基于深度学习YOLOv8的农作物害虫检测系统（深度学习模型 + UI界面 + 训练数据集）

引言

在现代农业中，害虫是农作物生长的主要威胁之一。传统的害虫检测方法依赖人工观察或使用简单的传感器，这些方法不仅效率低下，而且对环境要求较高，容易受到人为因素的影响。随着深度学习技术的飞速发展，基于计算机视觉的害虫检测系统越来越成为农业自动化的重要组成部分。YOLO（You Only Look Once）系列的深度学习目标检测模型，特别是YOLOv8，凭借其优异的检测速度和精度，成为了许多视觉识别任务的首选。

本文将介绍如何基于YOLOv8实现一个农作物害虫检测系统，包括数据集的准备、模型的训练、评估与推理，并结合PySide6开发一个用户友好的图形界面（GUI）。这样一套系统可以帮助农业工作者更高效地识别和管理农田中的害虫，最终提升农作物的生产力和质量。

1. 数据集准备与预处理

1.1 参考数据集

农作物害虫检测的第一步是准备合适的训练数据集。以下是几个推荐的数据集资源，它们适合用于农作物害虫检测任务：

• PlantVillage Dataset：这是一个广泛使用的农业数据集，包含了多种作物和病虫害的图像，包括叶片的不同损害程度。该数据集提供了农作物病虫害的标注图像，可以用于训练YOLOv8模型。
• Insect Pest Dataset：这是一个专门针对农业害虫的图像数据集，包含了不同种类的害虫图像及其标注。该数据集提供了害虫的多种视角，适用于训练害虫检测模型。
• 自定义数据集：如果现有的数据集不足以满足需求