石油化工领域生产作业流程合规检测通过引入yolov8视觉数据智能分析技术，石油化工领域生产作业流程合规检测对生产作业流程进行实时监测和合规性检测，通过与预设标准进行比对，系统能够检测出不合规的操作或异常情况，并及时发出警报提示相关人员采取措施。现代目标检测器大部分都会在正负样本分配策略上面做文章，典型的如 YOLOX 的 simOTA、TOOD 的TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner，这类 Assigner 大都是动态分配策略，而 YOLOv5 采用的依然是静态分配策略。考虑到动态分配策略的优异性，YOLOv8 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。TaskAlignedAssigner 的匹配策略简单总结为： 根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本。

Loss 计算包括 2 个分支： 分类和回归分支，没有了之前的 objectness 分支。分类分支依然采用 BCE Loss，回归分支需要和 Distribution Focal Loss 中提出的积分形式表示法绑定，因此使用了 Distribution Focal Loss， 同时还使用了 CIoU Loss。3 个 Loss 采用一定权重比例加权即可。数据增强方面和 YOLOv5 差距不大，只不过引入了 YOLOX 中提出的最后 10 个 epoch 关闭 Mosaic 的操作。考虑到不同模型应该采用的数据增强强度不一样，因此对于不同大小模型，有部分超参会进行修改，典型的如大模型会开启 MixUp 和 CopyPaste。

YOLOv8 的推理过程和 YOLOv5 几乎一样，唯一差别在于前面需要对 Distribution Focal Loss 中的积分表示 bbox 形式进行解码，变成常规的 4 维度 bbox，后续计算过程就和 YOLOv5 一样了。

(1) bbox 积分形式转换为 4d bbox 格式
对 Head 输出的 bbox 分支进行转换，利用 Softmax 和 Conv 计算将积分形式转换为 4 维 bbox 格式

(2) 维度变换
YOLOv8 输出特征图尺度为 80x80、40x40 和 20x20 的三个特征图。Head 部分输出分类和回归共 6 个尺度的特征图。 将 3 个不同尺度的类别预测分支、bbox 预测分支进行拼接，并进行维度变换。为了后续方便处理，会将原先的通道维度置换到最后，类别预测分支 和 bbox 预测分支 shape 分别为 (b, 80x80+40x40+20x20, 80)=(b,8400,80)，(b,8400,4)。

(3) 解码还原到原图尺度
分类预测分支进行 Sigmoid 计算，而 bbox 预测分支需要进行解码，还原为真实的原图解码后 xyxy 格式。

(4) 阈值过滤
遍历 batch 中的每张图，采用 score_thr 进行阈值过滤。在这过程中还需要考虑 multi_label 和 nms_pre，确保过滤后的检测框数目不会多于 nms_pre。

(5) 还原到原图尺度和 nms
基于前处理过程，将剩下的检测框还原到网络输出前的原图尺度，然后进行 nms 即可。最终输出的检测框不能多于 max_per_img。