基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

《博主简介》

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二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】

《------正文------》

基本功能演示

在这里插入图片描述

摘要：水稻叶片病害智能诊断系统可以帮助农民和专业人士准确、快速地识别水稻叶片上的病害，从而采取相应的防治措施，提高水稻产量和质量，减少经济损失。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过5932张图片，训练了一个水稻叶片病害智能诊断的识别模型,可用于识别4种不同的水稻病害类型。并基于此模型开发了一款带UI界面的水稻叶片病害智能诊断系统，可用于实时识别场景中的水稻叶片病害类型，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、批量图片、视频以及摄像头进行识别检测。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。

文章目录

基本功能演示
前言
一、软件核心功能介绍及效果演示
- 软件主要功能
- （1）图片检测演示
- （2）视频检测演示
- （3）摄像头检测演示
二、模型的训练、评估与推理
- 1.YOLOv8的基本原理
- 2. 数据集准备与训练
- 3.模型训练
- 4. 训练结果评估
- 5. 利用模型进行推理
【获取方式】
结束语

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取

前言

水稻叶片病害智能诊断系统可以帮助农民和专业人士准确、快速地识别水稻叶片上的病害，从而采取相应的防治措施，提高水稻产量和质量，减少经济损失。

该系统的具体应用场景包括：
农田病害监测：系统可安装在无人机或机器人上，通过航拍或移动检测，在大范围的农田中快速发现水稻叶片病害，帮助农民针对性地进行病虫害防治。
实时诊断：系统能够在实时环境中对水稻叶片进行病害诊断，快速判断病害类型，为及时采取措施提供准确的参考，避免病害的扩散和加重。
病害样本库建设：系统可以收集和保存大量水稻叶片病害样本的图像和诊断结果，建立起完善的病害样本库，为后续的学习与诊断提供有力支持。
多种病害检测：系统不仅可以识别水稻叶片常见的病害如纹枯病、白叶枯病等，也可以适应新出现的水稻病害，提供更加全面的病害检测能力。
综上所述，水稻叶片病害智能诊断系统在现代农业生产中具有重要意义，可以提高农作物的生产效益和质量，为农民和专业人士提供精确的病害诊断和预防控制方法。

博主通过搜集水稻叶片病害的相关数据图片并整理，根据YOLOv8的深度学习技术训练识别模型，并基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的水稻叶片病害智能诊断系统，可支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测。

软件初始界面如下图所示：
在这里插入图片描述

检测结果界面如下：
在这里插入图片描述

一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可进行4种不同水稻叶片病害的类型识别，分别为：['白叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '枯草病'];
2. 支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测；
3. 界面可实时显示识别结果、置信度、用时等信息;

（1）图片检测演示

单个图片检测操作如下：
点击打开图片按钮，选择需要检测的图片，就会显示检测结果。操作演示如下：
在这里插入图片描述

批量图片检测操作如下：
点击打开文件夹按钮，选择需要检测的文件夹【注意是选择文件夹】，可进行批量图片检测，表格中会有所有图片的检测结果信息，点击表格中的指定行，会显示指定行图片的检测结果，双击路径单元格，会看到图片的完整路径。操作演示如下：
在这里插入图片描述

（2）视频检测演示

点击打开视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果。
在这里插入图片描述

（3）摄像头检测演示

点击打开摄像头按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击摄像头按钮，可关闭摄像头。
在这里插入图片描述

二、模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一种前沿的检测与识别技术，它基于先前YOLO版本在目标检测与识别任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。
其主要网络结构如下：
在这里插入图片描述

2. 数据集准备与训练

本文使用的水稻叶片病害数据集共包含5932张图片，分为4个病害类别,分别是['白叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '枯草病']。部分数据集及类别信息如下：
在这里插入图片描述

图片数据集的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将分类的图片分为训练集与验证集放入Data目录下。
在这里插入图片描述

3.模型训练

数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整，最小为1】，代码如下：

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO

# 加载预训练模型
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")
if __name__ == '__main__':
    model.train(data='datasets/Data', epochs=300, batch=4)
    # results = model.val()

4. 训练结果评估

在深度学习中，我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练结束后，可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件，如下所示：
在这里插入图片描述

本文训练结果如下：
通过accuracy_top1图片准确率曲线图我们可以发现，该模型在验证集的准确率约为1.0，结果还是很不错的。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

5. 利用模型进行推理

模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
在这里插入图片描述

图片检测代码如下：

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2

# 所需加载的模型目录
path = 'models/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/BACTERAILBLIGHT3_002.jpg"

# 加载模型
model = YOLO(path, task='classify')

# 检测图片
results = model(img_path)
print(results)
res = results[0].plot()
# res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=0.3,fy=0.3,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)