class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        super().__init__(params)
        self.model = None
        self.img = None
        self.names = list(Chinese_name.values())
        self.params = params if params else ini_params
	def load_model(self, model_path):
	    self.device = select_device(self.params['device'])
	    self.model = YOLO(model_path)
	    names_dict = self.model.names
	    self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
	    self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
	def preprocess(self, img):
	    self.img = img
	    return img
	
	def predict(self, img):
	    results = self.model(img, **ini_params)
	    return results
	
	def postprocess(self, pred):
	    results = []
	    for res in pred[0].boxes:
	        for box in res:
	            class_id = int(box.cls.cpu())
	            bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
	            bbox = [int(coord) for coord in bbox]
	            result = {
	                "class_name": self.names[class_id],
	                "bbox": bbox,
	                "score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
	                "class_id": class_id,
	            }
	            results.append(result)
	    return results
	    
    def set_param(self, params):
        self.params.update(params)

        predict方法是模型的核心，它将预处理过的图像传递给加载的YOLO模型，得到原始预测结果。该方法利用我们之前设置的参数执行预测，确保结果的一致性和准确性。最后，set_param方法允许用户在运行时更新检测器的参数，使我们的检测器可以根据不同的应用场景灵活调整。

        整体而言，这段代码通过精心设计的类结构和方法，实现了一个完整的水果新鲜程度新鲜程度检测流程，从图像输入到预测输出，每一个环节都经过了优化和定制，以确保模型能够在实际应用中达到最佳的识别效果。

4.3 训练代码

        在深入探究构建深度学习模型的代码时，理解每一行代码的目的及其在整个训练流程中的作用至关重要。本博客将详细分析用于水果新鲜程度新鲜程度检测的YOLO模型的训练过程。以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：

超参数	设置	说明
学习率（lr0）	0.01	决定了模型权重调整的步长大小，在训练初期有助于快速收敛。
学习率衰减（lrf）	0.01	控制训练过程中学习率的降低速度，有助于模型在训练后期细致调整。
动量（momentum）	0.937	加速模型在正确方向上的学习，并减少震荡，加快收敛速度。
权重衰减（weight_decay）	0.0005	防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度。
热身训练周期（warmup_epochs）	3.0	初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。
批量大小（batch）	16	每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。
输入图像大小（imgsz）	640	模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。

        环境设置与模型加载：首先，我们通过必要的库引入段设置了训练环境。代码开始导入os库，用于处理文件路径和目录结构。然后，我们导入torch，这是PyTorch深度学习框架的核心库，提供了GPU加速等高级功能。紧接着，我们从ultralytics库导入了YOLO类，这是实现YOLOv8模型的关键。最后，我们从QtFusion.path模块导入abs_path函数，这将用于获取数据集配置文件的绝对路径。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用于加载YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用于获取文件的绝对路径

        设备的选择是基于计算资源的可用性。如果检测到CUDA可用，则使用GPU（通过设置为"0"）；否则，将使用CPU。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

        数据集准备：在设置了工作进程数和批次大小后，我们为数据集的路径配置定义了变量，通过abs_path函数获得绝对路径，并处理了可能的路径分隔符问题，以保证路径的统一性。workers变量定义了在数据加载时使用的子进程数目，而batch则定义了批量大小，这直接影响了GPU内存的使用量和训练速度。

workers = 1  # 工作进程数
batch = 8  # 每批处理的图像数量
data_name = "Ripeness"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

        YAML文件的读取与写入是为了确保我们的数据集配置正确地指向了数据的实际路径。我们首先打开并读取YAML文件，然后更新其中的path项以指向正确的目录路径。修改完成后，将更新的数据重新写入原YAML文件中。

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

        训练模型：接下来，我们加载预训练的YOLOv8模型。这一步是训练流程的起点，我们通过指定权重文件路径来实现。加载预训练模型是提高训练效率和模型性能的一个常见实践，因为这样可以利用在大量数据上学到的特征。最后，我们开始模型训练过程。调用train方法时，我们传入了多个参数，包括数据集配置、设备类型、工作进程数量、输入图像尺寸、训练周期数、批量大小，以及训练任务的名称。这些参数是高效训练的关键，它们共同决定了模型训练的速度、稳定性以及最终的性能。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

