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基于YOLOv8的西红柿检测系统是一种利用深度学习技术的创新应用#xff0c;旨在通过自动化和智能化手段提高西红柿成熟度检测的准确性和效率。该系统采用YOLOv8算法#xff0c;该算法是深度学习领域中的先进目标检测模型#xff0c;具备实时检测和多目标识别的…【算法介绍】
基于YOLOv8的西红柿检测系统是一种利用深度学习技术的创新应用旨在通过自动化和智能化手段提高西红柿成熟度检测的准确性和效率。该系统采用YOLOv8算法该算法是深度学习领域中的先进目标检测模型具备实时检测和多目标识别的能力。YOLOv8在YOLOv4的基础上进行了改进和优化提升了检测性能和速度使其更适用于现代农业中的快速检测需求。
该系统通过收集大量不同成熟度的西红柿图像数据并进行预处理和训练使YOLOv8模型能够准确识别和定位图像中的西红柿。在实际应用中用户可以通过输入待检测的西红柿图像系统即可自动完成检测和识别工作并将检测结果以可视化的方式呈现给用户。
基于YOLOv8的西红柿检测系统不仅提高了检测的准确性和效率还降低了人力成本和时间成本为农业生产提供了智能化解决方案。此外该系统还具有广泛的应用前景可用于果蔬加工和销售环节中的质量控制以及科研领域的数据分析和研究。综上所述基于YOLOv8的西红柿检测系统是现代农业中一项具有重要意义的技术创新。
【效果展示】 【测试环境】
windows10 anaconda3python3.8 torch1.9.0cu111 ultralytics8.2.70
【模型可以检测出类别】
tomato
【训练信息】
参数值训练集图片数2362验证集图片数156训练map99.5%训练精度(Precision)99.8%训练召回率(Recall)100.0% 【相关数据集】
如需要更高精度检测可以尝试用下面数据集重新训练模型
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/87862151
【部分实现源码】
class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):signal QtCore.pyqtSignal(str, str)def setupUi(self):self.setObjectName(MainWindow)self.resize(1280, 728)self.centralwidget QtWidgets.QWidget(self)self.centralwidget.setObjectName(centralwidget)self.weights_dir ./weightsself.picture QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))self.picture.setStyleSheet(background:black)self.picture.setObjectName(picture)self.picture.setScaledContents(True)self.label_2 QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))self.label_2.setObjectName(label_2)self.cb_weights QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))self.cb_weights.setObjectName(cb_weights)self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)self.label_3 QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))self.label_3.setObjectName(label_3)self.hs_conf QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))self.hs_conf.setProperty(value, 25)self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_conf.setObjectName(hs_conf)self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)self.dsb_conf QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))self.dsb_conf.setMaximum(1.0)self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)self.dsb_conf.setProperty(value, 0.25)self.dsb_conf.setObjectName(dsb_conf)self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)self.dsb_iou QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))self.dsb_iou.setMaximum(1.0)self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)self.dsb_iou.setProperty(value, 0.45)self.dsb_iou.setObjectName(dsb_iou)self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)self.hs_iou QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))self.hs_iou.setProperty(value, 45)self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_iou.setObjectName(hs_iou)self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)self.label_4 QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))self.label_4.setObjectName(label_4)self.label_5 QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))self.label_5.setObjectName(label_5)self.le_res QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))self.le_res.setObjectName(le_res)self.setCentralWidget(self.centralwidget)self.menubar QtWidgets.QMenuBar(self)self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))self.menubar.setObjectName(menubar)self.setMenuBar(self.menubar)self.statusbar QtWidgets.QStatusBar(self)self.statusbar.setObjectName(statusbar)self.setStatusBar(self.statusbar)self.toolBar QtWidgets.QToolBar(self)self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)self.toolBar.setObjectName(toolBar)self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)self.actionopenpic QtWidgets.QAction(self)icon QtGui.QIcon()icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(:/images/1.png), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionopenpic.setIcon(icon)self.actionopenpic.setObjectName(actionopenpic)self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)self.action QtWidgets.QAction(self)icon1 QtGui.QIcon()icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(:/images/2.png), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action.setIcon(icon1)self.action.setObjectName(action)self.action.triggered.connect(self.open_video)self.action_2 QtWidgets.QAction(self)icon2 QtGui.QIcon()icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(:/images/3.png), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action_2.setIcon(icon2)self.action_2.setObjectName(action_2)self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)self.actionexit QtWidgets.QAction(self)icon3 QtGui.QIcon()icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(:/images/4.png), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionexit.setIcon(icon3)self.actionexit.setObjectName(actionexit)self.actionexit.triggered.connect(self.exit)self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)self.toolBar.addAction(self.action)self.toolBar.addAction(self.action_2)self.toolBar.addAction(self.actionexit)self.retranslateUi()QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)self.init_all() 【使用步骤】
使用步骤 1首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/ultralytics安装教程安装好yolov8环境并安装好pyqt5 2切换到自己安装的yolov8环境后并切换到源码目录执行python main.py即可运行启动界面进行相应的操作即可
【提供文件】
python源码 yolov8n.onnx模型提供pytorch模型和所有训练日志 训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png) 测试图片在test_img文件夹下面
【源码下载地址】https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89716473
