【算法介绍】 基于YOLOv11的石榴病害检测系统是一种高效、精准的农业智能诊断工具。
该系统利用了YOLOv11这一最新版本的目标检测模型，具备强大的病害识别能力。
YOLOv11模型在石榴病害检测系统中，经过针对石榴病害的特定数据集进行微调，能够准确识别出石榴上常见的四种病害：Alternaria（链格孢属病害）、Anthracnose（炭疽病）、Bacterial_Blight（细菌性病害，如白叶枯病）以及Cercospora（尾孢属病害，如大豆灰斑病，此处可能指石榴上类似的由尾孢菌引起的病害）。
这些病害对石榴的产量和品质有着重要影响，早期精准识别能够帮助农户及时采取措施，减少病害造成的损失。
该系统在实际应用中，通过采集石榴叶片或果实的图像，利用YOLOv11模型进行实时检测，能够在短时间内识别出病害种类，并标注出病害在图像中的位置。
这为农户提供了便捷、直观的病害诊断方式，有助于提高病害防治的效率和准确性。
总之，基于YOLOv11的石榴病害检测系统是一项具有创新性和实用性的农业技术，将为石榴产业的健康发展提供有力支持。
【效果展示】
【训练数据集介绍】 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：2356 标注数量(xml文件个数)：2356 标注数量(txt文件个数)：2356 标注类别数：4 标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["Alternaria","Anthracnose","Bacterial_Blight","Cercospora"] 每个类别标注的框数： Alternaria 框数 = 1437 Anthracnose 框数 = 111 Bacterial_Blight 框数 = 225 Cercospora 框数 = 650 总框数：2423 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注 图片预览：
标注例子：
【训练信息】 参数值训练集图片数2100验证集图片数200训练map45.7%训练精度(Precision)40.0%训练召回率(Recall)48.7% 验证集评估精度信息 ClassImagesInstancesPRmAP50mAP50-95all2002050.40.4870.4570.437Alternaria1201200.7010.90.8460.821Anthracnose10100.07990.10.1140.109Bacterial_Blight23230.3730.2170.3170.291Cercospora47520.4470.7310.5530.529 【测试环境】 windows10 anaconda3+python3.8 torch==2.3.0 ultralytics==8.3.81 onnxruntime==1.16.3 【界面代码】
class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):
signal = QtCore.pyqtSignal(str, str)
def setupUi(self):
self.setObjectName("MainWindow")
self.resize(1280, 728)
self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)
self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
self.weights_dir = './weights'
self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))
self.picture.setStyleSheet("background:black")
self.picture.setObjectName("picture")
self.picture.setScaledContents(True)
self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))
self.label_2.setObjectName("label_2")
self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)
self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))
self.cb_weights.setObjectName("cb_weights")
self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)
self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))
self.label_3.setObjectName("label_3")
self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))
self.hs_conf.setProperty("value", 25)
self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
self.hs_conf.setObjectName("hs_conf")
self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)
self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))
self.dsb_conf.setMaximum(1.0)
self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)
self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25)
self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf")
self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)
self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))
self.dsb_iou.setMaximum(1.0)
self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)
self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45)
self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou")
self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)
self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))
self.hs_iou.setProperty("value", 45)
self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
self.hs_iou.setObjectName("hs_iou")
self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)
self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))
self.label_4.setObjectName("label_4")
self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))
self.label_5.setObjectName("label_5")
self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)
self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))
self.le_res.setObjectName("le_res")
self.setCentralWidget(self.centralwidget)
self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self)
self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))
self.menubar.setObjectName("menubar")
self.setMenuBar(self.menubar)
self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self)
self.statusbar.setObjectName("statusbar")
self.setStatusBar(self.statusbar)
self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self)
self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)
self.toolBar.setObjectName("toolBar")
self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)
self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self)
icon = QtGui.QIcon()
icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
self.actionopenpic.setIcon(icon)
self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic")
self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)
self.action = QtWidgets.QAction(self)
icon1 = QtGui.QIcon()
icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
self.action.setIcon(icon1)
self.action.setObjectName("action")
self.action.triggered.connect(self.open_video)
self.action_2 = QtWidgets.QAction(self)
icon2 = QtGui.QIcon()
icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
self.action_2.setIcon(icon2)
self.action_2.setObjectName("action_2")
self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)
self.actionexit = QtWidgets.QAction(self)
icon3 = QtGui.QIcon()
icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
self.actionexit.setIcon(icon3)
self.actionexit.setObjectName("actionexit")
self.actionexit.triggered.connect(self.exit)
self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)
self.toolBar.addAction(self.action)
self.toolBar.addAction(self.action_2)
self.toolBar.addAction(self.actionexit)
self.retranslateUi()
QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)
self.init_all()
【模型可检测出4类】
四种病害：Alternaria（链格孢属病害）、Anthracnose（炭疽病）、Bacterial_Blight（细菌性病害，如白叶枯病）以及Cercospora（尾孢属病害，如大豆灰斑病，此处可能指石榴上类似的由尾孢菌引起的病害）
【常用评估参数介绍】
在目标检测任务中，评估模型的性能是至关重要的。
你提到的几个术语是评估模型性能的常用指标。
下面是对这些术语的详细解释： Class ： 这通常指的是模型被设计用来检测的目标类别。
例如，一个模型可能被训练来检测车辆、行人或动物等不同类别的对象。
Images ： 表示验证集中的图片数量。
验证集是用来评估模型性能的数据集，与训练集分开，以确保评估结果的公正性。
Instances ： 在所有图片中目标对象的总数。
这包括了所有类别对象的总和，例如，如果验证集包含100张图片，每张图片平均有5个目标对象，则Instances为500。
P（精确度Precision） ： 精确度是模型预测为正样本的实例中，真正为正样本的比例。
计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)，其中TP表示真正例（True Positives），FP表示假正例（False Positives）。
R（召回率Recall） ： 召回率是所有真正的正样本中被模型正确预测为正样本的比例。
计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)，其中FN表示假负例（False Negatives）。
mAP50 ： 表示在IoU（交并比）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。
IoU是衡量预测框和真实框重叠程度的指标。
mAP是一个综合指标，考虑了精确度和召回率，用于评估模型在不同召回率水平上的性能。
在IoU=0.5时，如果预测框与真实框的重叠程度达到或超过50%，则认为该预测是正确的。
mAP50-95 ： 表示在IoU从0.5到0.95（间隔0.05）的范围内，模型的平均精度。
这是一个更严格的评估标准，要求预测框与真实框的重叠程度更高。
在目标检测任务中，更高的IoU阈值意味着模型需要更准确地定位目标对象。
mAP50-95的计算考虑了从宽松到严格的多个IoU阈值，因此能够更全面地评估模型的性能。
这些指标共同构成了评估目标检测模型性能的重要框架。
通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。
【使用步骤】 使用步骤： （1）首先根据官方框架ultralytics安装教程安装好yolov11环境，并安装好pyqt5 （2）切换到自己安装的yolo11环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可 【提供文件】 python源码 yolo11n.pt模型 训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png) 测试图片（在test_img文件夹下面） 注意不提供训练的数据集