随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已经渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶，再到医疗健康，其影响力无处不在。然而，当我们把目光转向中国的农业领域时，一个令人惊讶的事实映入眼帘——在这片广袤的土地上，农业生产仍然大量依赖人力，而非智能机械化。与此同时，国外的农业生产模式早已进入全面机械化的新时代。面对这一现状，我们不禁要思考：如何将AI技术融入农业，引领农业生产走向数字化、智能化？
樱桃，作为一种高价值水果，其种植和采摘过程一直是农业生产中的关键环节。传统的樱桃采摘方式主要依靠人力，这不仅效率低下，而且成本高昂。更重要的是，随着人口老龄化问题的加剧，劳动力短缺已经成为制约农业发展的瓶颈。因此，探索樱桃采摘的智能化解决方案显得尤为重要，深度学习技术的快速发展为我们提供了新的思路。通过结合机械设计和AI智能模型，我们可以实现樱桃采摘的完全智能机械化。具体来说，这种智能采摘系统可以通过前端连接的摄像头对果树上的果实进行实时检测识别。利用深度学习算法，系统能够准确地分辨出已经成熟的果树、半成熟的果实和未成熟的果实。一旦识别出成熟的果实，系统便会将信号传递给机械臂，机械臂则会自动完成采摘动作。这种智能采摘系统的优势显而易见。首先，它大大提高了采摘效率，减少了人力成本。其次，由于机械臂的精准操作，可以减少对果树的伤害，保护果树资源。此外，智能采摘系统还可以根据果实的成熟度进行分拣，提高产品的品质和市场竞争力。本文正是基于这样的背景思考下，想要从软件实验实践分析的角度出发，来实际探索分析此举落地应用的可行性，在前文中我们已经做了相关的开发实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：
《助力樱桃智能自动化采摘，基于YOLOv3全系列【yolov3tiny/yolov3/yolov3spp】参数模型开发构建果园种植采摘场景下樱桃成熟度智能检测识别系统》
本文主要是想要基于经典的YOLOv5全系列的参数模型来开发构建对应的检测系统，首先看下实例效果：
接下来简单看下实例数据集：
本文是选择的是YOLOv5算法模型来完成本文项目的开发构建。相较于前两代的算法模型，YOLOv5可谓是集大成者，达到了SOTA的水平，下面简单对v3-v5系列模型的演变进行简单介绍总结方便对比分析学习:
【YOLOv3】
YOLOv3（You Only Look Once version 3）是一种基于深度学习的快速目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2018年提出。它的核心技术原理和亮点如下：
技术原理：
YOLOv3采用单个神经网络模型来完成目标检测任务。与传统的目标检测方法不同，YOLOv3将目标检测问题转化为一个回归问题，通过卷积神经网络输出图像中存在的目标的边界框坐标和类别概率。
YOLOv3使用Darknet-53作为骨干网络，用来提取图像特征。检测头（detection head）负责将提取的特征映射到目标边界框和类别预测。
亮点：
YOLOv3在保持较高的检测精度的同时，能够实现非常快的检测速度。相较于一些基于候选区域的目标检测算法（如Faster R-CNN、SSD等），YOLOv3具有更高的实时性能。
YOLOv3对小目标和密集目标的检测效果较好，同时在大目标的检测精度上也有不错的表现。
YOLOv3具有较好的通用性和适应性，适用于各种目标检测任务，包括车辆检测、行人检测等。
【YOLOv4】
YOLOv4是一种实时目标检测模型，它在速度和准确度上都有显著的提高。相比于其前一代模型YOLOv3，YOLOv4在保持较高的检测精度的同时，还提高了检测速度。这主要得益于其采用的CSPDarknet53网络结构，主要有三个方面的优点：增强CNN的学习能力，使得在轻量化的同时保持准确性；降低计算瓶颈；降低内存成本。YOLOv4的目标检测策略采用的是“分而治之”的策略，将一张图片平均分成7×7个网格，每个网格分别负责预测中心点落在该网格内的目标。这种方法不需要额外再设计一个区域提议网络（RPN），从而减少了训练的负担。然而，尽管YOLOv4在许多方面都表现出色，但它仍然存在一些不足。例如，小目标检测效果较差。此外，当需要在资源受限的设备上部署像YOLOv4这样的大模型时，模型压缩是研究人员重新调整较大模型所需资源消耗的有用工具。
优点：
速度：YOLOv4 保持了 YOLO 算法一贯的实时性，能够在检测速度和精度之间实现良好的平衡。
精度：YOLOv4 采用了 CSPDarknet 和 PANet 两种先进的技术，提高了检测精度，特别是在检测小型物体方面有显著提升。
通用性：YOLOv4 适用于多种任务，如行人检测、车辆检测、人脸检测等，具有较高的通用性。
模块化设计：YOLOv4 中的组件可以方便地更换和扩展，便于进一步优化和适应不同场景。
缺点：
内存占用：YOLOv4 模型参数较多，因此需要较大的内存来存储和运行模型，这对于部分硬件设备来说可能是一个限制因素。
训练成本：YOLOv4 模型需要大量的训练数据和计算资源才能达到理想的性能，这可能导致训练成本较高。
精确度与速度的权衡：虽然 YOLOv4 在速度和精度之间取得了较好的平衡，但在极端情况下，例如检测高速移动的物体或复杂背景下的物体时，性能可能会受到影响。
误检和漏检：由于 YOLOv4 采用单一网络对整个图像进行预测，可能会导致一些误检和漏检现象。
【YOLOv5】
YOLOv5是一种快速、准确的目标检测模型，由Glen Darby于2020年提出。相较于前两代模型，YOLOv5集成了众多的tricks达到了性能的SOTA：
技术原理：
YOLOv5同样采用单个神经网络模型来完成目标检测任务，但采用了新的神经网络架构，融合了领先的轻量级模型设计理念。YOLOv5使用较小的骨干网络和新的检测头设计，以实现更快的推断速度，并在不降低精度的前提下提高目标检测的准确性。
亮点：
YOLOv5在模型结构上进行了改进，引入了更先进的轻量级网络架构，因此在速度和精度上都有所提升。
YOLOv5支持更灵活的模型大小和预训练选项，可以根据任务需求选择不同大小的模型，同时提供丰富的数据增强扩展、模型集成等方法来提高检测精度。YOLOv5通过使用更简洁的代码实现，提高了模型的易用性和可扩展性。
训练数据配置文件如下：
# Dataset
path: ./dataset
train:
- images/train
val:
- images/test
test:
- images/test
# Classes
names:
0: immature
1: mature
2: medium_mature实验截止目前，本文将YOLOv5系列五款不同参数量级的模型均进行了开发评测，接下来看下模型详情：
# Ultralytics YOLO
标签：YOLOv5,YOLOv4,阈值,检测,模型,采摘,智能,樱桃,mAP0.5
From： https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/139373131