Yolo（You Only Look Once）系列算法是一类流行的一阶段实时目标检测模型，在水果检测领域有着广泛的应用。因其高效性和实时性而受到青睐，可用于识别和定位图像中不同种类的水果以及水果的新鲜度。
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YOLOv3 已被用于水果商品的检测分类。通过训练带有标记水果数据集的YOLOv3模型，它可以检测出图像中的苹果以及其他类型的水果，并且根据不同的项目需求，还可以区分是否损坏。
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YOLOv5 和 YOLOv8 都是对YOLO系列算法的进一步迭代和优化。YOLOv5以其轻量级、快速响应和较高的准确性著称，适用于诸如水果识别、计价及新鲜程度检测等多种应用场景，并可通过集成到GUI应用如PyQt中，提供用户友好的交互界面。
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YOLOv8 在YOLOv5的基础上继续改进，可能引入了新的骨干网络架构、 Anchor-Free 检测头或其他优化策略，这些改进有助于提高对水果特征的捕捉能力和检测精确度，从而在水果目标检测系统中表现更优。
YOLOv3、YOLOv5、YOLOv8，都可以通过训练特定的数据集来实现对水果的检测，包括但不限于苹果、香蕉、橙子等各种水果的类别识别、位置定位以及质量评估（如新鲜度检测）。
1. yolo算法水果新鲜程度检测
-类别
nc: 12
names: [‘Apple’, ‘Fresh apple’, ‘Fresh banana’, ‘Fresh guava’, ‘Fresh orange’, ‘Rotten banana’, ‘Rotten guava’, ‘applerotation’, ‘ripeApple’, ‘rotten apple’, ‘rotten orange’, ‘unripeApple’]
- yolo算法水果新鲜程度检测数据集
- 可视化
2. yolo算法水果好坏检测
- 类别
nc: 6
names: [‘Fresh Apple’, ‘Fresh Banana’, ‘Fresh Orange’, ‘Rotten Apple’, ‘Rotten Banana’, ‘Rotten Orange’]
- 数据集
- 1千左右yolo算法水果好坏-新鲜度检测数据集
- 可视化
3. yolo水果检测
- 类别
nc: 5
names: [‘Apple’, ‘Banana’, ‘Kiwi’, ‘Orange’, ‘Pear’]
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数据集和模型
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2000张yolo算法水果检测数据集
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1万多yolo算法水果检测数据集（数据增强图像）
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yolov5水果检测数据集 fruit-detect-yolov5-5.zip
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yolov5水果检测数据集 fruit-detect-yolov5-4.zip
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yolov5水果检测数据集data3-fruit-detect-yolov5-3.zip
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yolov5水果检测数据集dataset2 fruit-detect-yolov5-2.zip
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yolov5水果检测数据集 fruit-detect-yolov5-1.zip
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yolov5水果和蔬菜检测数据集-Fruits-Vegetables -dataset-yolov5.zip
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四类别YOLO水果检测数据集
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yolov7水果新鲜程度检测+训练好的权重+数据集
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YOLOv7水果识别+水果检测模型+水果检测数据集
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YOLOv5水果识别+水果检测模型+水果检测数据集
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YOLOv5水果新鲜程度检测+练好的水果新鲜程度检测模型+水果新鲜程度检测数据集
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YOLOv3水果新鲜度检测+练好的水果新鲜程度检测模型+水果新鲜程度检测数据集
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水果新鲜程度检测数据集
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YOLOv5水果新鲜程度检测+练好的水果新鲜程度检测模型+pyqt界面+水果新鲜程度检测数据集
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YOLOv3水果检测+两种训练好的水果检测模型+水果检测数据集
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YOLOv5水果检测+两种训练好的水果检测模型+pyqt界面+水果检测数据集
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YOLO水果检测数据集 fruit-dataset.rar
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可视化
4. yolo水果外观好坏-是否新鲜检测
- 类别
nc: 6
names: [‘bad_apple’, ‘apple’, ‘ugly_apple’, ‘bad_banana’, ‘banana’, ‘ugly_banana’]
- 数据集
- YOLOv5水果外观好坏-是否新鲜检测数据集
- 可视化
5. yolov5算法运行步骤
YOLOv5模型训练步骤：
- 环境准备：
- 安装必要的依赖库，包括Python、PyTorch、torchvision等。
- 克隆YOLOv5仓库，通常可以通过GitHub获取源代码或者使用下载好的项目资源包：
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5
数据准备：
- 准备并标注好您的数据集，确保它们按照COCO格式或者YOLO格式（txt）进行组织，包含
train和val两个子目录，每张图片都有对应的.json标注文件或者.txt文件记录边界框坐标和类别标签。 - 在
data目录下创建相应的*.yaml文件，配置数据集路径和其他参数。
模型配置： - 根据需要在
models目录下的.yaml文件中调整模型结构、类别数量（nc参数）、训练参数等。
启动训练：
- 运行训练脚本，指定所需的
.yaml配置文件、权重文件（可选，若初次训练则无需提供预训练权重）以及其他训练参数：python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data <your_dataset.yaml> --weights '' # 若无预训练权重 或 python train.py --weights yolov5s.pt --data <your_dataset.yaml> # 使用预训练权重
监控训练过程：
- 训练过程中会在终端输出损失值和mAP指标，并且TensorBoard可以可视化训练进度。
保存和评估模型：
- 训练完成后，最佳模型会被自动保存至
runs/train/expname目录下，可以根据验证集上的性能指标选择最优模型进行后续部署或微调。
YOLOv5模型检测步骤：
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加载模型：
- 使用训练得到的最佳权重文件进行推理检测：
python detect.py --weights runs/train/expname/best.pt --source test_images/ --output results/
- 使用训练得到的最佳权重文件进行推理检测：
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运行检测：
detect.py脚本将读取指定源文件夹中的图片或视频，然后使用加载的模型进行对象检测，并将带有预测框的结果保存到指定输出目录。
