组，格式如(height, width, channels)的彩色图像数据等，
+          存储了实际要展示的图像像素信息。
+
+    具体操作：
+    首先对path进行编码转换，先使用encode方法将其转换为'unicode_escape'编码格式的字节串，然后再用decode方法将字节串转换回普通字符串，
+    这样可以处理路径中可能存在的特殊字符问题，接着调用之前保存的原始imshow函数（_imshow）来显示图像，使得图像能在窗口中正常展示，
+    并且窗口标题能正确显示路径相关信息。
+    """
     _imshow(path.encode('unicode_escape').decode(), im)
 
 
 # PyTorch functions ----------------------------------------------------------------------------------------------------
+
+# 把原始的torch.save函数赋给_torch_save变量，同样是为了避免后续重新定义torch_save函数时出现递归调用的错误，
+# 使得在新函数内部可以调用原本的保存逻辑，防止陷入无限循环调用自身的情况，保证代码逻辑的正确性。
 _torch_save = torch.save  # copy to avoid recursion errors
 
 
 def torch_save(*args, **kwargs):
-    """Use dill (if exists) to serialize the lambda functions where pickle does not do this."""
+    """
+    函数功能：
+    该函数对PyTorch原生的torch.save函数进行了功能扩展，主要是针对序列化过程中处理lambda函数等特殊可调用对象的情况。
+    因为Python标准的pickle模块在序列化时可能无法处理像lambda函数这样的对象，而这里尝试导入dill模块（如果存在的话），
+    利用dill更强大的序列化能力（它能处理更多类型的Python对象，包括lambda函数）来替换pickle模块进行序列化操作，
+    从而让torch.save函数可以成功保存包含这类特殊对象的相关数据结构（比如带有lambda函数的模型配置等）。
+
+    参数说明：
+    - *args：可变位置参数，它的参数内容和顺序与原生torch.save函数所要求的一致，主要用于传递要保存的对象以及保存的目标文件路径等关键信息，
+             例如第一个参数通常是要序列化保存的Python对象，后续参数可以是文件相关的路径等（具体取决于torch.save的使用方式）。
+    - **kwargs：可变关键字参数，用于传递一些可选的额外参数给torch.save函数，这里着重处理了'pickle_module'这个关键字参数，
+                其他参数的含义和用法与原生torch.save函数中的相应参数保持一致。
+
+    返回值：
+    返回调用原始torch.save函数（_torch_save）的结果，其返回值的含义与原生torch.save函数的返回行为相同。
+    例如，如果保存操作成功完成，一般没有返回值（在Python中相当于返回None）；若在保存过程中遇到诸如文件权限问题、对象无法序列化等异常情况，
+    则会抛出相应的异常，具体的异常类型取决于出现问题的具体原因和torch.save函数内部的处理逻辑。
+
+    具体操作：
+    首先尝试导入dill模块，并将其作为pickle模块使用（通过as关键字起别名pickle），如果导入过程中出现ImportError（即dill模块不存在），
+    则改为导入Python标准的pickle模块。接着检查传入的关键字参数kwargs中是否已经包含了'pickle_module'这个参数，
+    如果不存在，就把刚才选择的序列化模块（要么是dill要么是标准pickle模块）添加到kwargs字典中，对应键为'pickle_module'，
+    最后调用原始的torch.save函数（_torch_save），并将处理后的*args和**kwargs参数传递进去，返回其调用结果，以此完成功能的扩展。
+    """
     try:
         import dill as pickle
     except ImportError:
@@ -42,4 +125,4 @@ def torch_save(*args, **kwargs):
 
     if 'pickle_module' not in kwargs:
         kwargs['pickle_module'] = pickle
-    return _torch_save(*args, **kwargs)
+    return _torch_save(*args, **kwargs)

MTSP-main/ultralytics/utils/tuner.py

@@ -1,4 +1,6 @@
 # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
+# 从ultralytics.cfg模块中导入TASK2DATA和TASK2METRIC，这两个变量可能是用于将任务类型与对应的数据集、评估指标等相关信息进行映射的字典，
+# 从ultralytics.utils模块中导入DEFAULT_CFG_DICT（可能是默认配置字典）、LOGGER（用于记录日志）、NUM_THREADS（可能表示线程数量相关信息）
 from ultralytics.cfg import TASK2DATA, TASK2METRIC
 from ultralytics.utils import DEFAULT_CFG_DICT, LOGGER, NUM_THREADS
 
@@ -12,91 +14,134 @@ def run_ray_tune(model,
     """
     Runs hyperparameter tuning using Ray Tune.
 
