项目介绍
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下:
算法模型:
yolov8、yolov8 + SE注意力机制 或 yolov5、yolov5 + SE注意力机制 , 直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要,因为有些同学的电脑没有 GPU,无法自行训练。
数据集:
网上下载的数据集,格式都已转好,可直接使用。
界面:
PyQt5
以上是本篇博客的简单说明,添加注意力机制可作为模型的创新点 。
摘要:中药材识别系统在现代中医药研究与智慧医疗领域中具有重要意义,不仅能够有效提升中药材识别的效率,还能为中药材鉴定、药材管理和医疗辅助提供强有力的技术支持。本文介绍了一款基于YOLOv8深度学习框架的中药材智能识别模型,该模型使用了大量不同种类、产地和加工形式的中药材图像进行训练,能够精准识别在不同光照、角度和背景下的中药材特征。
我们还开发了一款带有UI界面的中药材识别系统,支持实时检测中药材的种类,并通过图形界面直观展示识别结果。系统采用Python与PyQt5开发,能够处理图片、视频及摄像头输入的中药材识别,并能保存检测结果以供后续分析。
此外,本文附带了完整的Python代码和详细的使用指南,帮助用户快速上手,搭建并测试中药材识别系统。完整的代码资源及使用方法请见文章末尾。通过本系统,开发者可以更高效地实现中药材智能识别功能,广泛应用于中药材市场监管、中药材品质分析及智慧药房等场景,从而提升系统的智能化程度与应用价值。
前言
人脸年龄识别技术在现代智能技术和人机交互领域中具有重要意义,能够提升年龄识别效率并优化用户体验。在智能化应用场景中,快速且精准地识别人脸年龄,可以帮助企业与开发者在安防、个性化推荐以及社会管理等领域中高效决策,减少错误率并提升服务质量。特别是在智能系统中,精准的年龄识别是实现自动化推荐和用户行为分析的核心基础。同时,人脸年龄识别技术还能为数据分析与行为研究提供重要支持,促进更科学的技术创新和用户管理。
人脸年龄识别技术已经在多个应用场景中得到广泛应用,包括安防监控、用户画像分析、个性化推荐、智能营销等。依托高效的识别系统,企业与研究人员可以实时捕捉用户年龄段特征,并根据分析结果优化业务流程,从而提升用户体验与运营效率。
在现代智能化系统中,人脸年龄识别系统可以与其他技术协同使用,例如行为分析平台、智能推荐算法和客户管理系统,形成完整的用户识别与服务方案。系统能够快速检测图像或视频中的人脸年龄,准确分类用户年龄段,为企业和研究人员提供可靠的分析数据,帮助实现精准服务和个性化管理。
本文基于人脸年龄识别的图像数据,利用YOLOv8、YOLOv5等目标检测技术,结合Python与PyQt5,开发了一款功能强大的人脸年龄识别系统。该系统支持图片、视频及摄像头输入的实时检测,并能够保存检测结果,为用户提供简洁直观的使用体验,助力开发者快速、精准地进行人脸年龄识别与相关应用开发。
目录
- 项目介绍
- 前言
- 功能展示:
- 🌟 一、环境安装
- 🌟 二、数据集介绍
- 🌟 三、深度学习算法介绍
- 1. yolov8相关介绍
- 2. yolov5相关介绍
- 🌟 四、模型训练步骤
- 🌟 五、模型评估步骤
- 🌟 六、训练结果
- 结束语 🌟 🌟🌟🌟
功能展示:
部分核心功能如下:
- 功能1: 支持单张图片识别
- 功能2: 支持遍历文件夹识别
- 功能3: 支持识别视频文件
- 功能4: 支持摄像头识别
- 功能5: 支持结果文件导出(xls格式)
- 功能6: 支持切换检测到的目标查看
更多的其他功能以及界面样式可以通过下方视频演示查看。
基于深度学习的100种中草药识别系统(yolov8)
🌟 一、环境安装
文档中有详细的环境安装指南,包括 Python、PyCharm、CUDA、Torch 等库的安装步骤,所有版本均已适配。你可以根据文档或视频教程一步步完成安装。
经过三年多的经验积累,我整理了在帮助他人安装环境过程中常见的问题和解决方法,并汇总到这份文档中。无论你是使用 GPU 版还是 CPU 版,都能找到相关的安装细节和说明。文档会定期更新,以确保最新的环境配置和优化,供大家参考。
文档截图如下:
🌟 二、数据集介绍
数据集已经分好 train、val、test
文件夹,也提供转好的yolo
格式的标注文件,可以直接使用。
100个种类,8000多张数据集
🌟 三、深度学习算法介绍
本系统集成了多个不同的算法版本和界面版本,以下是对这些版本的概述:
算法版本方面,系统提供了多种深度学习算法和传统图像处理技术,用户可以选择最合适的算法进行任务处理。此外,各算法版本经过严格的测试和优化,以提供更高的准确率和效率。
在界面版本方面,系统设计了多种用户界面风格,可以选择简约、直观的界面,快速上手进行操作;也可以选择功能丰富的专业界面,满足复杂任务的需求。界面设计注重用户体验,确保用户在操作过程中能够方便地访问各种功能。
此外,系统还支持实时更新和扩展,可以根随时添加新的算法模块或界面选项。这种灵活性不仅提高了系统的适用性,也为未来的技术发展预留了空间。
