基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战-编程知识

《博主简介》

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一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

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三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~

《------正文------》

基本功能演示

在这里插入图片描述

摘要：木薯是一种重要的农作物，广泛用于食品、饲料以及工业生产等多个领域。然而，木薯病害的发生会严重影响其产量和品质，对农民的收入和食品安全造成明显的负面影响。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过2606张图片，训练了一个木薯叶片病害的识别模型,可用于识别5种不同的木薯病害类型。并基于此模型开发了一款带UI界面的木薯病害智能诊断与防治系统，可快速、准确地识别实时识别场景中的木薯叶片病害类型，同时提供科学的防治建议，这有助于农户及时采取措施，有效控制病害扩散，显著提升农业生产的效率和可持续性。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、批量图片、视频以及摄像头进行识别检测。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。

文章目录

基本功能演示
前言
一、软件核心功能介绍及效果演示
- 软件主要功能
- （1）图片检测演示
- （2）视频检测演示
- （3）摄像头检测演示
二、模型的训练、评估与推理
- 1.YOLOv8的基本原理
- 2. 数据集准备与训练
- 3.模型训练
- 4. 训练结果评估
- 5. 利用模型进行推理
【获取方式】
结束语

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取

前言

木薯是一种重要的农作物，广泛用于食品、饲料以及工业生产等多个领域。然而，木薯病害的发生会严重影响其产量和品质，对农民的收入和食品安全造成明显的负面影响。基于YOLOv8的木薯病害智能诊断与防治系统可以准确快速地识别病害，相比传统的人工诊断方法更为高效，可以极大地帮助农民及时采取合适的防治措施，从而减少损失。

木薯病害智能诊断与防治系统的应用场景包括：

农田管理：帮助农民在木薯种植过程中及时发现并识别各种病害，避免病害蔓延。
农业咨询服务：向农业从业者提供专业的病害诊断和咨询服务，提升木薯种植效益。
农业研究与学习：作为教育和研究工具，帮助学生和研究人员快速识别并了解不同木薯病害。
农药使用指导：依据准确的病害诊断结果提供针对性的防治建议，优化农药使用。
数据收集与分析：收集木薯病害发生的数据，分析病害发展趋势，指导农业生产。

总结来说，木薯病害智能诊断与防治系统在保障木薯产量和品质、减少农业损失以及提高农业生产效率方面扮演着极其关键的角色。这种系统通过应用先进的人工智能算法，既提高了病害诊断的准确性，又加快了诊断的速度，极大地提升了农业生产的科技含量。随着该系统的推广和应用，预计能够为全球木薯生产者带来显著效益。

博主通过搜集木薯叶片病害的相关数据图片并整理，根据YOLOv8的深度学习技术训练识别模型，并基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的木薯病害智能诊断与防治系统，可支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测。

软件初始界面如下图所示：
在这里插入图片描述

检测结果界面如下：
在这里插入图片描述

一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可进行5种不同木薯叶片病害的类型识别，分别为：['细菌性叶斑病','棕带病','绿斑病','健康','斑点病'];
2.可针对不同病害类型给出对应的防治方法与建议【可自己添加具体描述，字数不限】；
3. 支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测；
4. 界面可实时显示识别结果、置信度、用时等信息;

（1）图片检测演示

单个图片检测操作如下：
点击打开图片按钮，选择需要检测的图片，就会显示检测结果。操作演示如下：
在这里插入图片描述

批量图片检测操作如下：
点击打开文件夹按钮，选择需要检测的文件夹【注意是选择文件夹】，可进行批量图片检测，表格中会有所有图片的检测结果信息，点击表格中的指定行，会显示指定行图片的检测结果，双击路径单元格，会看到图片的完整路径。操作演示如下：
在这里插入图片描述

（2）视频检测演示

点击打开视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果。
在这里插入图片描述

（3）摄像头检测演示

点击打开摄像头按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击摄像头按钮，可关闭摄像头。
在这里插入图片描述

二、模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一种前沿的深度学习技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性，在精度和速度方面都具有尖端性能。在之前YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。
YOLO各版本性能对比：
在这里插入图片描述
其主要网络结构如下：

2. 数据集准备与训练

本文使用的木薯叶片病害数据集共包含2606张图片，分为5种病害类别,分别是['细菌性叶斑病','棕带病','绿斑病','健康','斑点病']。部分数据集及类别信息如下：
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

图片数据集的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将分类的图片分为训练集与验证集放入Data目录下。
在这里插入图片描述

3.模型训练

数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整，最小为1】，代码如下：

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')if __name__ == '__main__':# 训练模型配置文件路径yolo_yaml_path = 'ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-cls.yaml'# 官方预训练模型路径pre_model_path = "yolov8n-cls.pt"# 加载预训练模型model = YOLO(yolo_yaml_path).load(pre_model_path)# 模型训练model.train(data='datasets/Data', epochs=150, batch=4)

4. 训练结果评估

在深度学习中，我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练结束后，可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件，如下所示：
在这里插入图片描述

本文训练结果如下：
通过accuracy_top1图片准确率曲线图我们可以发现，该模型在验证集的准确率约为0.64，还有进一步的提升空间。
在这里插入图片描述
混淆矩阵结果：

5. 利用模型进行推理

模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
在这里插入图片描述

图片检测代码如下：

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2# 所需加载的模型目录
path = 'models/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/110051175.jpg"# 加载模型
model = YOLO(path, task='classify')# 检测图片
results = model(img_path)
print(results)
res = results[0].plot()
# res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=0.3,fy=0.3,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)