-    Args:
-        model (YOLO): Model to run the tuner on.
-        space (dict, optional): The hyperparameter search space. Defaults to None.
-        grace_period (int, optional): The grace period in epochs of the ASHA scheduler. Defaults to 10.
-        gpu_per_trial (int, optional): The number of GPUs to allocate per trial. Defaults to None.
-        max_samples (int, optional): The maximum number of trials to run. Defaults to 10.
-        train_args (dict, optional): Additional arguments to pass to the `train()` method. Defaults to {}.
+    函数功能：
+    使用Ray Tune进行超参数调优，针对给定的模型，在指定的超参数搜索空间、调优相关配置（如优雅周期、每个试验分配的GPU数量、最大试验次数等）下，
+    执行多次训练试验，尝试找到最优的超参数组合，并返回超参数搜索的结果。
 
-    Returns:
-        (dict): A dictionary containing the results of the hyperparameter search.
+    参数说明：
+    model (YOLO)：要进行超参数调优的YOLO模型对象，包含了模型的结构、训练逻辑等相关信息，调优过程会基于这个模型进行多次训练尝试不同的超参数组合。
+    space (dict, 可选)：超参数搜索空间的字典，用于定义要调整的超参数及其取值范围等信息，如果为None，则会使用默认的搜索空间，默认值为None。
+    grace_period (int, 可选)：ASHA调度器的优雅周期（以轮数为单位），在这个周期内即使某些试验表现不佳也不会过早停止，默认值为10。
+    gpu_per_trial (int, 可选)：每个试验分配的GPU数量，如果为None，则根据实际情况可能有默认的分配方式，默认值为None。
+    max_samples (int, 可选)：要运行的最大试验次数，即总共会尝试不同超参数组合进行训练的次数上限，默认值为10。
+    train_args (dict, 可选)：传递给模型 `train()` 方法的其他额外参数，用于在训练过程中配置训练相关的各种设置，默认值为 {}。
 
-    Raises:
-        ModuleNotFoundError: If Ray Tune is not installed.
+    返回值：
+    (dict)：一个包含超参数搜索结果的字典，里面包含了各个试验的相关信息（如超参数取值、训练指标等），用于后续分析和确定最优超参数组合。
+
+    抛出异常：
+    ModuleNotFoundError：如果没有安装Ray Tune库，会抛出此异常，提示需要安装Ray Tune才能进行超参数调优操作，并给出安装命令。
     """
+    # 如果传入的train_args为None，则将其初始化为空字典，确保后续操作不会出现空引用的情况
     if train_args is None:
         train_args = {}
 
     try:
+        # 尝试从ray库中导入tune模块，用于进行超参数调优相关的核心操作，例如定义搜索空间、创建调优器等。
+        # 导入RunConfig类，用于配置Ray Tune运行相关的设置，如回调函数等。
+        # 导入WandbLoggerCallback类，用于在超参数调优过程中集成Weights & Biases（wandb）日志记录功能，方便可视化和跟踪训练过程。
+        # 导入ASHAScheduler类，用于定义超参数搜索的调度策略，这里采用的是ASHA（Asynchronous Successive Halving Algorithm）调度器。
         from ray import tune
         from ray.air import RunConfig
         from ray.air.integrations.wandb import WandbLoggerCallback
         from ray.tune.schedulers import ASHAScheduler
     except ImportError:
+        # 如果导入失败，说明没有安装Ray Tune库，抛出ModuleNotFoundError异常，并提示需要安装Ray Tune才能进行超参数调优，给出安装命令。
         raise ModuleNotFoundError('Tuning hyperparameters requires Ray Tune. Install with: pip install "ray[tune]"')
 
     try:
+        # 尝试导入wandb库，用于可能的日志记录和可视化功能，如果导入成功，进一步检查是否有版本属性（确保其正常可用）。
         import wandb
 
         assert hasattr(wandb, '__version__')
     except (ImportError, AssertionError):
+        # 如果导入wandb库失败或者没有版本属性（意味着可能不可用），则将wandb设置为False，表示不使用wandb进行日志记录等功能。
         wandb = False
 