        此段代码整合了从配置数据路径、加载模型、设置训练参数到启动训练的完整过程。通过详细介绍，读者可以深入理解如何在实际项目中部署和训练YOLOv8模型，并且能够根据自身项目的需求，进行必要的调整和优化。

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5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

        在深入分析YOLOv8在水果新鲜程度检测任务上的训练过程时，我们主要关注损失函数的变化以及模型性能的评价指标。训练模型的目标是最小化损失函数，同时提高精度、召回率和平均精度（mAP）。损失函数和性能指标的图像提供了模型训练动态的丰富信息。

        从损失函数的角度观察，可以发现，随着训练的进行，训练集上的方框损失（box_loss）、类别损失（cls_loss）和目标损失（obj_loss）均呈现出下降趋势，这意味着模型对于水果边界框的定位、类别的预测以及目标的检测能力随着时间的推移而增强。特别是方框损失，其快速下降表明模型在学习如何准确地定位到水果的位置方面取得了显著进展。这对于水果新鲜程度检测尤其重要，因为准确的定位是评估新鲜程度的前提。

        同时，验证集的损失函数图像表现出波动性减小，趋于平稳，这通常表明模型在学习过程中逐渐适应了数据集的特性，并且具备了一定的泛化能力。如果验证损失没有随着训练损失的降低而增加，这表明模型没有出现过拟合现象，可以很好地推广到未见过的数据上。

        性能指标方面，精度（precision）图显示了模型预测为正的样本中实际为正的比例，而召回率（recall）图反映了模型在所有正样本中识别出来的比例。我们可以看到，在训练过程中，精度和召回率都有所提高，表明模型能够更准确地识别并正确标记水果的新鲜程度。

        [email protected]是模型在IOU（交并比）阈值为0.5时的平均精度，它可以粗略地评估模型性能。而[email protected]是在IOU从0.5到0.95之间所有阈值的平均精度，这是一个更严格的性能评价，涵盖了对模型定位精度的综合评估。在训练期间，mAP的稳步提升反映了模型预测精度的整体提高。总的来说，损失函数和性能指标的图表显示出YOLOv8模型在水果新鲜程度检测任务上训练效果良好，且没有出现过拟合的迹象。随着训练的进行，模型在各个方面都表现出了明显的改善，这为后续的验证和测试阶段奠定了坚实的基础。

5.2 PR曲线图

        在对YOLOv8模型进行评估后，得到的精度-召回率（Precision-Recall，简称PR）曲线为我们提供了模型性能的详细视图。这条曲线描绘了模型在不同置信度阈值下的精度和召回率。精度是指模型正确检测到的水果新鲜程度实例与所有被检测为该新鲜程度的实例之比，而召回率是指模型正确检测到的实例与数据集中所有该新鲜程度实例之比。理想的模型表现是在高精度和高召回率间找到平衡点。

        从图中可见，我们可以看到随着召回率的增加，精度逐渐下降。在召回率低的区域，精度接近1.0，这意味着模型在极高的置信度阈值下能够非常准确地识别水果的新鲜程度。然而，随着召回率提高，模型开始将更多的样本判断为正类，这导致了一些负类也被误判为正类，因此精度开始下降。这是一个典型的检测模型行为，因为通常会存在这样的权衡：为了找出更多的正类样本（提高召回率），我们可能不得不接受更多的误判（降低精度）。

        曲线下方灰色线条表示了不同置信度阈值下的单个PR值，而蓝色曲线代表了这些值的平滑趋势。在蓝色曲线上方的注释中，我们可以看到模型在[email protected]（平均精度在IOU=0.5时）达到了0.813。这个数值表明，当交并比阈值设定为0.5时，模型在整体上表现出了非常高的检测性能。mAP是衡量检测模型整体性能的一个重要指标，而[email protected]是评估模型对目标定位准确性的一个宽松标准。0.813的mAP值表明我们的模型在大多数情况下都能准确识别水果的新鲜程度，这对于实际应用来说是非常有希望的。

