基于深度学习YOLOv11的番茄成熟度检测系统

1. 引言

番茄成熟度检测在农业生产中具有重要的应用价值。传统的番茄成熟度检测方法主要依赖于人工目检和基于规则的图像处理技术，但这些方法效率低下且容易受环境干扰。近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著进展，尤其是目标检测算法YOLO（You Only Look Once）系列，因其高效性和准确性，被广泛应用于番茄成熟度检测任务中。

本文将详细介绍基于YOLOv11的番茄成熟度检测系统的设计与实现，包括深度学习模型的训练、PySide6界面的设计、数据集的准备以及系统的集成与测试。我们还将提供完整的代码，帮助读者快速上手并实现自己的番茄成熟度检测系统。

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2. YOLOv11简介

YOLOv11是YOLO系列的最新版本，由Ultralytics公司开发并开源。相比于前几代YOLO，YOLOv11在速度和精度上都有显著提升。YOLOv11的主要特点包括：

• 高效性：YOLOv11采用了更轻量级的网络结构，能够在保持高精度的同时，显著提高检测速度。
• 易用性：YOLOv11提供了丰富的预训练模型和简洁的API，用户可以快速上手并进行自定义训练。
• 灵活性：YOLOv11支持多种输入分辨率，