046基于深度学习的杂草检测

原创已于 2023-08-20 19:06:30 修改 · 194 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #开发语言

于 2023-04-08 21:17:53 首次发布

深度学习专栏收录该内容

70 篇文章

订阅专栏

该文章介绍了如何利用Python脚本01makeTxt.py读取图片路径并保存至txt文本，02train.py用于训练模型，而04pyqt界面.py则创建了一个交互式的GUI，用户可以通过加载图片进行识别操作。

demo仓库和视频演示找046期：

到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

效果展示图如下：

代码文件展示如下：

运行01makeTxt.py可以读取图片路径保存再txt文本中，

运行02train.py可以对txt文本中的图片路径读取并训练模型，

运行04pyqt界面.py可以生成一个可视化的界面，通过点击加载感兴趣的图识别。

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

bug_creat0r

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

基于深度学习YOLOv8的田间杂草检测系统

YOLO

02-14

422

并且每张图像都经过手工标注，标注包括杂草的类别、位置等信息。

基于深度学习的田间杂草检测识别系统：YOLOv5与UI界面的实现

YOLO

11-28

878

YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测模型，由Joseph Redmon等人提出。高效性：YOLO系列通过将目标检测问题转换为回归问题，避免了传统目标检测方法的繁琐流程，因此具有极高的检测速度。端到端训练：YOLO模型通过卷积神经网络进行端到端的训练，可以同时进行图像的分类与定位任务。高精度：YOLOv5继承了YOLO系列模型的优点，并在多个数据集上展示出了高精度的检测结果。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

基于深度学习YOLOv12的杂草识别检测系统

YOLO

09-14

908

针对农田杂草高效识别与精准防控的需求，本研究基于深度学习目标检测算法YOLOv12，开发了一套杂草识别检测系统。系统以12类常见杂草（如鳢肠、牵牛、牛筋草等）为检测对象，构建包含2796张训练图像和523张验证图像的YOLO格式数据集，通过数据增强与迁移学习优化模型性能。系统集成Python开发的交互式UI界面，支持用户登录注册、实时检测与结果可视化，测试集平均精度（mAP@0.5）达94.1%。实验表明，YOLOv12在复杂农田场景下对小目标杂草具有鲁棒性，可为智慧农业杂草治理提供自动化解决方案。引言。

基于深度学习YOLOv11的杂草检测系统

YOLO

08-24

351

本研究开发了一种基于深度学习YOLOv11算法的杂草检测系统，专门针对ridderzuring(酸模属杂草)进行识别与检测。系统采用改进的YOLOv11模型架构，通过1661张训练图像、580张验证图像和245张测试图像构建的数据集进行模型训练与评估。研究实现了完整的应用系统，包括用户友好的UI界面、登录注册功能模块以及高效的目标检测后端。实验结果表明，该系统在ridderzuring杂草检测任务中表现出较高的准确率和实时性能，为农业杂草治理提供了智能化解决方案。

基于深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + R-CNN + 数据集

YOLO

11-09

1070

深度学习是机器学习的一种重要方法，采用多层神经网络模型（如卷积神经网络、递归神经网络等）来自动提取数据特征，进行分类、回归等任务。在图像处理领域，深度学习特别适合处理像素级的图像任务，如目标检测、图像分类和图像分割等。卷积神经网络（CNN）因其在计算机视觉中的卓越表现，已成为目标检测、图像分类等任务的核心技术。CNN能够通过卷积层自动提取图像的层次化特征，避免人工设计特征的复杂性。田间杂草检测旨在自动化识别农田中的杂草，并与作物区分开来。

基于深度学习YOLOv12的杂草检测系统

YOLO

08-27

391

本文设计并实现了一种基于深度学习YOLOv12算法的杂草识别检测系统，针对农业场景中的5类目标（蓟、草甸早熟禾、莎草、藜、玉米）进行高效识别。系统采用Python开发，包含完整的YOLOv12模型实现、训练流程及用户交互界面。数据集方面，共收集5,283张标注图像，其中训练集4,971张、验证集312张，确保模型具备良好的泛化能力。技术架构上，系统整合了YOLOv12目标检测算法，通过多尺度特征融合和注意力机制提升小目标杂草检测精度。

基于深度学习的田间杂草检测系统：YOLOv8+UI界面+数据集

YOLO

03-20

568

YOLO（You Only Look Once）是当前非常流行的目标检测算法之一。它的主要特点是端到端的训练与推理，通过一次前向传播即可完成对图像中多个目标的检测。YOLOv8是YOLO系列的最新版本，相比于之前的版本，YOLOv8在精度和速度上有了显著提升，适用于更加复杂的场景。本文介绍了如何利用YOLOv8进行田间杂草检测，结合UI界面和数据集的准备，展示了从数据集准备、模型训练、评估到UI实现的整个流程。

