基于YOLO11/v10/v8/v5深度学习的农作物类别检测与识别系统设计与实现【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】

阿_旭

1159人浏览 · 2024-10-28 19:49:53

阿_旭 · 2024-10-28 19:49:53 发布

《博主简介》

小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。
✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~
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《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

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3.【手势识别系统开发】	4.【人脸面部活体检测系统开发】
5.【图片风格快速迁移软件开发】	6.【人脸表表情识别系统】
7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】	8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】
9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】	10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】
11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】	12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】
13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】	14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】
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27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】	28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】
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31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】	32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】
33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】	34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】
35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】	36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】
37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】	38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】
39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】	40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】
41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】	42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】	44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】
45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】	46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】
47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】	48.【基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统】
49.【基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统】	50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统】
51.【基于深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统】	52.【基于深度学习的高密度人脸智能检测与统计系统】
53.【基于深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统】	54.【基于深度学习的水果智能检测系统】
55.【基于深度学习的水果质量好坏智能检测系统】	56.【基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统】
57.【基于深度学习的非机动车驾驶员头盔检测系统】	58.【太基于深度学习的阳能电池板检测与分析系统】
59.【基于深度学习的工业螺栓螺母检测】	60.【基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统】
61.【基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统】	62.【基于深度学习的交通信号灯检测识别】
63.【基于深度学习的草莓成熟度检测与识别系统】	64.【基于深度学习的水下海生物检测识别系统】

二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
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~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------正文------》

基本功能演示

基于YOLO11/v10/v8/v5深度学习的农作物类别检测与识别系统设计与实现【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】

摘要：随着农业技术的不断进步，智能化工具在农业生产中的应用越来越广泛。基于深度学习框架开发的农作物类别检测与识别系统，能够有效地识别出棉花、水稻和小麦三种重要的农作物，这一技术的应用不仅能够提高农业生产的效率，还可以减少人工成本，为精准农业的发展提供有力支持。本文基于YOLOv11/v10/v8/v5的深度学习框架，通过3130张农作物的相关图片，训练了可进行农作物目标检测的模型,可以分别检测3种类别：['棉花','水稻','小麦']，同时全面对比分析了YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11这4种模型在验证集上的评估性能表现。最终基于训练好的模型制作了一款带UI界面的农作物类别检测与识别系统，更便于进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果。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。

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取

研究背景

随着农业技术的不断进步，智能化工具在农业生产中的应用越来越广泛。基于深度学习框架开发的农作物类别检测与识别系统，能够有效地识别出棉花、水稻和小麦三种重要的农作物，这一技术的应用不仅能够提高农业生产的效率，还可以减少人工成本，为精准农业的发展提供有力支持。通过对农田中作物种类的实时监测，该系统可以帮助农民及时了解作物生长状况，进而采取针对性的管理措施。

其应用场景主要有：
农田管理：通过无人机或地面机器人搭载的摄像头，系统可以实时扫描并识别农田中的作物种类，帮助农民掌握种植分布情况，优化田间管理。
病虫害防治：当系统识别出特定类型的作物后，可以结合病虫害数据库，自动分析并预警潜在的病虫害风险，提前采取防治措施。
农业科研支持：对于农业研究机构而言，该系统可用于长期监测特定区域内的作物种类变化，收集数据用于科学研究。
智能灌溉与施肥：识别不同作物后，可以根据各类作物的具体需求调整灌溉和施肥方案，实现精准农业灌溉和施肥，节约资源。

综上所述，**基于深度学习的农作物类别检测与识别系统具有广泛的应用前景，不仅可以提升现代农业管理水平，还能促进农业可持续发展。通过精确分类与识别，该系统为农业生产带来了前所未有的便利性和高效性，有助于构建更加智能、环保的农业生态系统。**随着技术的进一步成熟和完善，这类系统有望在未来成为农业生产不可或缺的一部分。

主要工作内容

本文的主要内容包括以下几个方面：

搜集与整理数据集：搜集整理实际场景中农作物的相关数据图片，并进行相应的数据处理，为模型训练提供训练数据集；
训练模型：基于整理的数据集，根据最前沿的YOLOv11/v10/v8/v5目标检测技术训练目标检测模型，实现对需要检测的对象进行有效检测的功能；
模型性能对比：对训练出的4种模型在验证集上进行了充分的结果评估和对比分析，主要目的是为了揭示每个模型在关键指标（如Precision、Recall、mAP50和mAP50-95等指标）上的优劣势。这不仅帮助我们在实际应用中选择最适合特定需求的模型，还能够指导后续模型优化和调优工作，以期获得更高的检测准确率和速度。最终，通过这种系统化的对比和分析，我们能更好地理解模型的鲁棒性、泛化能力以及在不同类别上的检测表现，为开发更高效的计算机视觉系统提供坚实的基础。
可视化系统制作：基于训练出的目标检测模型，搭配Pyqt5制作的UI界面，用python开发了一款界面简洁的农作物类别检测与识别系统，可支持图片、视频以及摄像头检测，同时可以将图片或者视频检测结果进行保存。其目的是为检测系统提供一个用户友好的操作平台，使用户能够便捷、高效地进行检测任务。