        综合考虑，这条PR曲线和mAP值表明我们的模型在水果新鲜程度检测任务上具有良好的性能，能够以较高的置信度检测出水果的新鲜程度。当然，我们可能需要在模型部署之前调整置信度阈值，以确保在具体应用场景中达到最佳的精度和召回率平衡。

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验

（1）实验设计：
        本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在水果新鲜程度目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含水果新鲜程度的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

• F1-Score：F1-Score 作为衡量模型性能的重要指标，尤其在处理类别分布不均的数据集时显得尤为关键。它通过结合精确率与召回率，提供了一个单一的度量标准，能够全面评价模型的效能。精确率衡量的是模型在所有被标记为正例中真正属于正例的比例，而召回率则关注于模型能够识别出的真正正例占所有实际正例的比例。F1-Score通过两者的调和平均，确保了只有当精确率和召回率同时高时，模型的性能评估才会高，从而确保了模型对于正例的预测既准确又完整。
• mAP（Mean Average Precision）：在目标检测任务中，Mean Average Precision（mAP）是评估模型性能的重要标准。它不仅反映了模型对单个类别的识别精度，而且还考虑了所有类别的平均表现，因此提供了一个全局的性能度量。在计算mAP时，模型对于每个类别的预测被单独考虑，然后计算每个类别的平均精度（AP），最后这些AP值的平均数形成了mAP。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.826	0.815	0.782	0.813
F1-Score	0.77	0.74	0.71	0.75

（3）实验结果分析：

       在我们对YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n进行的性能对比实验中，通过两个关键指标：mAP（平均精度均值）和F1-Score，我们得出了一些有趣的发现。首先，YOLOv5nu在这四个版本中表现最佳，无论是在mAP还是F1-Score上都取得了最高分，分别为0.826和0.77。这表明YOLOv5nu不仅在识别准确度上表现出色，同时在精确度和召回率的平衡方面也有很好的表现。

       紧随其后的是YOLOv8n和YOLOv6n，它们在mAP上的表现相近，分别为0.813和0.815，而在F1-Score上也展现了较好的平衡性，分别为0.75和0.74。这反映了随着YOLO系列的更新，新版本在保持一定精度的同时，也注重提升模型的综合性能。

       相比之下，YOLOv7-tiny的表现稍显逊色，其mAP和F1-Score分别为0.782和0.71。这个结果可能是由于“tiny”版本为了适应计算资源有限的环境，牺牲了一部分的检测能力，因此在性能上有所下降。但是，这种轻量级的设计也使其成为在资源受限设备上的一个实用选择。

        总体来说，每个版本的YOLO模型都有其独特的优点和最适用场景。YOLOv5nu的高性能使其成为需求高精度检测的理想选择。而YOLOv6n和YOLOv8n则展示了新版本在继承前代优势的同时，也在不断优化和创新。对于有资源限制的场合，YOLOv7-tiny提供了一个可行的解决方案，尽管在性能上有所妥协，但仍保持了一定的检测能力。选择哪一个模型，需基于具体需求和可用资源来决定。

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6. 系统设计与实现

6.1 系统架构概览

        在设计基于YOLOv8/v7/v6/v5的水果新鲜程度检测系统时，我们采用了一个模块化的系统架构设计，确保系统既高效又易于维护。以下是系统架构的关键组成部分：

1. 数据处理模块

        这一模块负责处理输入数据，包括图像的加载、预处理、标准化等。在我们的代码中，这部分功能主要通过YOLOv8v5Detector类的preprocess方法实现。它确保输入图像被适当地转换和标准化，以满足模型的输入要求。

