AI赋能生产生活场景，是加速人工智能技术落地的有利途径，在前文很多具体的业务场景中我们也从实验的角度来尝试性地分析实践了基于AI模型来助力生产生活制造相关的各个领域，诸如：基于AI+硬件实现农业作物除草就是一个比较熟知的场景，对于作物生产采摘场景我们则比较有所涉及，本文的主要目的就是填补这块的空白，以油茶作物采摘场景下的油茶作物成熟检测为切入点，基于目标检测模型来开发构建自动化的油茶作物成熟检测识别系统，这里是开篇，主要是基于YOLOv7来开发实现的实验性质的项目，在实际落地的时候离不开硬件端和控制端的组合，我们这里则主要是偏向软件模型的实现，首先看下实例效果：

在前文我们已经进行了相关的实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：

《赋能智慧农业生产，基于YOLOv3开发构建农业生产场景下油茶作物成熟检测识别系统》

《赋能智慧农业生产，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】开发构建农业生产场景下油茶作物成熟检测识别系统》

《赋能智慧农业生产，基于YOLOv5开发构建农业生产场景下油茶作物成熟检测识别系统》

YOLOv7是 YOLO 系列最新推出的YOLO 结构，在 5 帧/秒到 160 帧/秒范围内，其速度和精度都超过了大部分已知的目标检测器，在 GPU V100 已知的 30 帧/秒以上的实时目标检测器中，YOLOv7 的准确率最高。根据代码运行环境的不同(边缘 GPU、普通 GPU 和云 GPU)，YOLOv7 设置了三种基本模型，分别称为 YOLOv7-tiny、YOLOv7和 YOLOv7-W6。相比于 YOLO 系列其他网络 模 型 ，YOLOv7 的 检 测 思 路 与YOLOv4、YOLOv5相似，YOLOv7 网络主要包含了 Input(输入)、Backbone(骨干网络)、Neck(颈部)、Head(头部)这四个部分。首先，图片经过输入部分数据增强等一系列操作进行预处理后，被送入主干网，主干网部分对处理后的图片提取特征；随后，提取到的特征经过 Neck 模块特征融合处理得到大、中、小三种尺寸的特征；最终，融合后的特征被送入检测头，经过检测之后输出得到结果。
YOLOv7 网络模型的主干网部分主要由卷积、E-ELAN 模块、MPConv 模块以及SPPCSPC 模块构建而成 。在 Neck 模块，YOLOv7 与 YOLOv5 网络相同，也采用了传统的 PAFPN 结构。FPN是YoloV7的加强特征提取网络，在主干部分获得的三个有效特征层会在这一部分进行特征融合，特征融合的目的是结合不同尺度的特征信息。在FPN部分，已经获得的有效特征层被用于继续提取特征。在YoloV7里依然使用到了Panet的结构，我们不仅会对特征进行上采样实现特征融合，还会对特征再次进行下采样实现特征融合。Head检测头部分，YOLOv7 选用了表示大、中、小三种目标尺寸的 IDetect 检测头，RepConv模块在训练和推理时结构具有一定的区别。
接下来简单看下数据集情况：

这里主要是选择了yolov7-tiny这款轻量级参数量级的模型来进行开发训练，训练数据配置文件如下：

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

# number of classes
nc: 2

# class names
names: ['immature', 'mature']

模型文件如下：

# parameters
nc: 2  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple

# anchors
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# yolov7-tiny backbone
backbone:
  # [from, number, module, args] c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True
  [[-1, 1, Conv, [32, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 0-P1/2  
  
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 1-P2/4    
   
   [-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 7
   
   [-1, 1, MP, []],  # 8-P3/8
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 14
   
   [-1, 1, MP, []],  # 15-P4/16
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 21
   
   [-1, 1, MP, []],  # 22-P5/32
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 28
  ]

# yolov7-tiny head
head:
  [[-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, SP, [5]],
   [-2, 1, SP, [9]],
   [-3, 1, SP, [13]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -7], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 37
  
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [21, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P4
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 47
  
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [14, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]], # route backbone P3
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [32, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [32, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 57
   
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, 47], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 65
   
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, 37], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [[-1, -2, -3, -4], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],  # 73
      
   [57, 1, Conv, [128, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [65, 1, Conv, [256, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],
   [73, 1, Conv, [512, 3, 1, None, 1, nn.LeakyReLU(0.1)]],

   [[74,75,76], 1, IDetect, [nc, anchors]],   # Detect(P3, P4, P5)
  ]
 

等待训练完成后看下结果详情。

【Precision曲线】
精确率曲线（Precision-Recall 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）。

【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。

【PR曲线】
精确率-召回率曲线（Precision-Recall Curve）是一种用于评估二分类模型性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）和召回率（Recall）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。

【训练可视化】

【混淆矩阵】

【Batch实例】

感兴趣的话也都可以自行动手实践下！