【yolo算法水果新鲜程度检测】

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。

  1. 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。

  2. YOLOv5YOLOv8 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。

  3. 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
  • 在这里插入图片描述

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
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

3. yolo水果检测

  • 类别

nc: 5
names: [‘Apple’, ‘Banana’, ‘Kiwi’, ‘Orange’, ‘Pear’]

  • 数据集和模型

  • 2000张yolo算法水果检测数据集

  • 1万多yolo算法水果检测数据集(数据增强图像)

  • yolov5水果检测数据集 fruit-detect-yolov5-5.zip

  • yolov5水果检测数据集 fruit-detect-yolov5-4.zip

  • yolov5水果检测数据集data3-fruit-detect-yolov5-3.zip

  • yolov5水果检测数据集dataset2 fruit-detect-yolov5-2.zip

  • yolov5水果检测数据集 fruit-detect-yolov5-1.zip

  • yolov5水果和蔬菜检测数据集-Fruits-Vegetables -dataset-yolov5.zip

  • 四类别YOLO水果检测数据集

  • yolov7水果新鲜程度检测+训练好的权重+数据集

  • YOLOv7水果识别+水果检测模型+水果检测数据集

  • YOLOv5水果识别+水果检测模型+水果检测数据集

  • 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

  • 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

  • 水果新鲜程度检测数据集

  • 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

  • YOLOv3水果检测+两种训练好的水果检测模型+水果检测数据集

  • 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

  • YOLO水果检测数据集 fruit-dataset.rar

  • 可视化
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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
    在这里插入图片描述

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trainval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。
  • 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:
  1. 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/
      
  2. 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。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/768835.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

在Spring Boot 2.x中,可以通过添加Redis的依赖来整合Redis

在Spring Boot 2.x中&#xff0c;可以通过添加Redis的依赖来整合Redis。 首先&#xff0c;您需要在pom.xml文件中添加以下依赖&#xff1a; <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis<…

Java基础-正则表达式

文章目录 1.基本介绍2.正则底层实现1.matcher.find()完成的任务2.matcher.group(0)分析1.源代码2.解释&#xff08;不分组&#xff09;3.解释&#xff08;分组&#xff09; 3.总结 3.正则表达式语法1.基本介绍2.元字符的转义符号1.基本介绍2.代码实例 3.字符匹配符1.基本介绍2.…

HTML_CSS学习:表格、表单、框架标签

一、表格_跨行与跨列 1.相关代码 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>表格_跨行与跨列</title> </head> <body><table border"1" cellspacing"0&qu…

学员分享丨学习华为认证,为什么建议报班学习

我一直对计算机科学有着浓厚的兴趣&#xff0c;但在我遇见誉天教育之前&#xff0c;我只是独自摸索&#xff0c;没有明确的方向和方法。然而&#xff0c;在誉天教育&#xff0c;我找到了一个真正为学生着想的地方。这里有一支专业且热情的教师队伍&#xff0c;他们不仅在课堂上…

毕业设计:日志记录编写(3/17起更新中)

目录 3/171.配置阿里云python加速镜像&#xff1a;2. 安装python3.9版本3. 爬虫技术选择4. 数据抓取和整理5. 难点和挑战 3/241.数据库建表信息2.后续进度安排3. 数据处理和分析 3/17 当前周期目标&#xff1a;构建基本的python环境&#xff1a;运行爬虫程序 1.配置阿里云pytho…

C enum(枚举)

枚举是 C 语言中的一种基本数据类型&#xff0c;用于定义一组具有离散值的常量&#xff0c;它可以让数据更简洁&#xff0c;更易读。 枚举类型通常用于为程序中的一组相关的常量取名字&#xff0c;以便于程序的可读性和维护性。 定义一个枚举类型&#xff0c;需要使用 enum 关…

【Postman】工具使用介绍

一、postman工具介绍 1.什么是postman postman是谷歌开发的一款网页调试和接口测试工具&#xff0c;能够发送任何请求类型的http请求&#xff0c;支持GET/POST/PUT/DELETE等方法。postman简单易用&#xff0c;可以直接填写URL&#xff0c;header&#xff0c;body就可以发送一…

训练自己的声音模型,效果超级逼真,最牛的开源声音克隆项目 GPT-SoVITS

GPT-SoVITS 是一个开源的声音克隆项目&#xff0c;可以训练自己的声音模型。 效果非常好&#xff0c;使用超级简单。 如果你有声音克隆的需求&#xff0c;必须要试试这个项目。 不说废话&#xff0c;直接看怎么训练自己的声音模型。 1. 安装 我的是Windows系统&#xff0c…