2. 模型加载与配置模块

        模型加载与配置是系统的核心，决定了检测性能的上限。YOLOv8v5Detector类承担了这一角色，负责加载预训练的YOLO模型，并通过load_model方法加载指定路径下的模型权重。此外，我们还可以通过该类配置模型的关键参数，如置信度阈值(conf_threshold)和IOU阈值(iou_threshold)，以适应不同的检测需求。

3. 检测执行模块

        检测执行模块直接关联到实时检测功能的实现。在我们的系统中，Detection_UI类的process_camera_or_file方法充当这一模块的核心，它根据用户输入（摄像头实时流或上传的文件）执行检测任务。该方法内部调用frame_process进行单帧图像的检测，并集成了处理摄像头输入和文件输入的逻辑。

4. 检测结果处理模块

        一旦检测完成，我们需要对结果进行处理和展示。Detection_UI类中的frame_process方法不仅执行检测，还处理检测结果，包括绘制检测框、标注类别和置信度。同时，该方法还负责生成选择信息列表(select_info)，便于用户在界面上进行交互式的结果筛选。

5. 用户界面(UI)模块

        为了让用户能够轻松地与系统交互，我们设计了一个直观的用户界面。Detection_UI类的setup_sidebar和setupMainWindow方法负责初始化和布局用户界面，包括侧边栏的配置选项和主窗口的显示模式。用户可以通过UI选择摄像头、上传文件、调整检测参数，并查看检测结果和日志信息。

6.2 系统流程

        在基于YOLOv8/v7/v6/v5的水果新鲜程度检测系统中，系统流程是实现高效、准确检测的关键。下面以程序流程图的形式，详细介绍系统的工作流程：

1. 初始化系统
           系统启动时，首先进行初始化操作，包括加载模型、配置参数和设置用户界面。具体步骤包括：

• 加载模型：YOLOv8v5Detector类的实例化过程中调用load_model方法，加载指定的模型权重文件。
• 配置检测参数：在Detection_UI类的构造函数中，根据用户的选择或默认设置，初始化检测参数，如置信度阈值(conf_threshold)、IOU阈值(iou_threshold)等。
• 设置用户界面：通过Detection_UI类的setup_sidebar和setupMainWindow方法，初始化侧边栏和主窗口，提供用户配置和操作的界面。

2. 用户配置
           用户通过侧边栏进行配置，包括选择模型类型、调整检测参数、选择摄像头或上传文件。系统根据用户的配置更新相应的参数。

3. 处理输入
   根据用户的选择，系统处理摄像头输入或文件上传： 摄像头输入：如果用户选择了摄像头，系统将实时捕捉摄像头数据流进行检测。
   文件上传：如果用户上传了图片或视频文件，系统将加载文件内容准备进行检测。

4. 执行检测
   对于捕捉到的每一帧图像，系统通过Detection_UI类中的frame_process方法进行处理：

• 调用YOLOv8v5Detector类的preprocess方法对图像进行预处理。
• 使用predict方法对预处理后的图像执行检测，获取检测结果。
• 根据检测结果，调用postprocess方法进行结果的后处理，如绘制检测框、标注类别和置信度。

5. 结果展示和日志记录

• 系统将检测结果实时展示在用户界面上，包括绘制的检测框和标注信息。
• 对于检测到的每个对象，系统通过LogTable类记录详细的检测日志，并提供接口供用户导出日志信息。

6. 用户交互
           用户可以通过界面与系统交互，如重新配置检测参数、筛选特定检测结果等。系统将根据用户的操作实时更新界面和检测结果。

        通过以上流程，我们的系统能够实现从输入处理到检测执行，再到结果展示和日志记录的完整工作流程，为用户提供一个高效且友好的水果新鲜程度检测服务。

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代码下载链接

         如果您希望获取博客中提及的完整资源包，包含测试图片、视频、Python文件(*.py)、网页配置文件、训练数据集、代码及界面设计等，可访问博主在面包多平台的上传内容。相关的博客和视频资料提供了所有必要文件的下载链接，以便一键运行。完整资源的预览如下图所示：

