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)

        在preprocess方法中，我们对输入图像进行处理，准备它们以便于模型可以进行预测。而predict方法则调用了模型来对预处理后的图像进行推理。最后，postprocess方法负责解析模型的预测结果，并将其转换为易于理解的格式，包括类别名称、边界框坐标和置信度。

        整个YOLOv8v5Detector类提供了一个完整的检测流程，从加载和预热模型到处理输入图像、执行推理和解析结果。这个流程确保了我们可以准确、高效地对草莓成熟度进行检测，而且通过面向对象的设计，代码的可读性和可维护性都得到了显著提升。

在深入研究这部分代码时，我们不仅理解了模型的工作原理，而且了解了如何将这些理论应用于实践，以解决实际问题。这些代码将直接影响我们草莓成熟度检测系统的性能，是整个系统的基石。

4.3 训练代码

        在我们的草莓成熟度检测系统中，训练一个高效、准确的模型是实现目标检测的关键。我们使用的训练脚本是构建这一系统的核心，它涉及多个重要步骤，每个步骤都经过精心设计以确保最终模型的性能。以下是训练模型的详细代码介绍。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。

        在构建深度学习模型的训练流程时，我们需要一个精确和清晰的训练脚本。此脚本将负责设置训练参数、加载数据以及启动训练过程。以下是基于YOLOv8模型进行草莓成熟度检测的训练代码，我将详细介绍其功能和组成部分。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 导入YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path

        首先，我们导入了必要的库。os 和 torch 是Python的标准库和深度学习框架，分别用于操作系统级任务和深度学习计算。yaml 用于解析YAML文件，这种文件格式常用于配置文件。YOLO 类用于加载和训练YOLO模型，而 QtFusion.path 模块中的 abs_path 函数则用于计算文件的绝对路径。

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

        这行代码确定了训练将在哪个设备上进行。如果GPU可用（即 torch.cuda.is_available() 返回 True），则使用GPU（"0" 表示第一个GPU）。如果不可用，将使用CPU。

if __name__ == '__main__':
    workers = 1
    batch = 8

        我们定义了两个训练参数：workers 和 batch。workers 参数定义了加载数据时用于数据预处理的工作线程数，而 batch 定义了每个批次的大小。这些参数影响数据加载的效率和内存使用量。

data_name = "StrawberryRipeness"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

        这里，我们指定了数据集的名称并构建了YAML配置文件的路径。abs_path 函数计算出配置文件的绝对路径，而 replace 函数确保路径格式与Unix系统兼容。

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)

        我们读取YAML文件，如果文件中包含 path 键，则更新为配置文件所在的目录路径。这步确保模型能够定位到正确的数据集目录。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')

        加载YOLO模型，abs_path 确保模型权重文件的路径是正确的。task='detect' 指定我们加载的模型将用于检测任务。

results2 = model.train(
    data=data_path,
    device=device,
    workers=workers,
    imgsz=640,
    epochs=120,
    batch=batch,
    name='train_v8_' + data_name
)

        最后，我们调用模型的 train 方法来开始训练过程。我们指定了许多参数，包括训练数据的配置文件路径、设备、工作线程数、输入图像大小、训练周期数、批次大小和训练任务的名称。每个参数都经过精心选择，以优化训练过程并获得最佳性能。整个训练脚本紧凑且功能强大，体现了一个高效训练流程的设置。通过这个脚本，我们能够训练一个准确度高、效率优化的草莓成熟度检测模型。这样的训练过程不仅保证了模型的性

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5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

        深入分析YOLOv8在训练期间的损失函数图像，能够为我们提供模型性能和训练过程的宝贵洞见。图表展示了训练和验证损失随着迭代次数的变化趋势，以及模型的精确度和召回率等关键性能指标的进展。

        首先，我们注意到训练和验证阶段的边框损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和目标损失（df1_loss）随着迭代次数增加而稳步下降。这表明模型在捕捉数据特征和优化内部参数方面取得了显著进展。边框损失的下降说明模型在预测目标边框位置上越来越精确，分类损失的下降则指出分类准确性在提高。目标损失（df1_loss）的降低表示模型在识别和定位目标方面的性能正在增强。

