助力茶园种植鲜叶分级，基于YOLOv3全系列【yolov3tiny/yolov3/yolov3spp】参数模型开发构建茶园种植作业场景下的茶鲜叶分级检测识别系统

标签：鲜叶 YOLOv3 阈值检测模型茶园分级

茶园鲜叶的分级主要基于嫩度、匀度和净度等因素。嫩度是鲜叶分级验收的主要依据。这通常根据芽叶的多少、大小、嫩梢上叶片数和开展程度，以及叶质的软硬、叶色的深浅等来评定等级。例如，红、绿茶对鲜叶的要求以一芽二叶为主，兼采一芽三叶和细嫩对夹叶。匀度也是一个重要的考虑因素。它指的是同批鲜叶的物理性状的一致程度。如果鲜叶品种混杂、老嫩大小不一，或者雨露水叶与无表面水叶混杂，那么这些都会影响到制茶的品质。在评定时，需要根据鲜叶的均匀程度适当考虑升降等级。净度也是一个不可忽视的因素。它主要考察鲜叶中夹杂物的含量。如果鲜叶中混杂有茶花、茶果、老叶、老梗、鳞片、鱼叶以及非茶类的虫体、虫卵、杂草、沙石、竹片等物，那么这些都会影响到茶叶的品质。轻者可能导致降级，重者则需要剔除后才予以验收。在鲜叶分级的过程中，通常会有一系列的工序，包括鲜叶验收、分级、摊放等。验收员会根据鲜叶的品种、老嫩度、匀净度、新鲜度等进行定级、称重、登记、归堆和分别摊放。老嫩混杂或因发热等鲜度较差的叶子会另行摊放，做降级处理。夹杂物如茶果、老叶等也会就地剔除。

茶鲜叶的分级往往需要依赖有丰富采摘分级劳作经验的采茶工才能够完成，过于依赖有经验的劳作者也会导致成本增加，且效率很低，受限于多变的气象条件，人工工作的时间段也会大大受限，随着深度学习人工智能技术的广泛发展进步，越来越多的领域开始引入AI模型，希望融合机械化和智能化打造数字领域，对于茶鲜叶分级采摘也是如此，如果可以整合机械化采摘和AI视觉检测识别模型就可以将工人的采摘“经验”作为领域知识灌输给AI模型，连接机械前端的摄像头对于画面中出现的茶叶进行自动化智能化的检测识别，将计算结果返回给机械臂完成后续的采摘分级工作，极大提高工作效率，不受限于时间、天气的客观限制。本文正是建立在这样的背景思考上，想要探索尝试基于AI模型的方式来探索智能化茶鲜叶分级的可行性，在我们前面的系列博文中也有一些关于茶叶嫩芽的实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：

《融合CBAM注意力机制基于YOLOv5开发构建毛尖茶叶嫩芽检测识别系统》

《基于YOLOv5n/s/m不同参数量级模型开发构建茶叶嫩芽检测识别模型，使用pruning剪枝技术来对模型进行轻量化处理，探索不同剪枝水平下模型性能影响》

《pruning剪枝+distillation蒸馏实现对YOLOv5轻量化处理，以n/m/s三款不同参数量级模型为基准开发构建茶叶嫩芽检测模型，探索分析不同剪枝水平下对模型性能的影响》

《助力茶园种植鲜叶分级，基于经典的YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建茶园种植作业场景下的茶鲜叶分级检测识别系统》

《助力茶园种植鲜叶分级，基于YOLOv7【tiny/l/x】模型开发构建茶园种植作业场景下的茶鲜叶分级检测识别系统》

《助力茶园种植鲜叶分级，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建茶园种植作业场景下的茶鲜叶分级检测识别系统》

《助力茶园种植鲜叶分级，基于YOLO家族最新端到端实时算法YOLOv10全系列【n/s/m/b/l/x】参数模型开发构建茶园种植作业场景下的茶鲜叶分级检测识别系统》
前面大都是基于YOLOv5及更新的模型进行的开发实践，这里本文主要是想基于YOLO系列最为早期具有开创意义的代表作YOLOv3全系列参数模型来开发构建检测模型，首先看下实例效果：

接下来看下数据实例：

本文是选择的比较经典的也是比较古老的YOLOv3来进行模型的开发，YOLOv3（You Only Look Once v3）是一种目标检测算法模型，它是YOLO系列算法的第三个版本。该算法通过将目标检测任务转化为单个神经网络的回归问题，实现了实时目标检测的能力。