     default_space = {
         # 'optimizer': tune.choice(['SGD', 'Adam', 'AdamW', 'NAdam', 'RAdam', 'RMSProp']),
+        # 定义学习率初始值的搜索范围，使用tune.uniform表示在给定的最小值1e-5和最大值1e-1之间均匀采样，用于超参数调优时尝试不同的初始学习率。
         'lr0': tune.uniform(1e-5, 1e-1),
+        # 定义最终OneCycleLR学习率的缩放因子（lr0 * lrf得到最终学习率）的搜索范围，在0.01到1.0之间均匀采样，用于调整学习率的变化策略。
         'lrf': tune.uniform(0.01, 1.0),  # final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf)
+        # 定义SGD动量或Adam的beta1参数的搜索范围，在0.6到0.98之间均匀采样，用于调整优化器在更新参数时的动量相关参数。
         'momentum': tune.uniform(0.6, 0.98),  # SGD momentum/Adam beta1
+        # 定义优化器的权重衰减系数的搜索范围，在0.0到0.001之间均匀采样，用于控制模型参数在训练过程中的正则化程度，防止过拟合。
         'weight_decay': tune.uniform(0.0, 0.001),  # optimizer weight decay 5e-4
+        # 定义热身轮数的搜索范围，允许使用小数表示分数轮数，在0.0到5.0之间均匀采样，用于控制训练开始阶段学习率逐渐上升的周期。
         'warmup_epochs': tune.uniform(0.0, 5.0),  # warmup epochs (fractions ok)
+        # 定义热身阶段初始动量的搜索范围，在0.0到0.95之间均匀采样，用于调整热身阶段优化器的动量相关参数。
         'warmup_momentum': tune.uniform(0.0, 0.95),  # warmup initial momentum
+        # 定义目标检测中框损失的增益系数的搜索范围，在0.02到0.2之间均匀采样，用于调整框损失在整体损失中的权重。
         'box': tune.uniform(0.02, 0.2),  # box loss gain
+        # 定义目标检测中分类损失的增益系数的搜索范围，在0.2到4.0之间均匀采样，并且提示与像素相关（可能根据图像像素等情况调整权重），用于调整分类损失在整体损失中的权重。
         'cls': tune.uniform(0.2, 4.0),  # cls loss gain (scale with pixels)
+        # 定义图像HSV颜色空间中Hue（色调）增强的比例范围，在0.0到0.1之间均匀采样，用于图像增强操作，改变图像的色调。
         'hsv_h': tune.uniform(0.0, 0.1),  # image HSV-Hue augmentation (fraction)
+        # 定义图像HSV颜色空间中Saturation（饱和度）增强的比例范围，在0.0到0.9之间均匀采样，用于图像增强操作，改变图像的饱和度。
         'hsv_s': tune.uniform(0.0, 0.9),  # image HSV-Saturation augmentation (fraction)
+        # 定义图像HSV颜色空间中Value（明度）增强的比例范围，在0.0到0.9之间均匀采样，用于图像增强操作，改变图像的明度。
         'hsv_v': tune.uniform(0.0, 0.9),  # image HSV-Value augmentation (fraction)
+        # 定义图像旋转角度的搜索范围，在0.0到45.0度之间均匀采样，用于图像增强操作，对图像进行随机旋转。
         'degrees': tune.uniform(0.0, 45.0),  # image rotation (+/- deg)
+        # 定义图像平移比例的搜索范围，在0.0到0.9之间均匀采样，用于图像增强操作，对图像进行随机平移。
         'translate': tune.uniform(0.0, 0.9),  # image translation (+/- fraction)
+        # 定义图像缩放比例的搜索范围，在0.0到0.9之间均匀采样，用于图像增强操作，对图像进行随机缩放。
         'scale': tune.uniform(0.0, 0.9),  # image scale (+/- gain)
+        # 定义图像剪切角度的搜索范围，在0.0到10.0度之间均匀采样，用于图像增强操作，对图像进行随机剪切变形。
         'shear': tune.uniform(0.0, 10.0),  # image shear (+/- deg)
+        # 定义图像透视变换比例的搜索范围，在0.0到0.001之间均匀采样，范围相对较小，用于图像增强操作，对图像进行随机透视变换。
         'perspective': tune.uniform(0.0, 0.001),  # image perspective (+/- fraction), range 0-0.001
+        # 定义图像上下翻转的概率搜索范围，在0.0到1.0之间均匀采样，用于图像增强操作，决定是否对图像进行上下翻转。
         'flipud': tune.uniform(0.0, 1.0),  # image flip up-down (probability)
+        # 定义图像左右翻转的概率搜索范围，在0.0到1.0之间均匀采样，用于图像增强操作，决定是否对图像进行左右翻转。
         'fliplr': tune.uniform(0.0, 1.0),  # image flip left-right (probability)
+        # 定义图像进行马赛克增强（一种图像混合方式，可能用于目标检测等任务的数据增强）的概率搜索范围，在0.0到1.0之间均匀采样。
         'mosaic': tune.uniform(0.0, 1.0),  # image mixup (probability)
+        # 定义图像进行mixup增强（一种图像混合方式，常用于数据增强）的概率搜索范围，在0.0到1.0之间均匀采样。
         'mixup': tune.uniform(0.0, 1.0),  # image mixup (probability)
+        # 定义图像进行segment copy-paste增强（可能用于分割任务的数据增强，将部分区域复制粘贴）的概率搜索范围，在0.0到1.0之间均匀采样。
         'copy_paste': tune.uniform(0.0, 1.0)}  # segment copy-paste (probability)
 
     def _tune(config):
         """
         Trains the YOLO model with the specified hyperparameters and additional arguments.
 