        进一步观察精确度（precision）和召回率（recall）随训练过程的变化，可以发现两者均显示出上升趋势，其中精确度的提高表明模型在预测时的准确性提高，即减少了错误标记为目标的情况。召回率的提升则说明模型在识别实际目标方面变得更加全面，遗漏的目标数量在减少。具体来说，随着训练进程的深入，模型对于数据集的学习变得更加充分，从而使得预测结果更加接近实际标注。

        此外，平均精确度（[email protected]和[email protected]:0.95）的提升则从另外两个角度说明了模型性能的提高。[email protected]主要评估了在IoU（交并比）阈值为0.5时的模型表现，而[email protected]:0.95则考虑了更广泛的IoU阈值，从0.5到0.95，提供了一个更全面的性能评估。我们观察到两个指标都随着迭代次数的增加而提高，这不仅表明模型的整体性能在提升，也显示出模型对各种重叠度的目标均有良好的识别能力。

        总的来说，这些损失函数和性能指标的图表为我们提供了模型训练过程中细致的洞见。模型的损失在稳定下降，性能指标在不断提升，表明训练过程有效且模型正在朝着正确的方向发展。然而，我们也需要留意是否存在过拟合的迹象，特别是在迭代次数较后期，如果验证损失停止下降甚至开始上升，那可能就是一个信号。通过继续监控这些指标，并结合实际的验证集表现来做出调整，我们可以确保模型的泛化能力，并在实际应用中达到高精度的目标检测性能。

5.2 PR曲线图

        在机器学习和计算机视觉的任务中，精确度-召回率曲线（Precision-Recall Curve，PR曲线）是评估分类器性能的重要工具之一，尤其是在数据集中存在类别不平衡时。PR曲线展示了分类器在不同阈值设置下的精确度和召回率。

        从提供的PR曲线图中，我们可以看出三个不同类别“未熟草莓”、“成熟草莓”和“变质草莓”在模型中的表现，以及它们各自的曲线。一般而言，PR曲线越接近图像的右上角，表明模型的性能越好，即在保持高召回率的同时也具有高精确度。

        具体到这个图表，我们可以看到“成熟草莓”类别的曲线位于最上方，其平均精确度（[email protected]）最高，达到了0.902，说明模型在识别成熟草莓这一类别上表现出色，能够以高精确度正确标识出绝大多数的成熟草莓，同时保持较低的误报率。“变质草莓”类别的曲线位于中间，[email protected]为0.811，这意味着在识别变质草莓时，模型也展现出了相对较好的性能，尽管稍逊于成熟草莓。“未熟草莓”类别的表现最弱，[email protected]为0.735，反映出在识别未熟草莓时模型可能会有较多的误识别或漏识别。

        总体来说，整个模型的[email protected]达到了0.816，表明模型在所有类别上都有不错的综合表现。然而，进一步优化模型以改善“未熟草莓”类别的检测性能是很有必要的。可能的优化策略包括增加未熟草莓的训练样本、调整分类阈值或者使用数据增强技术来提高模型对未熟草莓的鲁棒性。

        在实际应用中，这样的性能表现表明模型在分辨不同成熟阶段的草莓时能够提供高准确度的结果，这对于自动化采摘系统或成熟度分级系统来说至关重要。通过进一步的优化和调整，我们有望提升模型的整体表现，特别是在识别难度较大的类别上。这些优化措施将直接贡献于模型在现实世界复杂环境中的实际部署和使用。

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几种模型在草莓成熟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。该数据集包含草莓成熟度的图像。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	0.807	0.811	0.809	0.816
F1-Score	0.78	0.78	0.80	0.79

（3）实验结果分析：

       在最新的实验中，我们对YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny以及YOLOv8n这四个模型进行了深入的对比研究，以评估它们在布手势目标检测任务上的性能。实验的目的是揭示每种模型在处理这一特定任务时的优势与不足，同时探索不同模型在各自领域的应用潜力。我们使用统一的数据集和相同的训练条件来确保实验结果的可比性，同时采用F1-Score和mAP作为主要的评价指标，全面评估模型的性能。

       实验结果表明，YOLOv8n在mAP指标上以0.816的表现领先，而YOLOv5nu则以0.807位于末尾。这一结果揭示了YOLOv8n在目标检测任务上的综合性能相对更优，尤其是在目标定位和分类准确度上。YOLOv6n和YOLOv7-tiny的表现相当，mAP分别为0.811和0.809，表明这两个模型在此任务上有相近的效果。