Linux中的常用基础操作

ls 列出当前目录下的子目录和文件 ls -a 列出当前目录下的所有内容&#xff08;包括以.开头的隐藏文件&#xff09; ls [目录名] 列出指定目录下的子目录和文件 ls -l 或 ll 以列表的形式列出当前目录下子目录和文件的详细信息 pwd 显示当前所在目录的路径 ctrll 清屏 cd…

go的限流

背景 服务请求下游&#xff0c;oom&#xff0c;排查下来发现是一个下游组件qps陡增导致 但是司内网络框架比较挫&#xff0c;竟然不负责框架内存问题&#xff08;有内存管理模块&#xff0c;但逻辑又是无限制使用内存&#xff09; 每个请求一个r、w buffer&#xff0c;请求无限…

c 语言 三元搜索 - 迭代与递归(Ternary Search)

计算机系统使用不同的方法来查找特定数据。有多种搜索算法&#xff0c;每种算法更适合特定情况。例如&#xff0c;二分搜索将信息分为两部分&#xff0c;而三元搜索则执行相同的操作&#xff0c;但分为三个相等的部分。值得注意的是&#xff0c;三元搜索仅对排序数据有效。在本…

快速部署一个devops平台onnedev

简介 1、强大的代码管理&#xff1a;OneDev提供内置的Git服务器&#xff0c;可实现代码版本控制、分支管理和代码协作。您可以轻松地进行代码查找、导航和讨论&#xff0c;并且可以设置代码保护规则&#xff0c;确保代码的质量和安全性。 2、灵活的CI/CD流程&#xff1a;OneD…

实现Spring Web MVC中的文件上传功能,并处理大文件和多文件上传

实现Spring Web MVC中的文件上传功能&#xff0c;并处理大文件和多文件上传 在Spring Web MVC中实现文件上传功能并处理大文件和多文件上传是一项常见的任务。下面是一个示例&#xff0c;演示如何在Spring Boot应用程序中实现这一功能&#xff1a; 添加Spring Web依赖&#x…

SOC 子模块---中断控制器

中断控制器对soc 中的各个外设进行中断管理&#xff0c;进行优先权排队&#xff0c;并送出IQR信号给CPU&#xff1b; 中断控制器在整个系统中的结构&#xff1a; IRQ<n>来源于不同的中断源&#xff0c;比如&#xff1a;I2C,SPI等&#xff0c;INTC收集这些中断&#xff0…

定时器使用场景与解决方案

概况 定时器的作用是可以实现延迟执行某段代码或周期性地执行某段代码&#xff0c;常见的应用场景包括动画效果、定时刷新数据、定时发送请求等。清除定时器是指取消之前设置的定时器&#xff0c;以防止代码在不需要执行的情况下继续执行。在JavaScript中&#xff0c;可以使用c…

HTTP状态码(3)

HTTP 状态码负责表示客户端 HTTP 请求的返回结果、标记服务器端的处理是否正常、通知出现的错误等工作 状态码告知从服务器端返回的请求结果 状态码的职责是当客户端向服务器端发送请求时&#xff0c;描述返回的请求结果。借助状态码&#xff0c;用户可以知道服务器端是正常…

AIGC实战——Transformer模型

AIGC实战——Transformer模型 0. 前言1. T52. GPT-3 和 GPT-43. ChatGPT小结系列链接 0. 前言 我们在 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 一节所构建的 GPT 模型是一个解码器 Transformer&#xff0c;它逐字符地生成文本字符串&#xff0c;并使用因果掩码只关注输入字…

面试问题——redis——缓存穿透、击穿、雪崩

HR&#xff1a;你在项目中的那些场景用到了redis&#xff1f; 1. 缓存穿透问题 &#xff08;项目中使用的方法&#xff09; 2. 缓存击穿 解决办法1&#xff1a;加互斥锁。大量并发时&#xff0c;先让一个人去查&#xff0c;其他人等着。这样剩下人就可在缓存直接获取值。&#…

Web实现名言生成器:JavaScript DOM基础与实例教程

&#x1f31f; 前言 欢迎来到我的技术小宇宙&#xff01;&#x1f30c; 这里不仅是我记录技术点滴的后花园&#xff0c;也是我分享学习心得和项目经验的乐园。&#x1f4da; 无论你是技术小白还是资深大牛&#xff0c;这里总有一些内容能触动你的好奇心。&#x1f50d; &#x…

Linux-安装redis

安装指令 sudo apt-get install redis-server 启动服务 sudo systemctl start redis 查找redis路径 find / -name "filename" linux redis修改密码 sudo nano /etc/redis/redis.conf 找到 "requirepass" 这一行&#xff0c;取消注释并设置新的密码&…