基于yolov11的棉花品種分類檢測系統python源碼+pytorch模型+評估指標曲線+精美GUI界面

【算法介紹】

基于YOLOv11的棉花品種分類檢測系統是一種高效、準確的農作物品種識別工具。該系統利用YOLOv11深度學習模型，能夠實現對棉花主要品種，包括樹棉（G. arboreum）、海島棉（G. barbadense）、草棉（G. herbaceum）和陸地棉（G. hirsutum）的自動識別與分類。

YOLOv11作為YOLO系列的最新版本，引入了多尺度特征融合、注意力機制等先進技術，顯著提升了檢測精度和速度。這使得該系統能夠在復雜的農田環境中，快速準確地識別出不同品種的棉花。

該系統通過采集棉花的圖像數據，利用YOLOv11模型進行訓練和優化，使其能夠學習到各種棉花品種的特征。在實際應用中，系統只需對棉花植株或棉花的某個部位進行拍照，即可自動識別并分類出所屬的品種。

基于YOLOv11的棉花品種分類檢測系統具有廣泛的應用前景，可用于棉花種植管理、品種改良、病蟲害預警等領域。通過該系統，農民和農業專家可以更加便捷地了解棉花的品種分布和生長狀況，為精準農業提供有力的技術支撐。

【效果展示】

?

【訓練數據集介紹】

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)

圖片數量(jpg文件個數)：402

標注數量(xml文件個數)：402

標注數量(txt文件個數)：402

標注類別數：4

標注類別名稱(注意yolo格式類別順序不和這個對應，而以labels文件夾classes.txt為準):["G-arboreum","G-barbadense","G-herbaceum","G-hirsitum"]

每個類別標注的框數：

G-arboreum 框數 = 294

G-barbadense 框數 = 210

G-herbaceum 框數 = 236

G-hirsitum 框數 = 189

總框數：929

使用標注工具：labelImg

標注規則：對類別進行畫矩形框

重要說明：暫無

特別聲明：本數據集不對訓練的模型或者權重文件精度作任何保證，數據集只提供準確且合理標注

圖像預覽：

標注例子：

【訓練信息】

參數值
訓練集圖片數363
驗證集圖片數41
訓練map44.0%
訓練精度(Precision)32.6%
訓練召回率(Recall)44.0%

驗證集評估精度信息

Class

Images

Instances

P

R

mAP50

mAP50-95

all

41

125

0.326

0.44

0.44

0.235

G-arboreum

11

26

0.13

0.154

0.132

0.0542

G-barbadense

9

44

0.266

0.295

0.243

0.143

G-herbaceum

11

27

0.411

0.815

0.733

0.428

G-hirsitum

10

28

0.499

0.497

0.651

0.315

【測試環境】

windows10
anaconda3+python3.8
torch==2.3.0
ultralytics==8.3.81
onnxruntime==1.16.3

【界面代碼】

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()

?

【模型可檢測出4類】

樹棉（G. arboreum）、海島棉（G. barbadense）、草棉（G. herbaceum）和陸地棉（G. hirsutum）

【常用評估參數介紹】

在目標檢測任務中，評估模型的性能是至關重要的。你提到的幾個術語是評估模型性能的常用指標。下面是對這些術語的詳細解釋：

  1. Class：
    • 這通常指的是模型被設計用來檢測的目標類別。例如，一個模型可能被訓練來檢測車輛、行人或動物等不同類別的對象。
  2. Images：
    • 表示驗證集中的圖片數量。驗證集是用來評估模型性能的數據集，與訓練集分開，以確保評估結果的公正性。
  3. Instances：
    • 在所有圖片中目標對象的總數。這包括了所有類別對象的總和，例如，如果驗證集包含100張圖片，每張圖片平均有5個目標對象，則Instances為500。
  4. P（精確度Precision）：
    • 精確度是模型預測為正樣本的實例中，真正為正樣本的比例。計算公式為：Precision = TP / (TP + FP)，其中TP表示真正例（True Positives），FP表示假正例（False Positives）。
  5. R（召回率Recall）：
    • 召回率是所有真正的正樣本中被模型正確預測為正樣本的比例。計算公式為：Recall = TP / (TP + FN)，其中FN表示假負例（False Negatives）。
  6. mAP50：
    • 表示在IoU（交并比）閾值為0.5時的平均精度（mean Average Precision）。IoU是衡量預測框和真實框重疊程度的指標。mAP是一個綜合指標，考慮了精確度和召回率，用于評估模型在不同召回率水平上的性能。在IoU=0.5時，如果預測框與真實框的重疊程度達到或超過50%，則認為該預測是正確的。
  7. mAP50-95：
    • 表示在IoU從0.5到0.95（間隔0.05）的范圍內，模型的平均精度。這是一個更嚴格的評估標準，要求預測框與真實框的重疊程度更高。在目標檢測任務中，更高的IoU閾值意味著模型需要更準確地定位目標對象。mAP50-95的計算考慮了從寬松到嚴格的多個IoU閾值，因此能夠更全面地評估模型的性能。

這些指標共同構成了評估目標檢測模型性能的重要框架。通過比較不同模型在這些指標上的表現，可以判斷哪個模型在實際應用中可能更有效。

【使用步驟】

使用步驟：
（1）首先根據官方框架ultralytics安裝教程安裝好yolov11環境，并安裝好pyqt5
（2）切換到自己安裝的yolo11環境后，并切換到源碼目錄，執行python main.py即可運行啟動界面，進行相應的操作即可

【提供文件】

python源碼
yolo11n.pt模型
訓練的map,P,R曲線圖(在weights\results.png)
測試圖片（在test_img文件夾下面）

注意提供訓練的數據集

    ?

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