       在F1-Score指标上，YOLOv7-tiny以0.80的成绩稍微领先，而YOLOv5nu和YOLOv6n并列末位，都是0.78。F1-Score是精确度和召回率的调和平均，YOLOv7-tiny在这一指标上的领先表明其在平衡误报和遗漏检测方面做得更好，这对于实际应用中减少误操作尤其关键。

       YOLOv8n的优秀表现可能得益于其更先进的网络架构设计，它可能包含了更多的层和参数，以及可能的注意力机制，从而提升了模型对细节的捕捉能力，尤其是在图像中手势辨识这一细粒度任务上。此外，YOLOv8n可能使用了更先进的训练技巧，如自适应学习率调整和更复杂的数据增强策略，从而在训练过程中获得了更好的泛化能力。

       相比之下，YOLOv5nu的表现略显逊色，这可能与其网络结构相对简单、参数较少有关。较少的模型复杂度虽然可以带来更快的推理速度，但在处理复杂任务时可能难以捕捉到所有必要的特征信息。而YOLOv6n和YOLOv7-tiny则表现出较为平衡的性能，可能是由于它们在网络设计上取得了精确度与计算效率之间的折中。

       通过这些深入的对比和分析，我们可以更好地理解各个模型的性能差异，并为实际应用中的模型选择提供依据。例如，在对实时性要求较高的场景中，可能会倾向于选择YOLOv5nu或YOLOv6n，而在对检测精度要求较高的情况下，则可能会选择YOLOv8n。最终，模型的选择需要根据实际应用的需求和限制进行权衡。

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6. 系统设计与实现

6.1 系统架构概览

        在开发基于YOLOv8/v7/v6/v5的草莓成熟度检测系统时，我们采用了一种模块化和高度可扩展的设计理念。本系统旨在实现对于草莓成熟度个体的实时识别与分析，确保工作场所的安全合规性。以下是我们系统架构设计的核心组成部分：

1. 模型初始化

        在系统的核心，我们采用了YOLOv8/v5Detector类来处理模型的加载和预测功能。此类负责加载预训练的草莓成熟度检测模型，并提供了一个预测接口，用于处理输入图像并返回检测结果。模型类型的选择可以通过model_type属性进行设置，支持多版本的YOLO模型。

2. 界面设计

        系统的用户界面由Detection_UI类负责管理，该类封装了用户交互的各个方面，包括文件上传、摄像头选择、参数配置等功能。我们通过Streamlit库创建了直观的Web界面，使用户能够轻松地上传图片或视频文件，或者直接从选定的摄像头获取实时图像进行检测。

3. 参数配置

        在系统侧边栏中，用户可以自由调整置信度阈值(conf_threshold)和IOU阈值(iou_threshold)，以优化检测效果。这些参数直接影响模型判断目标是否为草莓成熟度的标准，确保了系统的灵活性和适用性。

4. 检测流程

        系统的检测流程主要通过process_camera_or_file方法实现，支持处理来自文件和摄像头的输入。对于文件输入，系统支持图片和视频两种格式，用户上传文件后，系统将调用YOLOv8/v5Detector进行目标检测并显示结果。对于摄像头输入，系统将捕获实时图像帧进行连续检测。

5. 结果展示与日志记录

        检测完成后，系统通过LogTable类进行结果的日志记录，包括检测的目标类型、位置、置信度等信息。同时，检测结果将在用户界面中实时展示，包括绘制的边界框和标签。用户还可以通过侧边栏的导出结果功能，将检测日志导出为CSV文件，便于后续的分析和报告。

6. 模型与数据的管理

        系统设计了abs_path和save_uploaded_file等工具方法，用于处理模型文件和用户上传文件的存储。这些方法确保了系统的数据管理既高效又安全。

6.2 系统流程

        在基于YOLOv8/v7/v6/v5的草莓成熟度检测系统中，整个工作流程可以被概括为以下几个关键步骤。以下内容将为您详细介绍这一流程：

1. 初始化系统与配置： 系统启动时首先进行初始化操作，这包括模型的加载、参数设置以及初始化界面布局等。在Detection_UI类的__init__方法中完成这一过程，这里面涉及到加载模型权重、设置置信度阈值(conf_threshold)、IOU阈值(iou_threshold)以及初始化Streamlit页面布局等。

