基于深度学习的木薯病害检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)

视频演示

目录

视频演示

1. 前言​

2. 项目演示

2.1 用户登录界面

2.2 新用户注册

2.3 主界面布局

2.4 个人信息管理

2.5 多模态检测展示

2.6 多模型切换

3.模型训练核心代码

4. 技术栈

5. YOLO模型对比与识别效果解析

5.1 YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12模型对比

5.2 数据集分析

5.3 训练结果

6. 源码获取方式

1. 前言​

木薯是全球重要的粮食作物，其生产常受病害威胁。传统检测方法依赖人工，效率低且难以规模化。为提升病害识别效率，本研究基于YOLO目标检测算法，开发了一套木薯病害智能检测系统。

该系统能够自动识别木薯常见病害，包括褐斑病、褐条病、绿螨侵害和花叶病，并区分健康植株。系统支持多种输入方式，可对图片、视频、批量文件及实时摄像头画面进行检测。用户可通过交互界面调整参数，实时查看检测结果与统计信息。

此外，系统集成模型训练功能，用户可基于自有数据优化模型，并提供了脚本调用接口，便于扩展与应用部署。通过图形化界面与模块化设计，系统在保证检测精度的同时降低了使用门槛，为木薯病害的快速识别与防控提供了实用工具。

本研究后续将围绕系统设计、功能实现与性能验证展开论述，以期为农业智能化检测提供参考。

2. 项目演示

2.1用户登录界面

登录界面布局简洁清晰，左侧展示系统主题，用户需输入用户名、密码及验证码完成身份验证后登录系统。

2.2新用户注册

注册时可自定义用户名与密码，支持上传个人头像；如未上传，系统将自动使用默认头像完成账号创建。

2.3主界面布局

主界面采用三栏结构，左侧为功能操作区，中间用于展示检测画面，右侧呈现目标详细信息，布局合理，交互流畅。

2.4个人信息管理

用户可在此模块中修改密码或更换头像，个人信息支持随时更新与保存。

2.5多模态检测展示

系统支持图片、视频及摄像头实时画面的目标检测。识别结果将在画面中标注显示，并在下方列表中逐项列出。点击具体目标可查看其类别、置信度及位置坐标等详细信息。

2.6多模型切换

系统内置多种已训练模型，用户可根据实际需求灵活切换，以适应不同检测场景或对比识别效果。

3.模型训练核心代码

本脚本是YOLO模型批量训练工具，可自动修正数据集路径为绝对路径，从pretrained文件夹加载预训练模型，按设定参数（100轮/640尺寸/批次8）一键批量训练YOLOv5nu/v8n/v11n/v12n模型。