SCI总结基于计算机视觉和深度学习的精准农业杂草检测模型

2201_75529865的博客

05-18

744

本研究提出了一种新的基于计算机视觉和深度学习的精准农业杂草检测和分类(CVDL-WDC)模型。所提出的CVDL-WDC技术旨在正确地区分植物和杂草。所提出的CVDL-WDC技术包括两个过程，即基于多尺度快速RCNN的目标检测和基于最优极限学习机(ELM)的杂草分类。

基于深度学习YOLOv11的杂草识别检测系统

YOLO

09-14

1018

本文基于YOLOv11深度学习框架，设计并实现了一套高效的杂草识别检测系统，旨在解决农业领域中杂草精准识别的实际问题。系统采用改进的YOLOv11算法，结合包含12类杂草（如eclipta、ipomoea等）的数据集（训练集2796张、验证集523张）。系统集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验表明，模型在验证集上达到较高精度（mAP@0.5为95%），显著优于传统方法。本研究为智慧农业中的杂草管理提供了自动化解决方案，代码与模型均已开源。引言。

Python自动化测试框架开发

最新发布

2509_93945719的博客

11-26

396

封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。

Java总结进阶之路（基础二）

2509_94006474的博客

11-24

799

提示：java总结学习之路。

Python在机器学习中的模型训练

2509_93937153的博客

11-26

288

上周对比SVM和随机森林时，用Pipeline把预处理和训练步骤串起来，cross_val_score直接出十折交叉验证结果，整个实验可复现性极高。数据预处理这块绝对是重头戏。最近在做回归项目，r2_score和mean_squared_error这几个指标函数随调随用，省去了自己实现的麻烦。但平心而论，在常规业务场景下，从数据探索到模型上线的整个生命周期，Python的生态链确实做到了无缝衔接。很多库的默认参数就够用，想要精细调控又能深入底层，这种灵活性才是我们坚持用Python搞机器学习的根本原因。

【TensorRT】20250826 日志 - 开启FP16的问题

GG_Bruse的博客

11-23

257

博主最近遇到一个新模型需要转 Engine 的任务，打算采用 Ckpt - ONNX - Engine的方式，遇到了一些小问题，记录一下。

15：00开始面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。

2301_78843735的博客

11-24

617

【摘要】本文分享了一位软件测试工程师的求职经历和面试经验。文章首先描述了作者遭遇降薪后寻求新工作的过程，并反思了在面试中因基础知识不足而失利的情况。随后系统整理了软件测试岗位的常见面试知识点，涵盖16个技术栈：包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python基础、性能测试等核心内容。其中详细列举了各技术栈的高频面试题，如测试步骤设计、Linux命令使用、Python编程题、MySQL优化等。最后提到完整的面试宝典包含近200页内容，旨在帮助求职者高效准备面试，提升通过率。

收藏！软件测试面试题

2401_86705770的博客

11-26

241

作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。

Python全栈开发项目——AI智能聊天机器人

qiao_yue的博客

11-24

806

本项目实现了AI聊天功能，具有语音输入和聊天背景自定义等亮点功能

基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析

2501_94114213的博客

11-26

388

Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。

Python在云原生微服务监控与自动化运维平台中日志处理与告警实践

2501_94182049的博客

11-23

692

开发效率高：快速实现日志解析、指标聚合和告警逻辑生态丰富：支持 Kafka、Prometheus、ElasticSearch、Celery 等易扩展与维护：模块化、异步、插件化设计性能优化灵活：批量、异步、缓存、序列化优化通过异步日志处理、实时指标聚合、告警策略和自动化运维集成，Python 能够支撑高并发云原生服务的监控需求，实现低延迟、高吞吐、可监控、可扩展的运维平台，为企业稳定运营和快速响应提供保障。

基于深度学习的作物与杂草检测识别模型代码

10-21

基于深度学习的作物与杂草检测识别模型通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs），如ResNet、U-Net或者Mask R-CNN等架构。以下是一个简单的概述： 1. **数据预处理**：首先需要收集大量包含作物和杂草样本的图像，并进行标注，例如二分类（作物 vs 杂草）或多类别标注。然后对图像进行标准化，如归一化、尺寸调整等。 2. **模型构建**： - 使用Keras、PyTorch或其他深度学习框架创建CNN模型。可能包括卷积层用于特征提取，池化层用于下采样减少计算量，全连接层用于分类决策。 ```python model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) # 添加更多的卷积层、池化层和Flatten层 model.add(layers.Dense(num_classes, activation='softmax')) ``` 3. **训练过程**： - 将数据集分为训练集、验证集和测试集。 - 使用`fit()`函数训练模型，提供输入数据、标签和超参数，如学习率、批大小等。 ```python model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(train_generator, epochs=num_epochs, validation_data=val_generator) ``` 4. **评估与优化**： - 训练完成后，在验证集上评估模型性能。 - 可能需要调整模型结构、超参数或采用迁移学习进行微调，以提高精度。 5. **应用到实际场景**： - 对新采集的田野图像进行实时预测，标记出作物和杂草区域。