基于深度学习的农作物病虫害检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集

随着现代农业的发展，作物病虫害的检测和防治已经成为农业生产中非常关键的环节。传统的病虫害检测通常依赖人工巡查，这不仅费时费力，还容易出现疏漏。近年来，随着深度学习技术的不断进步，尤其是目标检测领域的YOLO（You Only Look Once）系列模型的兴起，农作物病虫害的自动识别成为了可能。通过YOLOv8模型结合UI界面，我们能够开发一个便捷的农作物病虫害检测识别系统，帮助农民和农业专家实时检测病虫害并采取及时措施。

本文将详细介绍如何利用YOLOv8模型、数据集和UI界面开发一个农作物病虫害检测识别系统，具体内容包括系统概述、数据集准备、YOLOv8模型训练、UI界面开发及完整代码实现。

目录

一、系统概述

二、环境准备与工具

1. 硬件要求

2. 软件要求

3. 数据集准备

4. 数据预处理与增强

三、YOLOv8模型训练

1. 安装YOLOv8

2. 训练模型

3. 训练过程

4. 模型评估与优化

四、UI界面设计与开发

1. PyQt5界面设计

2. Streamlit界面设计

五、总结与展望

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一、系统概述

该系统的目标是使用YOLOv8模型自动检测农作物的病虫害，并通过UI界面提供实时反馈。用户可以通过上传图像，系统会输出图像中是否存在病虫害以及具体种类。整个系统分为以下几个主要模块：

1. 数据集准备与处理：收集并准备包含农作物病虫害图像的数据集，并进行标注和数据增强。
2. YOLOv8模型训练：使用YOLOv8训练农作物病虫害检测模型。
3. UI界面设计与开发：开发一个用户友好的界面，