        资源包中涵盖了你需要的训练测试数据集、训练测试代码、UI界面代码等完整资源，完整项目文件的下载链接可在下面的视频简介中找到➷➷➷

演示与介绍视频 ：https://www.bilibili.com/video/BV1tx421D7zV/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xm5xv
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2XmZlv
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2XmpZx
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xm5dp

完整安装运行教程：

        这个项目的运行需要用到Anaconda和Pycharm两个软件，下载到资源代码后，您可以按照以下链接提供的详细安装教程操作即可运行成功，如仍有运行问题可私信博主解决：

1. Pycharm和Anaconda的安装教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；

        软件安装好后需要为本项目新建Python环境、安装依赖库，并在Pycharm中设置环境，这几步采用下面的教程可选在线安装（pip install直接在线下载包）或离线依赖包（博主提供的离线包直接装）安装两种方式之一：

2. Python环境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可选一种）；
3. 离线依赖包的安装指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可选一种）；

        如使用离线包方式安装，请下载离线依赖库，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取码：mt8u）。

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7. 结论与未来工作

        本文深入研究并实践了基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型在水果新鲜程度检测领域的应用，成功开发了一个高效且准确的水果新鲜程度检测系统。该系统综合运用了这些先进的检测算法，不仅显著提升了水果新鲜程度的检测准确率和实时性，而且通过Streamlit构建了一个直观、美观且用户友好的Web应用，允许用户轻松进行水果新鲜程度的实时检测，以便于在实际应用中发挥显著作用。

        通过一系列严谨的实验验证，本文所提出的解决方案在提高水果新鲜程度检测的准确性和处理速度方面均取得了显著成效。同时，我们还提供了包括数据处理、模型训练及预测的完整代码，以及基于Streamlit的系统设计与实现细节，为未来的研究者和开发者复现及参考提供了极大的便利。尽管我们在水果新鲜程度检测这一复杂任务上取得了进展，该领域仍然面临诸多挑战和改进的空间。未来，我们计划从以下几个方向进行深入探索：

• 模型优化：继续深化对网络结构的探索和优化策略，考虑应用神经网络架构搜索（NAS）技术，以进一步提高模型的检测性能和效率。
• 多模态融合：探讨结合图像以外的其他模态信息，如语音、文本等，采用多模态学习方法提升水果新鲜程度检测的全面性和准确性。
• 跨域适应性：研究如何使模型具备更好的跨文化、跨环境适应能力，通过领域自适应技术增强模型在不同环境中的泛化能力。
• 用户交互体验：进一步改善系统的用户界面(UI)和交互设计，使之更加人性化和智能化，满足更广泛用户群体的需求。
• 实际应用拓展：拓展水果新鲜程度检测在更多实际场景中的应用，如农业生产、食品安全监管等，充分发挥其在社会经济领域的价值。

        总体来看，随着深度学习技术的持续进步和应用范围的日益扩大，基于YOLOv8/v7/v6/v5的水果新鲜程度检测技术将在不久的将来，在促进农业现代化、提高食品安全水平等方面发挥更加重要的作用。

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1. Liang, Weigang, et al. "Prediction of freshwater ecotoxicological hazardous concentrations of major surfactants using the QSAR–ICE–SSD method." Environment International (2024): 108472. ↩︎

2. Chadwick, Andrew J., et al. "Transferability of a Mask R–CNN model for the delineation and classification of two species of regenerating tree crowns to untrained sites." Science of Remote Sensing 9 (2024): 100109. ↩︎

3. Zubkov, O. V., et al. "INVESTIGATION OF THE YOLOv5 ALGORITHM EFFICIENCY FOR DRONE RECOGNIZATION." Telecommunications and Radio Engineering 83.1 (2024). ↩︎

4. Han, Kai, et al. "Transformer in transformer." Advances in neural information processing systems 34 (2021): 15908-15919. ↩︎

5. Tan, Mingxing, Ruoming Pang, and Quoc V. Le. "Efficientdet: Scalable and efficient object detection." Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2020. ↩︎