基于YOLOv8深度学习的橙子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、目标分类（1）https://developer.aliyun.com/article/1536810
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：
其主要网络结构如下：
2. 数据集准备与训练
本文使用的橙子病害数据集共包含1790张图片，分为4个病害类别,分别是['黑斑病','溃疡病','健康','绿化病']。部分数据集及类别信息如下：
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。
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：
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0.99，结果还是很不错的。
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。
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/cancro_teste (14).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)
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：
以上便是关于此款橙子病害智能诊断与防治系统的原理与代码介绍。基于此模型，博主用python与Pyqt5开发了一个带界面的软件系统，即文中第二部分的演示内容，能够很好的支持图片、批量图片、视频及摄像头进行检测。
