53-基于深度学习的野生菌菇检测识别系统（yolo26、yolo12、yolo11、yolov8、yolov5+UI界面+Python项目源码+模型+标注好的数据集）2027毕业版

Python图像识别-1

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原创最新推荐文章于 2026-11-10 16:06:23 发布 285 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

深度学习之Encoder-Only原理与实战【代码】深度学习之Encoder-Only原理与实战。阅读详情

项目介绍

本项目基于 PyQt5 构建了简洁易用的图形用户界面，支持用户选择本地图片或视频进行目标检测。系统界面美观，交互流畅，具备良好的用户体验。

项目附带完整的 Python 源码和详细的使用说明，适合学生进行学习或有一定 Python 基础的开发者，参考与二次开发。您可以在文末获取完整的代码资源文件。

✨ 项目亮点

🔧 完整系统级项目： 包括pyqt5界面、后台检测逻辑、模型加载等模块
🧠 支持深度学习模型扩展： 源代码，支持个人添加改进、模型修改等
🚀 可用于毕（she）/课（she）/个人项目展示： 结构清晰，逻辑完整，便于演示

在这里插入图片描述

🎯 功能展示

本系统具备多个核心功能，支持图像、视频、摄像头等多种输入源的目标检测需求：

🎴功能1：支持单张图片识别
加载本地图片进行目标识别，支持多种图片格式（如 .jpg、.png 等）。
📁功能2：支持遍历文件夹识别
可批量读取指定文件夹中的所有图像，并依次完成目标检测任务。
🎫功能3：支持识别视频文件
支持导入本地视频文件，逐帧分析，实时显示检测效果。
📷功能4：支持摄像头识别
直接调用笔记本/外接USB摄像头进行实时目标检测。（此功能识别不准，仅仅是为了有这个功能。）
📤功能5：支持结果文件导出（.xls 格式）
自动保存检测结果为表格文件，包含类别、位置、置信度等信息，方便后续统计与分析。
🔄功能6：支持切换检测目标进行查看
可自定义选择或切换需要检测的目标种类，仅显示感兴趣的目标。

🎥 更多功能细节、代码演示效果获取请参考下方视频演示。此视频是必看的，里面的信息比文章要丰富，很多内容无法通过博客文字表达出来。

53-基于深度学习的野生菌菇检测识别系统-yolo11-彩色版界面（附赠任务书、开题报告模板课程）

53-基于深度学习的野生菌菇检测识别系统-yolov8/yolov5-经典版界面（附赠任务书、开题报告模板课程）

🌟 一、环境安装

🎆 环境配置说明

本项目已准备好 完整的环境安装资源包，包含：

Python、PyCharm
CUDA、PyTorch
其他依赖库（版本已适配）

所有依赖版本均已过验证，确保彼此兼容，可直接参考配套文档或视频教程一步步安装，无需手动调试。

📘 安装指南说明

本项目附带的环境配置文档及配套视频，文档是我在辅导上千名同学安装环境过程中，持续整理总结而成的经验合集，内容覆盖：

GPU 与 CPU 两种版本的详细安装流程
安装过程中常见问题汇总
每个问题对应的解决方案
实测可行的安装顺序建议与注意事项

🧩 无论你是新手还是有经验的开发者，相信这份文档都能为你省下大量踩坑时间！

🎥 环境安装教学视频

环境安装-03GPU版

🌟 二、数据集介绍

使用数据集一部分个人标注，一部分来源网络，已统一标注格式并完成预处理，可直接用于训练与测试。
数据集样式如下：

训练样例1	训练样例2

数据集制作流程
标注数据： 使用标注工具（LabelImg）对图像中的目标进行标注。每个目标需要标出边界框，并且标注类别。

转换格式： 将标注的数据转换为YOLO格式。YOLO标注格式为每行： <x_center> <y_center> ，这些坐标是相对于图像尺寸的比例。

分割数据集： 将数据集分为训练集、验证集和测试集，通常的比例是80%训练集、10%验证集和10%测试集。

准备标签文件： 为每张图片生成一个对应的标签文件，确保标签文件与图片的命名一致。

调整图像尺寸： 根据YOLO网络要求，统一调整所有图像的尺寸（如416x416或608x608）。

这里只是简单大概介绍，我实际的文档里，内容更要比这里丰富很多，保姆级的教程。这里放太多链接，大家容易看不到😂😂😂。

🌟 三、系统环境（框架/依赖库）说明

以下内容是简单的介绍，方便大家写文章，可直接套用。

🧱 系统环境与依赖配置说明

本项目采用 Python 3.8.10 作为开发语言，整个后台逻辑均由 Python 编写，主要依赖环境如下：

🎡 图形界面框架：

PyQt5 5.15.9：用于搭建系统图形用户界面，实现窗口交互与组件布局。

🧠 深度学习框架：

torch 1.9.0+cu111：PyTorch 深度学习框架，支持 CUDA 11.1 加速，用于模型构建与推理。
torchvision 0.10.0+cu111：用于图像处理、数据增强及模型组件辅助。