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. 可用于农作物检测与识别，分为3个检测类别：['棉花','水稻','小麦'];
2. 支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；
3. 界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;
4. 支持图片或者视频的检测结果保存；
5. 支持将图片的检测结果保存为csv文件;

界面参数设置说明

在这里插入图片描述

置信度阈值：也就是目标检测时的conf参数，只有检测出的目标框置信度大于该值，结果才会显示；
交并比阈值：也就是目标检测时的iou参数，对检测框重叠比例iou大于该阈值的目标框进行过滤【也就是说假如两检测框iou大于该值的话，会过滤掉其中一个，该值越小，重叠框会越少】；

检测结果说明

在这里插入图片描述

显示标签名称与置信度：表示是否在检测图片上标签名称与置信度，显示默认勾选，如果不勾选则不会在检测图片上显示标签名称与置信度；
总目标数：表示画面中检测出的目标数目；
目标选择：可选择单个目标进行位置信息、置信度查看。
目标位置：表示所选择目标的检测框，左上角与右下角的坐标位置。默认显示的是置信度最大的一个目标信息；

主要功能说明

功能视频演示见文章开头，以下是简要的操作描述。

（1）图片检测说明

点击打开图片按钮，选择需要检测的图片，或者点击打开文件夹按钮，选择需要批量检测图片所在的文件夹，操作演示如下：
点击目标下拉框后，可以选定指定目标的结果信息进行显示。
点击保存按钮，会对检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下,同时会将图片检测信息保存csv文件。
注：1.右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置，可用下拉框进行目标切换。所有检测结果均在左下方表格中显示。

（2）视频检测说明

点击视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果，再次点击可以关闭视频。
点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。

（3）摄像头检测说明

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，可关闭摄像头。

（4）保存图片与视频检测说明

点击保存按钮后，会将当前选择的图片【含批量图片】或者视频的检测结果进行保存，对于图片图片检测还会保存检测结果为csv文件,方便进行查看与后续使用。检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。
【注：暂不支持视频文件的检测结果保存为csv文件格式。】

保存的检测结果文件如下：
在这里插入图片描述

图片文件保存的csv文件内容如下，包括图片路径、目标在图片中的编号、目标类别、置信度、目标坐标位置。
注：其中坐标位置是代表检测框的左上角与右下角两个点的x、y坐标。
在这里插入图片描述

二、YOLOv5/v8/v10/11介绍

关于YOLOv5/v8/v10/v11模型的详细介绍可以参考之前分享的博客文章《YOLOv5/v8/v10/v11详细介绍：网络结构，创新点》，地址：

https://a-xu-ai.blog.csdn.net/article/details/143272589

在这里插入图片描述

二、模型训练、评估与推理

本文主要基于YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11n这4种模型进行模型的训练，训练完成后对4种模型在验证集上的表现进行全面的性能评估及对比分析。模型训练和评估流程基本一致，包括：数据集准备、模型训练、模型评估。
下面主要以最新的YOLO11为例进行训练过程的详细讲解，YOLOv5、YOLOv8与YOLOv10的训练过程类似。

1. 数据集准备与训练

通过网络上搜集关于实际场景中农作物的相关图片，并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注，分3个检测类别，分别是['棉花','水稻','小麦']。

最终数据集一共包含3130张图片，其中训练集包含2190张图片，验证集包含626张图片，测试集包含314张图片。
部分图像及标注如下图所示：
在这里插入图片描述

数据集各类别数目分布情况如下：
在这里插入图片描述

2.模型训练

准备好数据集后，将图片数据以如下格式放置在项目目录中。在项目目录中新建datasets目录，同时将检测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

同时我们需要新建一个data.yaml文件，用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv11在进行模型训练时，会读取该文件的信息，用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下：

train: D:\2MyCVProgram\2DetectProgram\CropCategoryDetection_v11\datasets\Data\train
val: D:\2MyCVProgram\2DetectProgram\CropCategoryDetection_v11\datasets\Data\valid
test: D:\2MyCVProgram\2DetectProgram\CropCategoryDetection_v11\datasets\Data\test

nc: 3
names: ['CottonCrop', 'PaddyCrop', 'WheatCrop']