总之,本系统通过多个算法和界面版本的组合,提供了丰富的选择和强大的功能。
下面是对包含到的算法的大概介绍:
1. yolov8相关介绍
YOLOv8 是当前深度学习领域内的一个SOTA(State-Of-The-Art)模型,凭借其前代版本的技术积累,再次引领了目标检测算法的发展方向。与其前辈不同,YOLOv8在模型结构和计算方式上都做了创新性调整,旨在实现更高效的计算和更灵活的应用场景适应能力。全新的骨干网络设计,结合Anchor-Free 检测头,让模型在面对不同输入尺寸、不同目标尺度时的表现更加出色,极大提升了性能和准确性。
此外,YOLOv8 的另一个重要进步在于它采用了全新的损失函数,使得训练过程更加稳定和高效。无论是在传统的CPU平台上运行,还是在更强大的GPU平台上进行加速,YOLOv8 都能够适应不同硬件资源的场景,确保在各种场合下保持高效的推理速度和精确的检测能力。
不过,值得注意的是,ultralytics 这一开发团队并没有直接将其开源库命名为 YOLOv8,而是采用了ultralytics的品牌名来命名整个项目。这并非单纯的命名策略,而是反映了其定位的重大变化。ultralytics 将这个库不仅视为一个算法框架,而非仅仅一个 YOLO 版本的延续。其设计目标之一是打造一个能够适应不同任务的算法平台,无论是目标检测、分类、分割,还是姿态估计,都能够在这个框架中被高效地支持。
这也意味着,未来的ultralytics 开源库将不仅限于 YOLO 系列,它的可扩展性为用户提供了更大的可能性。无论是使用非 YOLO 系列模型,还是面对不同应用领域的特定需求,ultralytics都提供了灵活且高效的解决方案。
总的来说,ultralytics 开源库 的优势可以归纳为以下几个要点:
如此一来,ultralytics 不仅能够帮助开发者在算法研究和工程应用上取得突破,更能推动未来智能视觉领域的进一步发展。
网络结构如下:
2. yolov5相关介绍
YOLOV5有YOLOv5n,YOLOv5s,YOLOv5m,YOLOV5l、YOLO5x五个版本。这个模型的结构基本一样,不同的是deth_multiole模型深度和width_multiole模型宽度这两个参数。就和我们买衣服的尺码大小排序一样,YOLOV5n网络是YOLOV5系列中深度最小,特征图的宽度最小的网络。其他的三种都是在此基础上不断加深,不断加宽。不过最常用的一般都是yolov5s模型。
本系统采用了基于深度学习的目标检测算法YOLOv5,该算法是YOLO系列算法的较新版本,相比于YOLOv3和YOLOv4,YOLOv5在检测精度和速度上都有很大的提升。YOLOv5算法的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。此外,YOLOv5还引入了一种称为SPP(Spatial Pyramid Pooling)的特征提取方法,这种方法可以在不增加计算量的情况下,有效地提取多尺度特征,提高检测性能。
在YOLOv5中,首先将输入图像通过骨干网络进行特征提取,得到一系列特征图。然后,通过对这些特征图进行处理,将其转化为一组检测框和相应的类别概率分数,即每个检测框所属的物体类别以及该物体的置信度。YOLOv5中的特征提取网络使用CSPNet(Cross Stage Partial Network)结构,它将输入特征图分为两部分,一部分通过一系列卷积层进行处理,另一部分直接进行下采样,最后将这两部分特征图进行融合。这种设计使得网络具有更强的非线性表达能力,可以更好地处理目标检测任务中的复杂背景和多样化物体。
在YOLOv5中,每个检测框通过其左上角坐标(x, y)、宽度(w)、高度(h)以及置信度(confidence)来表示。此外,YOLOv5对于每个检测框还会预测C个类别的概率得分,每个类别的概率得分总和为1。这意味着每个检测框最终可以被表示为一个维度为(C+5)的向量,包括类别概率、位置和置信度信息。
在训练过程中,YOLOv5使用了交叉熵损失函数来优化模型,该损失函数由定位损失、置信度损失和分类损失三个部分组成。YOLOv5还采用了Focal Loss和IoU Loss等优化方法,以缓解正负样本不平衡及目标尺寸变化等问题。这些优化不仅提高了模型的准确性,还改善了在不同尺寸目标下的表现。
从网络结构来看,YOLOv5分为四个主要部分:Input(输入)、Backbone(骨干网络)、Neck(颈部结构)和Prediction(预测)。其中,Input部分负责将数据引入网络,采用了Mosaic数据增强技术,能够通过随机裁剪和拼接输入图片,进一步提升网络的泛化能力。
Backbone部分是YOLOv5提取图像特征的关键模块,其特征提取能力直接影响了整个模型的性能表现。相比前代YOLOv4,YOLOv5在Backbone中引入了Focus结构。Focus结构通过切片操作将图片的宽度(W)和高度(H)信息转移到通道空间中,从而实现了2倍的下采样操作,同时保证了不丢失关键信息。
🌟 四、模型训练步骤
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使用pycharm打开代码,找到train.py打开,示例截图如下:
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修改
model_yaml
的值,根据自己的实际情况修改,想要训练 yolov8s模型 就 修改为model_yaml = yaml_yolov8s
, 训练 添加SE注意力机制的模型就修改为model_yaml = yaml_yolov8_SE
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修改
data_path
数据集路径,根据自己的数据集位置修改。我提供的数据集都是在traindata
文件夹下,路径设置到这一级即可。
示例:python">data_path = r'D:\lg\BaiduSyncdisk\project\person_code\project_self\19_corn_disease\data\traindata'
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修改
model.train()
中的参数,按照自己的需求和电脑硬件的情况更改python"># 文档中对参数有详细的说明 model.train(data=data_path, # 数据集路径imgsz=300, # 训练图片大小epochs=200, # 训练的轮次batch=2, # 训练batchworkers=0, # 加载数据线程数device='0', # 使用显卡optimizer='SGD', # 优化器project='runs/train', # 模型保存路径name=name, # 模型保存命名)
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修改完后,执行 train.py , 打开 train.py ,右键执行。
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出现如下类似的界面代表开始训练了
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训练完后的模型保存在runs/train文件夹下
🌟 五、模型评估步骤
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打开
val.py
文件,如下图所示:
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修改
model_pt
的值,是自己想要评估的模型路径 -
修改
data_path
数据集路径的值,自己的数据集路径,我提供的数据集都是在traindata文件夹下,路径设置到这一级即可。 -
修改
model.val()
中的参数,按照自己的需求和电脑硬件的情况更改python">model.val(data=data_path, # 数据集路径imgsz=300, # 图片大小,要和训练时一样batch=4, # batchworkers=0, # 加载数据线程数conf=0.001, # 设置检测的最小置信度阈值。置信度低于此阈值的检测将被丢弃。iou=0.6, # 设置非最大抑制 (NMS) 的交叉重叠 (IoU) 阈值。有助于减少重复检测。device='0', # 使用显卡project='runs/val', # 保存路径name='exp', # 保存命名)
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修改完后,即可执行程序,出现如下截图,代表成功
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评估后的文件全部保存在在
runs/val/exp...
文件夹下
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具体的准确度等指标可以在在 终端上看到
🌟 六、训练结果
我们每次训练后,会在 run/train 文件夹下出现一系列的文件,如下图所示:
如果大家对于上面生成的这些内容(confusion_matrix.png、results.png
等)不清楚是什么意思,可以在我的文档中查看这些指标的具体含义,示例截图如下:
结束语 🌟 🌟🌟🌟
下面图片是对每个文件夹作用的介绍:(纯粹是秀一秀 俺的 代码结构是否清晰, 注释是否详细,如果大家觉得有更好的方法,可以下方留言,一定再精进一下。)
其实用yolo算法做系统非常的简单,但是博客文字有限,如果有介绍不明白的地方,也可以看一下下面的视频,也许会更容易理解。
视频就是记录自己如何进行环境安装、以及如何进行模型训练和模型评估的, 具体视频列表可以看下方图片箭头位置。当然如果自己不做这个项目,做其他的也可以参考一下,毕竟方法都是通用的。
演示与介绍视频:【基于深度学习的100种中草药识别系统(yolov8)】
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