<项目代码>YOLOv7 草莓叶片病害识别<目标检测>

YOLOv7是一种单阶段(one-stage)检测算法,它将目标检测问题转化为一个回归问题,能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法(如Faster R-CNN),YOLOv7具有更高的检测速度和实时性。

1.数据集介绍

数据集详情可以参考博主写的文章<数据集>草莓叶片病害识别数据集<目标检测>

2.模型训练结果

YOLOv7在训练结束后,可以在**runs**目录下找到训练过程及结果文件,如下图所示:

2.1 map@50指标

2.2 P_curve.png

2.3 R_curve.png

2.4 results.png

2.5 F1_curve

2.6 confusion_matrix_normalized

2.7 验证 batch

标签:

预测结果:

2.8 识别效果图

相关推荐
LiJieNiub26 分钟前
YOLOv3:目标检测领域的经典革新
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
yanxing.D29 分钟前
OpenCV轻松入门_面向python(第六章 阈值处理)
人工智能·python·opencv·计算机视觉
霍格沃兹测试开发学社测试人社区1 小时前
新手指南:通过 Playwright MCP Server 为 AI Agent 实现浏览器自动化能力
运维·人工智能·自动化
JJJJ_iii2 小时前
【机器学习01】监督学习、无监督学习、线性回归、代价函数
人工智能·笔记·python·学习·机器学习·jupyter·线性回归
qq_416276424 小时前
LOFAR物理频谱特征提取及实现
人工智能
Python图像识别4 小时前
71_基于深度学习的布料瑕疵检测识别系统(yolo11、yolov8、yolov5+UI界面+Python项目源码+模型+标注好的数据集)
python·深度学习·yolo
余俊晖4 小时前
如何构造一个文档解析的多模态大模型?MinerU2.5架构、数据、训练方法
人工智能·文档解析
Akamai中国6 小时前
Linebreak赋能实时化企业转型:专业系统集成商携手Akamai以实时智能革新企业运营
人工智能·云计算·云服务
LiJieNiub7 小时前
读懂目标检测:从基础概念到主流算法
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
weixin_519535777 小时前
从ChatGPT到新质生产力:一份数据驱动的AI研究方向指南
人工智能·深度学习·机器学习·ai·chatgpt·数据分析·aigc