# -*- coding: utf-8 -*- """ 该脚本用于执行YOLO模型的训练。 它会自动处理以下任务： 1. 动态修改数据集配置文件 (data.yaml)，将相对路径更新为绝对路径，以确保训练时能正确找到数据。 2. 从 'pretrained' 文件夹加载指定的预训练模型。 3. 使用预设的参数（如epochs, imgsz, batch）启动训练过程。 要开始训练，只需直接运行此脚本。 """ import os import yaml from pathlib import Path from ultralytics import YOLO def main(): """ 主训练函数。 该函数负责执行YOLO模型的训练流程，包括： 1. 配置预训练模型。 2. 动态修改数据集的YAML配置文件，确保路径为绝对路径。 3. 加载预训练模型。 4. 使用指定参数开始训练。 """ # --- 1. 配置模型和路径 --- # 要训练的模型列表 models_to_train = [ {'name': 'yolov5nu.pt', 'train_name': 'train_yolov5nu'}, {'name': 'yolov8n.pt', 'train_name': 'train_yolov8n'}, {'name': 'yolo11n.pt', 'train_name': 'train_yolo11n'}, {'name': 'yolo12n.pt', 'train_name': 'train_yolo12n'} ] # 获取当前工作目录的绝对路径，以避免相对路径带来的问题 current_dir = os.path.abspath(os.getcwd()) # --- 2. 动态配置数据集YAML文件 --- # 构建数据集yaml文件的绝对路径 data_yaml_path = os.path.join(current_dir, 'train_data', 'data.yaml') # 读取原始yaml文件内容 with open(data_yaml_path, 'r', encoding='utf-8') as f: data_config = yaml.safe_load(f) # 将yaml文件中的 'path' 字段修改为数据集目录的绝对路径 # 这是为了确保ultralytics库能正确定位到训练、验证和测试集 data_config['path'] = os.path.join(current_dir, 'train_data') # 将修改后的配置写回yaml文件 with open(data_yaml_path, 'w', encoding='utf-8') as f: yaml.dump(data_config, f, default_flow_style=False, allow_unicode=True) # --- 3. 循环训练每个模型 --- for model_info in models_to_train: model_name = model_info['name'] train_name = model_info['train_name'] print(f"\n{'='*60}") print(f"开始训练模型: {model_name}") print(f"训练名称: {train_name}") print(f"{'='*60}") # 构建预训练模型的完整路径 pretrained_model_path = os.path.join(current_dir, 'pretrained', model_name) if not os.path.exists(pretrained_model_path): print(f"警告: 预训练模型文件不存在: {pretrained_model_path}") print(f"跳过模型 {model_name} 的训练") continue try: # 加载指定的预训练模型 model = YOLO(pretrained_model_path) # --- 4. 开始训练 --- print(f"开始训练 {model_name}...") # 调用train方法开始训练 model.train( data=data_yaml_path, # 数据集配置文件 epochs=100, # 训练轮次 imgsz=640, # 输入图像尺寸 batch=8, # 每批次的图像数量 name=train_name, # 模型名称 ) print(f"{model_name} 训练完成！") except Exception as e: print(f"训练 {model_name} 时出现错误: {str(e)}") print(f"跳过模型 {model_name}，继续训练下一个模型") continue print(f"\n{'='*60}") print("所有模型训练完成！") print(f"{'='*60}") if __name__ == "__main__": # 当该脚本被直接执行时，调用main函数 main()

4. 技术栈

• 语言：Python 3.10

• 前端界面：PyQt5

• 数据库：SQLite（存储用户信息）

• 模型：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv11、YOLOv12

5. YOLO模型对比与识别效果解析

5.1 YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12模型对比

基于Ultralytics官方COCO数据集训练结果：

关键结论：

1. 精度最高：YOLO12n（mAP 40.6%），显著领先其他模型（较YOLOv5nu高约6.3个百分点）；

2. 速度最优：YOLO11n（CPU推理56.1ms），比YOLOv8n快42%，适合实时轻量部署；

3. 效率均衡：YOLO12n/YOLO11n/YOLOv8n/YOLOv5nu参数量均为2.6M，FLOPs较低（YOLO12n/11n仅6.5B）；YOLOv8n参数量（3.2M）与计算量（8.7B）最高，但精度优势不明显。

综合推荐：

• 追求高精度：优先选YOLO12n（精度与效率兼顾）；

• 需高速低耗：选YOLO11n（速度最快且精度接近YOLO12n）；

• YOLOv5nu/YOLOv8n因性能劣势，无特殊需求时不建议首选。

5.2 数据集分析

数据集中训练集和验证集一共7400多张图片，数据集目标类别5种：木薯褐斑病、木薯褐条病、木薯绿螨、木薯花叶病、健康木薯，数据集配置代码如下：

names: - CBB - CBSD - CGM - CMD - HEALTHY nc: 5 path: D:\project\python\01Finished\yolo_Cassava_Disease_Identification\train_data test: ../test/images train: ../train/images val: ../valid/images

上面的图片就是部分样本集训练中经过数据增强后的效果标注。

5.3 训练结果

混淆矩阵显示中识别精准度显示是一条对角线，方块颜色越深代表对应的类别识别的精准度越高。

F1指数（F1 Score）是统计学和机器学习中用于评估分类模型性能的核心指标，综合了模型的精确率（Precision）和召回率（Recall），通过调和平均数平衡两者的表现。

当置信度为0.481时，所有类别的综合F1值达到了0.86（蓝色曲线）。

mAP@0.5：是目标检测任务中常用的评估指标，表示在交并比（IoU）阈值为0.5时计算的平均精度均值（mAP）。其核心含义是：只有当预测框与真实框的重叠面积（IoU）≥50%时，才认为检测结果正确。

图中可以看到综合mAP@0.5达到了0.895（89.5%），准确率非常高。

6. 源码获取方式

源码获取方式：https://www.bilibili.com/video/BV1rqUGBxEbg

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