【yolo算法水果新鲜程度检测】

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已于 2024-05-31 21:14:35 修改

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分类专栏： YOLO目标检测文章标签： YOLO 算法

于 2024-03-24 16:21:26 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhiqingAI/article/details/136969433

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本文介绍了YOLO系列算法，特别是YOLOv3、YOLOv5和YOLOv8在水果检测领域的应用，强调了它们在实时性和准确性方面的优势。这些模型通过训练特定数据集，用于水果类别识别、位置定位和新鲜度评估。同时，文章还提到了如何将这些模型集成到GUI应用中以提供用户友好的交互界面。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Yolo（You Only Look Once）系列算法是一类流行的一阶段实时目标检测模型，在水果检测领域有着广泛的应用。因其高效性和实时性而受到青睐，可用于识别和定位图像中不同种类的水果以及水果的新鲜度。

YOLOv3 已被用于水果商品的检测分类。通过训练带有标记水果数据集的YOLOv3模型，它可以检测出图像中的苹果以及其他类型的水果，并且根据不同的项目需求，还可以区分是否损坏。
YOLOv5 和 YOLOv8 都是对YOLO系列算法的进一步迭代和优化。YOLOv5以其轻量级、快速响应和较高的准确性著称，适用于诸如水果识别、计价及新鲜程度检测等多种应用场景，并可通过集成到GUI应用如PyQt中，提供用户友好的交互界面。
YOLOv8 在YOLOv5的基础上继续改进，可能引入了新的骨干网络架构、 Anchor-Free 检测头或其他优化策略，这些改进有助于提高对水果特征的捕捉能力和检测精确度，从而在水果目标检测系统中表现更优。

YOLOv3、YOLOv5、YOLOv8，都可以通过训练特定的数据集来实现对水果的检测，包括但不限于苹果、香蕉、橙子等各种水果的类别识别、位置定位以及质量评估（如新鲜度检测）。

1. yolo算法水果新鲜程度检测

-类别

nc: 12
names: [‘Apple’, ‘Fresh apple’, ‘Fresh banana’, ‘Fresh guava’, ‘Fresh orange’, ‘Rotten banana’, ‘Rotten guava’, ‘applerotation’, ‘ripeApple’, ‘rotten apple’, ‘rotten orange’, ‘unripeApple’]

yolo算法水果新鲜程度检测数据集
可视化

2. yolo算法水果好坏检测

类别

nc: 6
names: [‘Fresh Apple’, ‘Fresh Banana’, ‘Fresh Orange’, ‘Rotten Apple’, ‘Rotten Banana’, ‘Rotten Orange’]

水果质量检测（不同场景）

data.yaml

train: E:\python_code\dataset\Fruit_Quality_data\train/images
val: E:\python_code\dataset\Fruit_Quality_data\valid/images
test: E:\python_code\dataset\Fruit_Quality_data\test/images
nc: 6
names:
- bad apple
- bad banana
- bad orange
- good apple
- good banana
- good orange

3. yolo水果检测

类别

nc: 5
names: [‘Apple’, ‘Banana’, ‘Kiwi’, ‘Orange’, ‘Pear’]

4. yolo水果外观好坏-是否新鲜检测

类别

nc: 6
names: [‘bad_apple’, ‘apple’, ‘ugly_apple’, ‘bad_banana’, ‘banana’, ‘ugly_banana’]

5. yolov5算法运行步骤

YOLOv5模型训练步骤：

环境准备：
- 安装必要的依赖库，包括Python、PyTorch、torchvision等。
- 克隆YOLOv5仓库，通常可以通过GitHub获取源代码或者使用下载好的项目资源包：
```
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
```

数据准备：

准备并标注好您的数据集，确保它们按照COCO格式或者YOLO格式（txt）进行组织，包含train和val两个子目录，每张图片都有对应的.json标注文件或者.txt文件记录边界框坐标和类别标签。
在data目录下创建相应的*.yaml文件，配置数据集路径和其他参数。
模型配置：
根据需要在models目录下的.yaml文件中调整模型结构、类别数量（nc参数）、训练参数等。

启动训练：

运行训练脚本，指定所需的.yaml配置文件、权重文件（可选，若初次训练则无需提供预训练权重）以及其他训练参数：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data <your_dataset.yaml> --weights '' # 若无预训练权重
或
python train.py --weights yolov5s.pt --data <your_dataset.yaml> # 使用预训练权重

监控训练过程：

训练过程中会在终端输出损失值和mAP指标，并且TensorBoard可以可视化训练进度。

保存和评估模型：

训练完成后，最佳模型会被自动保存至runs/train/expname目录下，可以根据验证集上的性能指标选择最优模型进行后续部署或微调。

YOLOv5模型检测步骤：

加载模型：

使用训练得到的最佳权重文件进行推理检测：

python detect.py --weights runs/train/expname/best.pt --source test_images/ --output results/

运行检测：
- detect.py脚本将读取指定源文件夹中的图片或视频，然后使用加载的模型进行对象检测，并将带有预测框的结果保存到指定输出目录。