基于YOLOv8的AI虫子种类识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！
源码包含：完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程
源码在文末哔哩哔哩视频简介处获取。
项目摘要
本项目集成了 YOLOv8 高精度虫子识别模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的虫子识别功能。配套完整源码与训练流程说明，让你开箱即用、快速部署自己的昆虫种类识别系统，支持模型训练、测试、部署、GUI调用全流程。
前言
虫害检测在农业、林业、园艺等场景中具有极高应用价值，传统的人工识别方式效率低、误差高。深度学习的发展为虫子图像分类与检测提供了全新方案，尤其是YOLO系列模型，凭借其实时性与高精度表现，已成为目标检测领域的主流技术。
本项目针对虫子种类识别任务，基于YOLOv8架构，构建了完整的训练-测试-部署-交互流程，涵盖以下几个核心要素：
- 已标注虫子图像数据集（3000张，分train/test/val）
- 高精度YOLOv8自训练模型，支持多种虫类识别
- PyQt5交互式界面，零门槛操作
- 支持二次训练与模型替换，具备扩展性与工程实用性
一、软件核心功能介绍及效果演示
- ✅ 支持图片、视频、摄像头、文件夹批量检测
- ✅ 检测结果实时显示、自动标注虫子种类
- ✅ 提供可视化检测框 + 置信度评分
- ✅ 一键加载模型权重、快速推理
- ✅ 图形化界面支持模型切换与参数自定义
- ✅ 自动保存检测结果（图片/视频）
二、软件效果演示
为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。
（1）单图片检测演示
用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：
（2）多文件夹图片检测演示
用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。
（3）视频检测演示
支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：
（4）摄像头检测演示
实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。
（5）保存图片与视频检测结果
用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。
三、模型的训练、评估与推理
YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如CIoU、TaskAlignedAssigner）与Anchor-Free策略，在COCO等数据集上表现优异。
其核心优势如下：
- 高速推理，适合实时检测任务
- 支持Anchor-Free检测
- 支持可扩展的Backbone和Neck结构
- 原生支持ONNX导出与部署
3.1 YOLOv8的基本原理
YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：
- 速度快：推理速度提升明显；
- 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；
- 支持分类/检测/分割/姿态多任务；
- 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。
YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往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。
YOLOv8原理图如下：
3.2 数据集准备与训练
采用 YOLO 格式的数据集结构如下：
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
├── labels/
│ ├── train/
│ └── val/
每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：
4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757
分类包括（可自定义）：
3.3. 训练结果评估
训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：
results.png：损失曲线和 mAP 曲线；weights/best.pt：最佳模型权重；confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。
若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。
在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下，具体内容如下：
3.4检测结果识别
使用 PyTorch 推理接口加载模型：
import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)
# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)
# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name
# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。
四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包
本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：
4.1 项目开箱即用
作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。
运行项目只需输入下面命令。
python main.py
读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。
自行训练项目只需输入下面命令。
yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001
4.2 完整源码下载
实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV1sGuRzKEwZ/
包含：
📦完整项目源码
📦 预训练模型权重
🗂️ 数据集地址（含标注脚本）
总结
本项目基于 YOLOv8 构建了一个功能完善的 AI 虫子种类识别系统，集成了高性能模型训练、PyQt5 图形界面、完整的训练与部署流程，极大降低了普通用户构建目标检测系统的门槛。通过支持图片、视频、摄像头等多种输入方式，实现了虫类识别的自动化与可视化，为农业、林业、科研等场景提供了可扩展、高精度的解决方案。
如果你是一位深度学习初学者，这个项目可以作为你实战学习 YOLO 的绝佳范例；如果你是一名开发者或研究人员，也可以基于此项目进行二次开发或模型优化。未来可将该系统进一步集成至移动端或边缘设备，实现无人值守的虫害检测场景部署。
🚀 快速体验、高效部署，从这套可视化AI虫子识别系统开始！
