基于深度学习YOLOv10的花卉检测与识别系统

引言

随着深度学习技术的发展，计算机视觉的应用日益广泛，花卉检测与识别作为计算机视觉中的一个重要应用，已被广泛应用于农业、园艺以及生物学等领域。准确的花卉检测与识别不仅可以用于植物种类的识别，还能在园艺管理、环境监测、植物保护等方面发挥重要作用。本项目旨在构建一个基于YOLOv10深度学习模型的花卉检测与识别系统。通过该系统，用户可以上传花卉图像，系统会自动检测并识别花卉的种类。

本文将详细介绍如何构建该系统，具体内容包括数据集的准备、YOLOv10模型的训练、PySide6图形用户界面的实现，并提供完整的代码实现。

1. 项目背景与目标

1.1 背景

花卉作为自然界的重要组成部分，具有极高的生态与经济价值。传统的花卉识别方法依赖人工经验，效率低且容易受到环境因素的影响。随着深度学习和计算机视觉技术的成熟，基于深度学习的花卉识别已成为一种有效的解决方案，能够自动化处理花卉图像识别任务。

YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时检测能力而广泛应用于目标检测任务。YOLOv10是YOLO系列的最新版本，相较于前版本，YOLOv10具有更高的准确率和更快的推理速度，特别适用于实时性要求较高的任务。

1.2 本项目目标

本项目的目标是构