简介

  1. 编程语言: Python;
  2. 数据集来自kaggle公开数据集global-wheat-detection经过预处理后,其中包括3422张麦穗图片,检测目标分1类:wheat(麦穗);;
  3. 深度学习使用了yolov8目标检测网络(基于yolov5-8.0版本);初始阶段使用了yolov5s.pt预训练权重,训练轮数为200轮;
  4. 图像转换、预处理涉及使用opencv、torchvision库;
  5. 历史记录数据库使用python自带的sqlite3;
  6. GUI图像界面构建展示使用PyQt5库;

内容展示

GUI界面

视频演示: 【鲲码园Python】基于yolov8的麦穗检测计数系统_演示

代码结构

训练结果相关

源码获取

飞书文档: yolov5-8.0_based_system_of_wheat_ear_counting

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