深度学习——苹果新鲜度识别

本项目使用yolov8模型作为目标检测的模型

目录

项目背景：

一、项目需求：

二、项目实现：

（一）流程介绍：

1、YOLOv8环境配置：

（二）、训练数据集的准备工作

1、准备好数据集：

2、划分数据集

3、训练模型

4、预测模型

三、检测结果与思考：

1、训练阶段：

2、训练结束：

训练过程视频：

四、知识体系：  

（一）、网络定义：

（二）、输出定义：

（三）、Loss函数定义：

五、模型结构设计

六、模型推理过程

七、小总结：

项目背景：

        近年来，随着全球经济的发展，水果消费市场规模不断扩大，水果种类也日益丰富。水果检测与识别技术在农业生产、仓储物流、超市零售等领域具有重要的应用价值。传统的水果检测与识别方法主要依赖于人工识别，这种方法在一定程度上受到人力成本、识别效率和准确性等方面的限制。因此，开发一种高效、准确的自动化水果检测与识别系统具有重要的研究意义和实际价值。

        在本博文中，我们提出了一种基于深度学习的苹果新鲜度检测与识别系统，该系统采用YOLOv8算法对苹果进行检测和识别，实现对图片中的苹果进行准确识别。

一、项目需求：

对苹果外形进行检测与识别，系统将识别出图片中苹果的新鲜程度并显示相应的类别。

二、项目实现：

通过调研，本项目最终使用yolov8模型作为目标检测的模型， YOLOv8 旨在快速、准确且易于使用，使其成为广泛的物体检测、图像分割和图像分类任务的极佳选择。

（一）流程介绍：

1、YOLOv8环境配置：

首先去自己的anaconda的安装的envs（虚拟环境），在导航栏输入cmd，进入命令窗口。

确保python>=3.7;CUDA>=10.1,PYtorch>=1.7

（1）、创建一个虚拟环境

conda create -n torch1.12.1 python=3.8.8

（2）、激活刚建的虚拟环境

activate torch1.12.1 

（3）、到官方网站下载yolo模型 ，下载好后解压，里面有个文件requirements.txt 

 https://github.com/ultralytics/ultralytics

安装一个整体包：

pip install -r .\requirements.txt 

直接按照路径会有问题，找到自己 requirements.txt 文件路径，我这里是pip install -r D:\ultralytics-main\ultralytics-main\requirements.txt

（4）、然后安装ultralytics ，这是必须的。可以用镜像地址。

pip install ultralytics -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

（5）、安装下载好包，接下来就是验证：

 yolo predict model=yolov8n.pt source='ultralytics/assets/bus.jpg' show=True save=True 

（二）、训练数据集的准备工作

1、准备好数据集：

我们选择的苹果数据集包含图片数量978张

2、划分数据集

我们导出的数据文件结构

标签类别包含两类：fresh_apple和rotten_apple；

├── yolov8_dataset└── train└── images (folder including all training images)└── labels (folder including all training labels)└── test└── images (folder including all testing images)└── labels (folder including all testing labels)└── val└── images (folder including all testing images)└── labels (folder including all testing labels)

划分数据集：

import os
import random
import shutil# 设置随机数种子
random.seed(123)# 定义文件夹路径
root_dir = 'Moon_Cake'
image_dir = os.path.join(root_dir, 'images', 'all')
label_dir = os.path.join(root_dir, 'labels', 'all')
output_dir = 'yolov8_dataset'# 定义训练集、验证集和测试集比例
train_ratio = 0.7
valid_ratio = 0.15
test_ratio = 0.15# 获取所有图像文件和标签文件的文件名（不包括文件扩展名）
image_filenames = [os.path.splitext(f)[0] for f in os.listdir(image_dir)]
label_filenames = [os.path.splitext(f)[0] for f in os.listdir(label_dir)]# 随机打乱文件名列表
random.shuffle(image_filenames)# 计算训练集、验证集和测试集的数量
total_count = len(image_filenames)
train_count = int(total_count * train_ratio)
valid_count = int(total_count * valid_ratio)
test_count = total_count - train_count - valid_count# 定义输出文件夹路径
train_image_dir = os.path.join(output_dir, 'train', 'images')
train_label_dir = os.path.join(output_dir, 'train', 'labels')
valid_image_dir = os.path.join(output_dir, 'valid', 'images')
valid_label_dir = os.path.join(output_dir, 'valid', 'labels')
test_image_dir = os.path.join(output_dir, 'test', 'images')
test_label_dir = os.path.join(output_dir, 'test', 'labels')# 创建输出文件夹
os.makedirs(train_image_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(train_label_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(valid_image_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(valid_label_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(test_image_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(test_label_dir, exist_ok=True)# 将图像和标签文件划分到不同的数据集中
for i, filename in enumerate(image_filenames):if i < train_count:output_image_dir = train_image_diroutput_label_dir = train_label_direlif i < train_count + valid_count:output_image_dir = valid_image_diroutput_label_dir = valid_label_direlse:output_image_dir = test_image_diroutput_label_dir = test_label_dir# 复制图像文件src_image_path = os.path.join(image_dir, filename + '.jpg')dst_image_path = os.path.join(output_image_dir, filename + '.jpg')shutil.copy(src_image_path, dst_image_path)# 复制标签文件src_label_path = os.path.join(label_dir, filename + '.txt')dst_label_path = os.path.join(output_label_dir, filename + '.txt')shutil.copy(src_label_path, dst_label_path)