注：train与val后面表示需要训练图片的路径，建议直接写自己文件的绝对路径。
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】，optimizer设定的优化器为SGD，训练代码如下：

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')

# 模型配置文件
model_yaml_path = "ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml"
#数据集配置文件
data_yaml_path = 'datasets/Data/data.yaml'
#预训练模型
pre_model_name = 'yolo11n.pt'

if __name__ == '__main__':
    #加载预训练模型
    model = YOLO(model_yaml_path).load(pre_model_name)
    #训练模型
    results = model.train(data=data_yaml_path,
                          epochs=150,      # 训练轮数
                          batch=4,         # batch大小
                          name='train_v11', # 保存结果的文件夹名称
                          optimizer='SGD') # 优化器

模型常用训练超参数参数说明：
YOLO11 模型的训练设置包括训练过程中使用的各种超参数和配置。这些设置会影响模型的性能、速度和准确性。关键的训练设置包括批量大小、学习率、动量和权重衰减。此外，优化器、损失函数和训练数据集组成的选择也会影响训练过程。对这些设置进行仔细的调整和实验对于优化性能至关重要。
以下是一些常用的模型训练参数和说明：

参数名	默认值	说明
`model`	`None`	指定用于训练的模型文件。接受指向 `.pt` 预训练模型或 `.yaml` 配置文件。对于定义模型结构或初始化权重至关重要。
`data`	`None`	数据集配置文件的路径（例如 `coco8.yaml`).该文件包含特定于数据集的参数，包括训练数据和验证数据的路径、类名和类数。
`epochs`	`100`	训练总轮数。每个epoch代表对整个数据集进行一次完整的训练。调整该值会影响训练时间和模型性能。
`patience`	`100`	在验证指标没有改善的情况下，提前停止训练所需的epoch数。当性能趋于平稳时停止训练，有助于防止过度拟合。
`batch`	`16`	批量大小，有三种模式:设置为整数(例如，’ Batch =16 ‘)， 60% GPU内存利用率的自动模式(’ Batch =-1 ‘)，或指定利用率分数的自动模式(’ Batch =0.70 ')。
`imgsz`	`640`	用于训练的目标图像尺寸。所有图像在输入模型前都会被调整到这一尺寸。影响模型精度和计算复杂度。
`device`	`None`	指定用于训练的计算设备：单个 GPU (`device=0`）、多个 GPU (`device=0,1`)、CPU (`device=cpu`)，或苹果芯片的 MPS (`device=mps`).
`workers`	`8`	加载数据的工作线程数（每 `RANK` 多 GPU 训练）。影响数据预处理和输入模型的速度，尤其适用于多 GPU 设置。
`name`	`None`	训练运行的名称。用于在项目文件夹内创建一个子目录，用于存储训练日志和输出结果。
`pretrained`	`True`	决定是否从预处理模型开始训练。可以是布尔值，也可以是加载权重的特定模型的字符串路径。提高训练效率和模型性能。
`optimizer`	`'auto'`	为训练模型选择优化器。选项包括 `SGD`, `Adam`, `AdamW`, `NAdam`, `RAdam`, `RMSProp` 等，或 `auto` 用于根据模型配置进行自动选择。影响收敛速度和稳定性
`lr0`	`0.01`	初始学习率（即 `SGD=1E-2`, `Adam=1E-3`) .调整这个值对优化过程至关重要，会影响模型权重的更新速度。
`lrf`	`0.01`	最终学习率占初始学习率的百分比 = (`lr0 * lrf`)，与调度程序结合使用，随着时间的推移调整学习率。

3. 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在训练时主要包含三个方面的损失：定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失（dfl_loss），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

各损失函数作用说明：
定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（GIoU），越小定位得越准；
分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确，越小分类得越准；
动态特征损失（dfl_loss）：DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时，目标框需要缩放到特征图尺度，即除以相应的stride，并与预测的边界框计算Ciou Loss，同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。
本文训练结果如下：
在这里插入图片描述

我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系，本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积，m表示平均，@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP@.5：表示阈值大于0.5的平均mAP，可以看到本文模型目标检测的mAP@0.5值为0.62，结果还是可以的。
在这里插入图片描述

模型验证集上的评估结果如下：
在这里插入图片描述

4. 使用模型进行推理

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/train/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
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/P00009_jpg.rf.6d9f67060235237afa8ffea5b1d46088.jpg"