-        Args:
-            config (dict): A dictionary of hyperparameters to use for training.
+        函数功能：
+        使用给定的超参数配置和额外的训练参数来训练YOLO模型，在每次超参数调优的试验中会调用此函数进行一次完整的模型训练过程。
+
+        参数说明：
+        config (dict)：一个包含超参数的字典，这些超参数是在当前试验中要使用的具体取值，用于配置模型训练过程中的各种设置，如学习率、损失增益等。
 
-        Returns:
-            None.
+        返回值：
+        None.
         """
+        # 重置模型的回调函数，可能是为了确保每次试验的训练过程不受之前设置的回调函数影响，以干净的状态开始新的训练。
         model._reset_callbacks()
+        # 将传入的训练参数（train_args）更新到当前的超参数配置（config）中，使得配置包含了所有需要用于训练的参数信息。
         config.update(train_args)
+        # 使用更新后的配置参数调用模型的 `train()` 方法进行模型训练，开始一次完整的训练过程。
         model.train(**config)
 
-    # Get search space
+    # 获取超参数搜索空间
     if not space:
         space = default_space
         LOGGER.warning('WARNING ⚠️ search space not provided, using default search space.')
 
-    # Get dataset
+    # 获取数据集相关信息
     data = train_args.get('data', TASK2DATA[model.task])
     space['data'] = data
     if 'data' not in train_args:
         LOGGER.warning(f'WARNING ⚠️ data not provided, using default "data={data}".')
 
-    # Define the trainable function with allocated resources
+    # 定义带有资源分配的可训练函数，将训练函数（_tune）与资源分配信息（这里指定了CPU线程数量为NUM_THREADS，GPU数量根据gpu_per_trial或默认设置）关联起来，
+    # 以便Ray Tune在调度试验时能够按照指定的资源分配来执行训练过程。
     trainable_with_resources = tune.with_resources(_tune, {'cpu': NUM_THREADS, 'gpu': gpu_per_trial or 0})
 
-    # Define the ASHA scheduler for hyperparameter search
+    # 定义ASHA调度器用于超参数搜索，设置时间属性（time_attr）为'epoch'表示以训练轮数作为时间参考，
+    # 根据模型任务类型从TASK2METRIC中获取对应的评估指标作为优化目标（metric），优化模式（mode）为'max'表示最大化该评估指标，
+    # 最大训练轮数（max_t）根据传入的训练参数（train_args）中的'epochs'或者默认配置（DEFAULT_CFG_DICT['epochs']）或者默认值100来确定，
+    # 优雅周期（grace_period）使用传入的参数值，缩减因子（reduction_factor）设置为3用于控制试验的逐步淘汰策略。
     asha_scheduler = ASHAScheduler(time_attr='epoch',
                                    metric=TASK2METRIC[model.task],
                                    mode='max',
@@ -104,17 +149,20 @@ def run_ray_tune(model,
                                    grace_period=grace_period,
                                    reduction_factor=3)
 
-    # Define the callbacks for the hyperparameter search
+    # 定义超参数搜索的回调函数列表，如果wandb可用（即wandb为True），则添加WandbLoggerCallback用于记录日志到wandb平台，项目名称为'YOLOv8-tune'，
+    # 否则使用空列表，表示不添加额外的回调函数。
     tuner_callbacks = [WandbLoggerCallback(project='YOLOv8-tune')] if wandb else []
 
-    # Create the Ray Tune hyperparameter search tuner
+    # 创建Ray Tune超参数搜索调谐器（tuner），传入可训练函数（trainable_with_resources）、超参数搜索空间（param_space）、调优配置（tune_config）以及运行配置（run_config），
+    # 调优配置中指定了调度器（asha_scheduler）和要运行的最大样本数（即最大试验次数，num_samples），运行配置中指定了回调函数列表（callbacks）和存储路径（storage_path），
+    # 用于配置整个超参数调优过程的相关设置，后续通过调用fit方法来启动调优过程。
     tuner = tune.Tuner(trainable_with_resources,
                        param_space=space,
                        tune_config=tune.TuneConfig(scheduler=asha_scheduler, num_samples=max_samples),
                        run_config=RunConfig(callbacks=tuner_callbacks, storage_path='./runs/tune'))
 
-    # Run the hyperparameter search
+    # 运行超参数搜索过程，启动调谐器开始执行多次试验，按照设定的搜索空间、调度策略等进行超参数调优，在这个过程中会多次调用_tune函数进行模型训练。
     tuner.fit()
 
-    # Return the results of the hyperparameter search
-    return tuner.get_results()
+    # 返回超参数搜索的结果，通过调谐器的get_results方法获取包含各个试验详细信息（如超参数取值、训练指标等）的结果字典，用于后续分析和确定最优超参数组合。
+    return tuner.get_results()