YOLOv3的主要优点如下：

实时性能：YOLOv3采用了一种单阶段的检测方法，将目标检测任务转化为一个端到端的回归问题，因此具有较快的检测速度。相比于传统的两阶段方法（如Faster R-CNN），YOLOv3能够在保持较高准确率的情况下实现实时检测。

多尺度特征融合：YOLOv3引入了多尺度特征融合的机制，通过在不同层级的特征图上进行检测，能够有效地检测不同尺度的目标。这使得YOLOv3在处理尺度变化较大的场景时表现出较好的性能。

全局上下文信息：YOLOv3在网络结构中引入了全局上下文信息，通过使用较大感受野的卷积核，能够更好地理解整张图像的语义信息，提高了模型对目标的识别能力。

简洁的网络结构：YOLOv3的网络结构相对简洁，只有75个卷积层和5个池化层，使得模型较易于训练和部署，并且具有较小的模型体积。

YOLOv3也存在一些缺点：

较低的小目标检测能力：由于YOLOv3采用了较大的感受野和下采样操作，对于小目标的检测能力相对较弱。当场景中存在大量小目标时，YOLOv3可能会出现漏检或误检的情况。

较高的定位误差：由于YOLOv3将目标检测任务转化为回归问题，较粗糙的特征图和较大的感受野可能导致较高的定位误差。这意味着YOLOv3在需要较高精度的目标定位时可能会受到一定的限制。

YOLOv3是YOLO系列里程碑性质的模型，随着不断地演变和发展，目前虽然已经在性能上难以与YOLOv5之类的模型对比但是不可否认其做出的突出贡献。

训练数据配置文件如下：

# path
train: ./dataset/images/train/
val: ./dataset/images/test/


# number of classes
nc: 4


# class names
names: ['oneLeafOneBud', 'singleBud', 'threeLeavesOneBud', 'twoLeavesOneBud']

我们开发构建了yolov3全系列的参数模型，包含：yolov3-tiny、yolov3和yolov3-spp，实验阶段保持完全相同的参数设置，等待训练完成我们来整体对比可视化。

【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。
F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。
绘制F1值曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率、召回率和F1分数。
将每个阈值下的精确率、召回率和F1分数绘制在同一个图表上，形成F1值曲线。
根据F1值曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
F1值曲线通常与接收者操作特征曲线（ROC曲线）一起使用，以帮助评估和比较不同模型的性能。它们提供了更全面的分类器性能分析，可以根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。

【loss曲线】

在深度学习的训练过程中，loss函数用于衡量模型预测结果与实际标签之间的差异。loss曲线则是通过记录每个epoch（或者迭代步数）的loss值，并将其以图形化的方式展现出来，以便我们更好地理解和分析模型的训练过程。

【mAP0.5】
mAP0.5，也被称为[email protected]或AP50，指的是当Intersection over Union（IoU）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。IoU是一个用于衡量预测边界框与真实边界框之间重叠程度的指标，其值范围在0到1之间。当IoU值为0.5时，意味着预测框与真实框至少有50%的重叠部分。
在计算mAP0.5时，首先会为每个类别计算所有图片的AP（Average Precision），然后将所有类别的AP值求平均，得到mAP0.5。AP是Precision-Recall Curve曲线下面的面积，这个面积越大，说明AP的值越大，类别的检测精度就越高。
mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，当mAP0.5的值很高时，说明算法能够准确检测到物体的位置，并且将其与真实标注框的IoU值超过了阈值0.5。

【mAP0.5:0.95】
mAP0.5:0.95，也被称为mAP@[0.5:0.95]或AP@[0.5:0.95]，表示在IoU阈值从0.5到0.95变化时，取各个阈值对应的mAP的平均值。具体来说，它会在IoU阈值从0.5开始，以0.05为步长，逐步增加到0.95，并在每个阈值下计算mAP，然后将这些mAP值求平均。
这个指标考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。当mAP0.5:0.95的值很高时，说明算法在不同阈值下的检测结果均非常准确，覆盖面广，可以适应不同的场景和应用需求。
对于一些需求比较高的场合，比如安全监控等领域，需要保证高的准确率和召回率，这时mAP0.5:0.95可能更适合作为模型的评价标准。
综上所述，mAP0.5和mAP0.5:0.95都是用于评估目标检测模型性能的重要指标，但它们的关注点有所不同。mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，而mAP0.5:0.95则考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。

【Precision曲线】
精确率曲线（Precision Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。

【Recall曲线】
召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。