# 加载预训练模型
model = YOLO(path, task='detect')

# 检测图片
results = model(img_path)
print(results)
res = results[0].plot()
# res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)

执行上述代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，结果如下：
在这里插入图片描述

更多检测结果示例如下：
在这里插入图片描述

三、YOLOv5/v8/v10/11性能对比分析

本文在介绍的数据集上分别训练了YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11n这4种模型用于对比分析，训练轮数为150个epoch。主要分析这4种模型的训练结果在Precision（精确度）、Recall（召回率）、mAP50、mAP50-95、F1-score等性能指标上的表现，以选出更适合本数据集的最优模型。
3种模型基本信息如下：

Model	size (pixels)	mAPval 50-95	params (M)	FLOPs (B)
YOLOv5n	640	34.3	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	3.2	8.7
YOLOv10n	640	38.5	2.7	6.7
YOLOv11n	640	39.5	2.6	6.5

FlOPs(floating point operations)：浮点运算次数，用于衡量算法/模型的复杂度。
params (M):表示模型的参数量

这3种模型都是各个YOLO系列种最小尺寸结构的模型，在模型参数与计算量上都相差不大，属于同一个级别的模型，因此能够进行横向的对比分析。

1.常用评估参数介绍

在这里插入图片描述

Precision（精确度）:
- 精确度是针对预测结果的准确性进行衡量的一个指标，它定义为预测为正例（即预测为目标存在）中真正正例的比例。
- 公式：
- 其中，TP（True Positives）是正确预测为正例的数量，FP（False Positives）是错误预测为正例的数量。
Recall（召回率）:
- 召回率衡量的是模型检测到所有实际正例的能力，即预测为正例的样本占所有实际正例的比例。
- 公式：
- 其中，FN（False Negatives）是错误预测为负例（即漏检）的数量。
mAP50（平均精度，Mean Average Precision at Intersection over Union 0.5）:
- mAP50是目标检测中一个非常重要的指标，它衡量的是模型在IoU（交并比）阈值为0.5时的平均精度。IoU是一个衡量预测边界框与真实边界框重叠程度的指标。
- mAP50通常在多个类别上计算，然后取平均值，得到整体的平均精度。
- 计算方法：对于每个类别，首先计算在IoU阈值为0.5时的精度-召回率曲线（Precision-Recall Curve），然后计算曲线下的面积（AUC），最后对所有类别的AUC取平均值。

这三个指标共同提供了对目标检测模型性能的全面评估：

精确度（Box_P）关注预测的准确性，即减少误检（FP）。
召回率（Box_R）关注检测的完整性，即减少漏检（FN）。
mAP50提供了一个平衡精确度和召回率的指标，同时考虑了模型在不同类别上的表现。

在实际应用中，根据具体需求，可能会更侧重于精确度或召回率，例如在需要减少误报的场合，可能会更重视精确度；而在需要确保所有目标都被检测到的场合，可能会更重视召回率。mAP50作为一个综合指标，能够帮助研究者和开发者平衡这两个方面，选择最合适的模型。

mAP50-95:

这是衡量目标检测模型在不同IoU阈值下性能的指标。IoU是预测的边界框与真实边界框之间的重叠程度，mAP50-95计算了从IoU为0.5到0.95的范围内，模型的平均精度。
精度-召回率曲线在不同的IoU阈值上绘制，然后计算曲线下的面积（AUC），最后取这些AUC的平均值，得到mAP50-95。
这个指标反映了模型在不同匹配严格度下的性能，对于评估模型在实际应用中的泛化能力非常重要。

F1分数:
- 这是精确度和召回率的调和平均数，能够平衡两者的影响，是一个综合考虑精确度和召回率的指标。
- 公式：
- 当精确度和召回率差距较大时，F1分数能够提供一个更全面的模型性能评估。

2. 模型训练过程对比

YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11n这4种模型的训练过程损失曲线与性能曲线如下。
训练过程的损失曲线对比如下：
在这里插入图片描述

训练过程中的精确度（Precision）、召回率（Recall）、平均精确度（Mean Average Precision, mAP）等参数的对比如下：
在这里插入图片描述

直观的从曲线上看，4种模型在模型精度上看，差别不是很大。下面对具体的性能数值进行详细分析。

3.各模型性能评估

在YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11n这3种模型训练完成后，我们可以通过验证集对各个模型分别进行性能评估。
YOLOv5n模型在验证集上的性能评估结果如下：
在这里插入图片描述