⚡ CUDA 与 cuDNN（GPU 加速支持）：

CUDA 11.1.1（版本号：cuda_11.1.1_456.81）：用于 GPU 加速深度学习运算。
cuDNN 8.0.5.39（适用于 CUDA 11.1）：NVIDIA 深度神经网络库，用于加速模型训练与推理过程。

🧪 图像处理与科学计算：

opencv-python 4.7.0.72：实现图像读取、显示、处理等功能。
numpy 1.24.4：用于高效数组计算及矩阵操作。
PIL (pillow) 9.5.0：图像文件读写与基本图像处理库。
matplotlib 3.7.1（可选）：用于结果图形化展示与可视化调试。

📈 模型训练参数说明

本项目中提供了两个训练好的模型，均基于如下参数完成训练。具体训练时的设置需根据您自己的硬件配置灵活调整：

🎯 基本训练参数

batch size：16
epoch：200
imgsz（输入尺寸）：640
优化器：SGD
学习率：初始学习率 0.01，最终学习率 0.0001
学习率衰减策略：余弦退火（Cosine Annealing）
激活函数：SiLU
损失函数：CIOU（Complete IOU）

🔁 实时数据增强策略

训练过程中使用了多种 在线增强 方法，包括：

HSV 色域变换
上下翻转、左右翻转
图像旋转
Mosaic 图像拼接增强

⚠️ 特别说明：
以上所有增强操作均为 实时数据增强，只在训练过程中动态生成，用作模型输入，不会将增强后的图像保存到本地。

这种策略具有以下优势：

节省磁盘空间
提高训练样本的多样性
增强模型的泛化能力

若需要可视化增强效果，可自行编写脚本或借助工具（如 Photoshop、美图秀秀等）生成示例图像进行展示。

🌟 四、YOLO相关介绍

🎀 yolov5相关介绍

YOLOV5有YOLOv5n，YOLOv5s，YOLOv5m，YOLOV5l、YOLO5x五个版本。这个模型的结构基本一样，不同的是deth_multiole模型深度和width_multiole模型宽度这两个参数。就和我们买衣服的尺码大小排序一样，YOLOV5n网络是YOLOV5系列中深度最小，特征图的宽度最小的网络。其他的三种都是在此基础上不断加深，不断加宽。不过最常用的一般都是yolov5s模型。
在这里插入图片描述

本系统采用了基于深度学习的目标检测算法YOLOv5，该算法是YOLO系列算法的较新版本，相比于YOLOv3和YOLOv4，YOLOv5在检测精度和速度上都有很大的提升。YOLOv5算法的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。此外，YOLOv5还引入了一种称为SPP(Spatial Pyramid Pooling)的特征提取方法，这种方法可以在不增加计算量的情况下，有效地提取多尺度特征，提高检测性能。

在YOLOv5中，首先将输入图像通过骨干网络进行特征提取，得到一系列特征图。然后，通过对这些特征图进行处理，将其转化为一组检测框和相应的类别概率分数，即每个检测框所属的物体类别以及该物体的置信度。YOLOv5中的特征提取网络使用CSPNet(Cross Stage Partial Network)结构，它将输入特征图分为两部分，一部分通过一系列卷积层进行处理，另一部分直接进行下采样，最后将这两部分特征图进行融合。这种设计使得网络具有更强的非线性表达能力，可以更好地处理目标检测任务中的复杂背景和多样化物体。

在这里插入图片描述

在YOLOv5中，每个检测框由其左上角坐标(x,y)、宽度(w)、高度(h)和置信度(confidence)组成。同时，每个检测框还会预测C个类别的概率得分，即分类得分(ci)，每个类别的得分之和等于1。因此，每个检测框最终被表示为一个(C+5)维的向量。在训练阶段，YOLOv5使用交叉熵损失函数来优化模型。损失函数由定位损失、置信度损失和分类损失三部分组成，其中定位损失和置信度损失采用了Focal Loss和IoU Loss等优化方法，能够有效地缓解正负样本不平衡和目标尺寸变化等问题。