2. 设置侧边栏配置： 用户通过侧边栏进行模型类型、模型文件、置信度阈值、IOU阈值以及摄像头等选项的配置。这一步骤在setup_sidebar方法中实现，用户的选择将直接影响检测的效果和精度。

3. 处理输入源选择： 根据用户在侧边栏中的选择，决定是从摄像头实时获取图像、从上传的图片文件中读取图像还是从视频文件中提取帧进行检测。process_camera_or_file方法负责处理这一逻辑。

4. 帧处理与模型预测： 对于每一个输入的图像帧，系统首先对其进行预处理以适配模型的输入要求，然后使用加载的YOLO模型进行预测，获取检测结果。这一过程由frame_process方法实现。

5. 结果展示与日志记录： 检测完成后，系统将检测结果（如检测到的对象、置信度等）以图形和文字的形式展示给用户。此外，系统还提供了结果日志记录功能，允许用户将检测结果保存下来。这一功能主要通过logTable实例来完成，它在Detection_UI类中被初始化并在检测流程中不断更新。

6. 用户交互与反馈： 用户可以通过界面上的按钮和选择框与系统进行交互，如更改配置、启动和停止检测等。系统根据用户的操作实时更新检测流程和展示结果。

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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/BV1SM4m1R7bc/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2akppu
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm5hq
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm5ts
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zm59v

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

        在这项研究中，我们深入探讨并实践了基于YOLOv8/v7/v6/v5的草莓成熟度检测系统。通过对YOLO系列多个版本的深入比较与集成，本系统不仅在提高草莓成熟度检测的准确性和实时性方面取得了突破，还借助Streamlit框架成功构建了一个直观、易用且界面友好的Web应用。这使得用户能够方便地上传图像进行草莓成熟度检测，极大地提升了该系统在实际农业生产中的应用潜力。

       经过系列的实验验证，本系统在草莓成熟度的检测精确度和速度上都实现了令人满意的表现。文章进一步提供了完整的数据集处理流程、模型训练与预测的详细代码，以及基于Streamlit的系统设计与实现的具体步骤，方便其他研究人员和开发者进行复现和参考。

       尽管当前的系统已经在草莓成熟度检测任务上取得了显著成就，但鉴于这一任务本身的复杂多变性，我们的系统仍面临许多挑战和改进的空间。未来的工作将从以下方向进行探索：

• 模型优化：我们计划通过深入探索更高级的网络架构和优化策略，比如采用神经网络架构搜索（NAS）技术，来不断提升模型的性能和效率。
• 多模态融合：考虑到草莓成熟度可能受多种因素影响，我们将探讨利用多模态学习方法，融合图像以外的数据，比如环境数据，为模型提供更丰富的信息。
• 跨域适应性：研究跨品种、跨地域的草莓成熟度检测，通过领域适应技术增强模型在不同种植环境下的泛化能力。
• 用户交互体验：进一步完善和优化系统的用户界面（UI）和交互设计，使其更加人性化、直观，满足不同用户群体的需求。
• 实际应用拓展：将草莓成熟度检测技术推广至更广的应用场景，如智能农业管理、食品加工监控等，提升其在实际产业中的价值。

       草莓成熟度检测技术正在迅猛发展，随着技术的进步和应用领域的拓展，我们有理由相信这项基于深度学习的检测技术在不久的将来将在农业自动化、智能监控等多个领域展现更大的影响力。

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1. Bietti, Alberto, et al. "Birth of a transformer: A memory viewpoint." Advances in Neural Information Processing Systems 36 (2024). ↩︎

2. Zhao, Dewei, et al. "A Small Object Detection Method for Drone-Captured Images Based on Improved YOLOv7." Remote Sensing 16.6 (2024): 1002. ↩︎

3. Yusof, Najiha‘Izzaty Mohd, et al. "Assessing the performance of YOLOv5, YOLOv6, and YOLOv7 in road defect detection and classification: a comparative study." Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 13.1 (2024): 350-360. ↩︎

4. Qin, Han, et al. "An Improved Faster R-CNN Method for Landslide Detection in Remote Sensing Images." Journal of Geovisualization and Spatial Analysis 8.1 (2024): 2. ↩︎

5. Qiu, Shi, et al. "Automated detection of railway defective fasteners based on YOLOv8-FAM and synthetic data using style transfer." Automation in Construction 162 (2024): 105363. ↩︎