表格列说明：

Class:表示模型的检测类别名称；
Images:表示验证集图片数目；
Instances:表示在所有图片中目标数；
P:表示精确度Precison;
R:表示召回率Recall;
mAP50：表示IoU（交并比）阈值为0.5时的平均精度。
mAP50-95：表示从IoU为0.5到0.95的范围内【间隔0.05】，模型的平均精度。

表格行说明：

第一行all，除Instances是所有类别目标数之和，其他参数表示所有类别对应列参数的平均值；
其他行，表示每一个类别对应参数的值。

YOLOv8n模型在验证集上的性能评估结果如下：
在这里插入图片描述

YOLOv10n模型在验证集上的性能评估结果如下：
在这里插入图片描述

YOLO11模型在验证集上的性能评估结果如下：

在这里插入图片描述

4.模型总体性能对比

下面我们从总体的平均指标上对YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11n这4种模型进行对比分析。
下表是YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11n这4不同模型目标检测结果的整体性能平均指标对比情况：

Model	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95	F1-score
YOLOv5n	60.70	59.40	62.60	34.40	60.00
YOLOv8n	63.40	54.90	61.40	34.00	58.80
YOLOv10n	62.90	56.00	60.70	34.00	59.20
YOLO11n	61.90	59.20	62.00	34.90	60.50

为了方便更加直观的查看与对比各个结果，同样我们将表格绘制成图表的形式进行分析。
在这里插入图片描述
YOLOv5n：这个模型的精确度为60.70%，召回率为59.40%，mAP50为62.60%，mAP50-95为34.40%，F1分数为60.00。这表明YOLOv5n在检测目标时表现相对均衡，但其性能在更严格的mAP50-95指标下有所下降。
YOLOv8n：与YOLOv5n相比，YOLOv8n的精确度有所提高（63.40%），但召回率有所下降（54.90%）。mAP50和mAP50-95也略有下降。F1分数为58.80，略低于YOLOv5n。这可能意味着YOLOv8n在识别目标方面更准确，但可能会错过一些目标。
YOLOv10n：YOLOv10n的精确度为62.90%，召回率为56.00%，mAP50为60.70%，mAP50-95为34.00%，F1分数为59.20。这些指标与YOLOv5n和YOLOv8n相似，表明YOLOv10n的性能在这三个模型中处于中等水平。
YOLO11n：YOLO11的精确度为61.90%，召回率为59.20%，mAP50为62.00%，mAP50-95为34.90%，F1分数为60.50。YOLO11在所有指标上的表现都与YOLOv5n非常接近，表明这两个模型在检测目标方面具有相似的性能。

当然，我们除了从整体的平均指标上对比之外，也可以单独对比相同类别在不同模型上的指标表现，以查看不同模型在各个类别上的优劣势。 此处不再赘述。

6.性能对比总结

通过对比分析，可以发现：

在这些模型中，YOLOv8n在精确度上表现最好，但召回率较低，可能更适用于需要高精确度但可以容忍一些漏检的应用场景。
YOLOv5n和YOLO11在所有指标上的表现都很相似，表明它们在检测目标方面具有均衡的性能。
YOLOv10n的性能在这四个模型中处于中等水平，没有特别突出的优势。
mAP50-95指标在所有模型中都相对较低，这可能表明这些模型在检测小目标或难以区分的目标时表现不佳。

四、可视化系统制作

基于上述训练出的目标检测模型，为了给此检测系统提供一个用户友好的操作平台，使用户能够便捷、高效地进行检测任务。博主基于Pyqt5开发了一个可视化的系统界面，通过图形用户界面（GUI），用户可以轻松地在图片、视频和摄像头实时检测之间切换，无需掌握复杂的编程技能即可操作系统。【系统详细展示见第一部分内容】

Pyqt5详细介绍

关于Pyqt5的详细介绍可以参考之前的博客文章：《Python中的Pyqt5详细介绍：基本机构、部件、布局管理、信号与槽、跨平台》，地址：

https://a-xu-ai.blog.csdn.net/article/details/143273797

系统制作

博主基于Pyqt5框架开发了此款农作物类别检测与识别系统，即文中第一部分的演示内容，能够很好的支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持检测结果的保存。

通过图形用户界面（GUI），用户可以轻松地在图片、视频和摄像头实时检测之间切换，无需掌握复杂的编程技能即可操作系统。这不仅提升了系统的可用性和用户体验，还使得检测过程更加直观透明，便于结果的实时观察和分析。此外，GUI还可以集成其他功能，如检测结果的保存与导出、检测参数的调整，从而为用户提供一个全面、综合的检测工作环境，促进智能检测技术的广泛应用。
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