YOLOv5网络结构是由Input、Backbone、Neck、Prediction组成。Yolov5的Input部分是网络的输入端，采用Mosaic数据增强方式，对输入数据随机裁剪，然后进行拼接。Backbone是Yolov5提取特征的网络部分，特征提取能力直接影响整个网络性能。YOLOv5的Backbone相比于之前Yolov4提出了新的Focus结构。Focus结构是将图片进行切片操作，将W（宽）、H（高）信息转移到了通道空间中，使得在没有丢失任何信息的情况下，进行了2倍下采样操作。

🎑 yolov8相关介绍

YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。具体创新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。

不过 ultralytics 并没有直接将开源库命名为 YOLOv8，而是直接使用 ultralytics 这个词，原因是 ultralytics 将这个库定位为算法框架，而非某一个特定算法，一个主要特点是可扩展性。其希望这个库不仅仅能够用于 YOLO 系列模型，而是能够支持非 YOLO 模型以及分类分割姿态估计等各类任务。
总而言之，ultralytics 开源库的两个主要优点是：

融合众多当前 SOTA 技术于一体
未来将支持其他 YOLO 系列以及 YOLO 之外的更多算法

在这里插入图片描述

网络结构如下：
在这里插入图片描述

🎐 yolo11相关介绍

YOLO11 是Ultralytics YOLO 系列实时物体检测器的最新版本，以尖端的精度、速度和效率重新定义了可能性。基于先前 YOLO 版本的令人印象深刻的进步，YOLO11 在架构和训练方法方面引入了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。
在这里插入图片描述

Key Features 主要特点：

增强的特征提取：YOLO11采用改进的主干和颈部架构，增强了特征提取能力，以实现更精确的目标检测和复杂任务性能。
针对效率和速度进行优化：YOLO11 引入了精致的架构设计和优化的训练管道，提供更快的处理速度并保持准确性和性能之间的最佳平衡。
使用更少的参数获得更高的精度：随着模型设计的进步，YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度(mAP)，同时使用的参数比 YOLOv8m 少 22%，从而在不影响精度的情况下提高计算效率。
跨环境适应性：YOLO11可以无缝部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台以及支持NVIDIA GPU的系统，确保最大的灵活性。
支持的任务范围广泛：无论是对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计还是定向对象检测 (OBB)，YOLO11 旨在应对各种计算机视觉挑战。

🌟 五、模型训练步骤

以下操作步骤，每年我都会更新，所以下方操作步骤可跳过，可以去我文档里查看最新的操作步骤。

使用pycharm打开代码，找到train.py打开，示例截图如下：
修改 model_yaml 的值，根据自己的实际情况修改，想要训练 yolov5s模型就修改为 model_yaml = yaml_yolov5s，训练添加SE注意力机制的模型就修改为 model_yaml = yaml_yolov5_SE
修改data_path 数据集路径，我这里默认指定的是traindata.yaml 文件，如果训练我提供的数据，可以不用改

修改 model.train()中的参数，按照自己的需求和电脑硬件的情况更改

# 文档中对参数有详细的说明
model.train(data=data_path,             # 数据集
            imgsz=640,                  # 训练图片大小
            epochs=200,                 # 训练的轮次
            batch=2,                    # 训练batch
            workers=0,                  # 加载数据线程数
            device='0',                 # 使用显卡
            optimizer='SGD',            # 优化器
            project='runs/train',       # 模型保存路径
            name=name,                  # 模型保存命名
            )

修改traindata.yaml文件，打开 traindata.yaml 文件，如下所示：

在这里，只需修改 path 的值，其他的都不用改动（仔细看上面的黄色字体），我提供的数据集默认都是到 yolo 文件夹，设置到 yolo 这一级即可，修改完后，返回 train.py 中，执行train.py。
打开 train.py ，右键执行。
出现如下类似的界面代表开始训练了
训练完后的模型保存在runs/train文件夹下

🌟 六、模型评估步骤

以下操作步骤，每年我都会更新，，所以下方操作步骤可跳过，可以去我文档里查看最新的操作步骤。

打开val.py文件，如下图所示：
修改 model_pt 的值，是自己想要评估的模型路径
修改 data_path ，根据自己的实际情况修改，具体如何修改，查看上方模型训练中的修改步骤

修改 model.val()中的参数，按照自己的需求和电脑硬件的情况更改

model.val(data=data_path,           # 数据集路径
          imgsz=300,                # 图片大小，要和训练时一样
          batch=4,                  # batch
          workers=0,                # 加载数据线程数
          conf=0.001,               # 设置检测的最小置信度阈值。置信度低于此阈值的检测将被丢弃。
          iou=0.6,                  # 设置非最大抑制 (NMS) 的交叉重叠 (IoU) 阈值。有助于减少重复检测。
          device='0',               # 使用显卡
          project='runs/val',       # 保存路径
          name='exp',               # 保存命名
          )