运行完后我们的数据集就会划分成这个格式了，现在数据准备工作就彻底完成了，接下来我们就可以开始着手训练模型。

这是划分数据集后的文件结构：

3、训练模型

dataset目录下为自己的数据集创建.yaml配置文件

里面写绝对路径：

4、预测模型

设置训练参数，迭代200次，训练次数为10次，开始训练

训练完成后，根目录下会产生一个run的文件夹，里面就存有训练好的结果

三、检测结果与思考：

我们使用精度和召回率等指标来评估模型的性能，还通过损失曲线和PR曲线来分析训练的过程。图中苹果的新鲜度和置信度值都标注出来了，预测速度较快。

1、训练阶段：

使用了YOLOv8算法对数据集训练，总计训练了200轮。在训练过程中，我们使用tensorboard（可视化tensorflow模型工具）记录了模型在训练集和验证集上的损失曲线。从下图可以看出，随着训练次数的增加，模型的训练损失和验证损失都逐渐降低，说明模型不断地学习到更加精准的特征

2、训练结束：

一般我们会接触到两个指标，分别是召回率recall和精度precision，两个指标p和r都是简单地从一个角度来判断模型的好坏，均是介于0到1之间的数值，其中接近于1表示模型的性能越好，接近于0表示模型的性能越差，为了综合评价目标检测的性能，一般采用均值平均密度map来进一步评估模型的好坏。我们通过设定不同的置信度的阈值，可以得到在模型在不同的阈值下所计算出的p值和r值，一般情况下，p值和r值是负相关的，绘制出来可以得到如下图所示的曲线，其中曲线的面积我们称AP，目标检测模型中每种目标可计算出一个AP值，对所有的AP值求平均则可以得到模型的mAP值。

我们对模型在测试集上进行了评估，得到了以下结果。下图展示了我们训练的YOLOv8模型在测试集上的PR曲线。可以看到，模型在不同类别上都取得了较高的召回率和精确率，我们的模型在验证集上的均值平均准确率为0.926。

训练过程视频：

苹果新鲜度识别-CSDN直播

四、知识体系：  

（一）、网络定义：

YOLO检测网络包括24个卷积层和2个全连接层，其中，卷积层用来提取图像特征，全连接层用来预测图像位置和类别概率值。

（二）、输出定义：

YOLO将输入图像分成SxS个格子，每个格子负责检测‘落入’该格子的物体。若某个物体的中心位置的坐标落入到某个格子，那么这个格子就负责检测出这个物体。

（三）、Loss函数定义：

YOLO使用均方和误差作为loss函数来优化模型参数，即网络输出的SS(B5 + C)维向量与真实图像的对应SS*(B*5 + C)维向量的均方和误差。

（四）、训练：
YOLO模型训练分为两步：

（1）预训练。使用ImageNet，1000类数据训练YOLO网络的前20个卷积层+1个average池化层+1个全连接层。训练图像分辨率resize到224x224。

（2）在预训练中得到的前20个卷积层网络参数来初始化YOLO模型前20个卷积层的网络参数，然后用VOC 20类标注数据进行YOLO模型训练。为提高图像精度，在训练检测模型时，将输入图像分辨率resize到448x448

五、模型结构设计

六、模型推理过程

(1) bbox 积分形式转换为 4d bbox 格式
对 Head 输出的 bbox 分支进行转换，利用 Softmax 和 Conv 计算将积分形式转换为 4 维 bbox 格式
(2) 维度变换
YOLOv8 输出特征图尺度为 80x80、40x40 和 20x20 的三个特征图。Head 部分输出分类和回归共 6 个尺度的特征图。
将 3 个不同尺度的类别预测分支、bbox 预测分支进行拼接，并进行维度变换。为了后续方便处理，会将原先的通道维度置换到最后，类别预测分支 和 bbox 预测分支 shape 分别为 (b, 80x80+40x40+20x20, 80)=(b,8400,80)，(b,8400,4)。
(3) 解码还原到原图尺度
分类预测分支进行 Sigmoid 计算，而 bbox 预测分支需要进行解码，还原为真实的原图解码后 xyxy 格式。
(4) 阈值过滤
遍历 batch 中的每张图，采用 score_thr 进行阈值过滤。在这过程中还需要考虑 multi_label 和 nms_pre，确保过滤后的检测框数目不会多于 nms_pre。
(5) 还原到原图尺度和 nms
基于前处理过程，将剩下的检测框还原到网络输出前的原图尺度，然后进行 nms 即可。最终输出的检测框不能多于 max_per_img。

有一个特别注意的点：YOLOv5 中采用的 Batch shape 推理策略，在 YOLOv8 推理中暂时没有开启，不清楚后面是否会开启，在 MMYOLO 中快速测试了下，如果开启 Batch shape 会涨大概 0.1~0.2。

七、小总结：

综上，我们训练的YOLOv8模型在苹果新鲜度检测数据集上表现良好，具有较高的检测精度，快速、准确的检测效果，可以在实际场景中应用。