基于yolov8苹果叶片病害识别系统（含UI界、Python代码、训练好的模型、数据集）

原创

已于 2024-11-14 11:10:58 修改 · 1.7k 阅读

25 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#YOLO #python #开发语言

于 2024-11-13 18:32:47 首次发布

项目介绍

项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：

算法模型：
yolov8、yolov8 + SE注意力机制 或 yolov5、yolov5 + SE注意力机制 ， 直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要，因为有些同学的电脑没有 GPU，无法自行训练。

数据集：
网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。

界面：
PyQt5

以上是本篇博客的简单说明，添加注意力机制可作为模型的创新点 。

在这里插入图片描述

摘要：苹果叶片病害检测在现代农业和植物病害防控中具有重要意义，不仅有助于提高作物产量，还能在病害预防和管理中发挥关键作用。本文介绍了基于YOLOv8深度学习框架的一个苹果叶片病害检测模型，该模型使用了大量不同病害种类和程度的苹果叶片图片进行训练，能够精准识别不同光照、角度和背景下的病害类型。我们还开发了一款带有UI界面的苹果叶片病害检测系统，支持实时检测苹果叶片的病害情况，并通过图形界面直观地展示检测结果。系统采用Python与PyQt5开发，支持图片、视频及摄像头输入的识别，并能保存检测结果以供后续分析。
此外，本文附带了完整的Python代码和详细的使用指南，方便读者快速上手，进行苹果叶片病害检测系统的搭建与测试。完整的代码资源及使用方法请见文章末尾。

前言

苹果叶片病害检测技术在农业生产、病害防控和农作物管理等领域中具有重要意义，能够提高生产的效率并确保作物的健康。在现代农业管理中，快速且精准地检测苹果叶片的病害情况，能够帮助农户和农业管理人员更好地识别和处理病害，从而减少损失，优化防治资源的分配，特别是在自动化监测系统中，精准的病害检测是其高效运行的基础。同时，病害检测系统还能为农业生产提供数据支持，实现更好的监控和管理。

苹果叶片病害检测技术已经在多个农业场景中得到广泛应用，如病害监测、农药喷洒决策、作物健康管理、产量预测等。依赖高效的检测系统，农业企业和农场主可以实时检测苹果叶片的病害情况，并根据检测结果调整病害防治策略，从而提高整体生产效率并确保作物的健康和产量稳定性。

在现代智能农业管理环境中，苹果叶片病害检测系统可以与其他智能管理系统结合使用，如自动化农机、病害防治设备和农业数据监测平台，形成完整的农业智能解决方案，帮助农户和农业组织更好地掌握作物健康状况。在大规模种植和复杂环境中，系统能够快速识别和分类多种病害类型，为科学决策提供精准的数据支持。

本文通过收集与苹果叶片病害检测相关的数据和图像，博主利用YOLOv8、YOLOv5等目标检测技术，结合Python与PyQt5，开发出了一款界面简洁的苹果叶片病害检测系统。该系统支持图片、视频及摄像头检测，并能够保存检测结果，为用户提供直观便捷的病害检测体验。

功能展示：

部分核心功能如下：

功能1： 支持单张图片识别
功能2： 支持遍历文件夹识别
功能3： 支持识别视频文件
功能4： 支持摄像头识别
功能5： 支持结果文件导出（xls格式）
功能6： 支持切换检测到的目标查看

更多的其他功能以及界面样式可以通过下方视频演示查看。

基于深度学习的苹果叶片病害检测系统（yolov8）

🌟 一、环境安装

文档中有详细的环境安装指南，包括 Python、PyCharm、CUDA、Torch 等库的安装步骤，所有版本均已适配。你可以根据文档或视频教程一步步完成安装。

经过三年多的经验积累，我整理了在帮助他人安装环境过程中常见的问题和解决方法，并汇总到这份文档中。无论你是使用 GPU 版还是 CPU 版，都能找到相关的安装细节和说明。文档会定期更新，以确保最新的环境配置和优化，供大家参考。

文档截图如下：

在这里插入图片描述

🌟 二、数据集介绍

数据集总共包含以下类别，且已经分好 train、val、test文件夹，也提供转好的yolo格式的标注文件，可以直接使用。
11365张数据集，类别如下图文件夹截图。

在这里插入图片描述

🌟 三、深度学习算法介绍

本系统集成了多个不同的算法版本和界面版本，以下是对这些版本的概述：

算法版本方面，系统提供了多种深度学习算法和传统图像处理技术，用户可以选择最合适的算法进行任务处理。此外，各算法版本经过严格的测试和优化，以提供更高的准确率和效率。

在界面版本方面，系统设计了多种用户界面风格，可以选择简约、直观的界面，快速上手进行操作；也可以选择功能丰富的专业界面，满足复杂任务的需求。界面设计注重用户体验，确保用户在操作过程中能够方便地访问各种功能。

此外，系统还支持实时更新和扩展，可以根随时添加新的算法模块或界面选项。这种灵活性不仅提高了系统的适用性，也为未来的技术发展预留了空间。

总之，本系统通过多个算法和界面版本的组合，提供了丰富的选择和强大的功能。

下面是对包含到的算法的大概介绍：

1. yolov8相关介绍

YOLOv8 是当前深度学习领域内的一个SOTA（State-Of-The-Art）模型，凭借其前代版本的技术积累，再次引领了目标检测算法的发展方向。与其前辈不同，YOLOv8在模型结构和计算方式上都做了创新性调整，旨在实现更高效的计算和更灵活的应用场景适应能力。全新的骨干网络设计，结合Anchor-Free 检测头，让模型在面对不同输入尺寸、不同目标尺度时的表现更加出色，极大提升了性能和准确性。

此外，YOLOv8 的另一个重要进步在于它采用了全新的损失函数，使得训练过程更加稳定和高效。无论是在传统的CPU平台上运行，还是在更强大的GPU平台上进行加速，YOLOv8 都能够适应不同硬件资源的场景，确保在各种场合下保持高效的推理速度和精确的检测能力。

不过，值得注意的是，ultralytics 这一开发团队并没有直接将其开源库命名为 YOLOv8，而是采用了ultralytics的品牌名来命名整个项目。这并非单纯的命名策略，而是反映了其定位的重大变化。ultralytics 将这个库不仅视为一个算法框架，而非仅仅一个 YOLO 版本的延续。其设计目标之一是打造一个能够适应不同任务的算法平台，无论是目标检测、分类、分割，还是姿态估计