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【深度学习目标检测】十九、基于深度学习的芒果计数分割系统-含数据集、GUI和源码（python，yolov8）

作者：从前慢现在也慢 | 2024-02-25 10:21:39

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【深度学习目标检测】十九、基于深度学习的芒果计数分割系统-含数据集、GUI和源码（python，yolov8）

使用深度学习算法检测芒果具有显著的优势和应用价值。以下是几个主要原因：

  1. 特征学习的能力：深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），能够从大量的芒果图像中自动学习和提取特征。这些特征可能是传统方法难以手动设计的，但对于芒果的检测和识别却至关重要。
  2. 适应复杂环境：芒果生长在不同的环境和条件下，其外观、颜色、形状等都可能发生变化。深度学习算法通过大量的训练数据，可以学习到这些变化，从而在不同环境下都能准确地检测芒果。
  3. 处理大数据：在芒果检测中，通常需要处理大量的图像数据。深度学习算法可以高效地处理这些数据，并快速给出检测结果。
  4. 减少人工干预：传统的芒果检测方法可能需要人工目视观察或者使用特定的工具，这既费时又费力。深度学习算法可以实现自动化检测，减少人工干预，提高检测效率。
  5. 提高检测准确性：深度学习算法在训练过程中不断优化，可以实现对芒果的精确检测。与传统方法相比，深度学习算法具有更高的检测准确率和鲁棒性。

综上所述，使用深度学习算法检测芒果可以提高检测效率、准确性和自动化水平，是芒果检测领域的一种重要技术手段。

本文介绍了基于深度学习yolov8的芒果检测系统，包括训练过程和数据准备过程，同时提供了推理的代码和GUI。对准备计算机视觉相关的毕业设计的同学有着一定的帮助。

检测结果如下图：

一、安装YoloV8

yolov8官方文档：主页 - Ultralytics YOLOv8 文档

安装部分参考：官方安装教程

1、安装pytorch

根据本机是否有GPU，安装适合自己的pytorch，如果需要训练自己的模型，建议使用GPU版本。

①GPU版本的pytorch安装

对于GPU用户，安装GPU版本的pytorch，首先在cmd命令行输入nvidia-smi，查看本机的cuda版本，如下图，我的cuda版本是12.4（如果版本过低，建议升级nvidia驱动）：

打开pytorch官网，选择合适的版本安装pytorch，如下图，建议使用conda安装防止cuda版本问题出现报错：

②CPU版本pytorch安装

打开pytorch官网，选择CPU版本安装pytorch，如下图：

2、安装yolov8

在命令行使用如下命令安装：

pip install ultralytics

二、数据集准备

芒果实例分割数据集包含453个训练数据，91个测试数据，数据如下所示：

为了使用yolov8进行训练，需要将数据集转为yolo格式，本文提供转换好的数据集连接：mango-yolov8数据集

三、模型配置及训练

1、数据集配置文件

创建数据集配置文件mango.yaml，内容如下（将path路径替换为自己的数据集路径）：

  1. # Ultralytics YOLO 
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