一、项目背景与核心目标
随着精准农业技术的快速发展，基于计算机视觉的农田生态监测、作物长势评估等应用日益广泛。本项目聚焦于无人机采集的农田场景图像，旨在通过 YOLOv5 目标检测模型，实现对农田与植被的精准分类识别。核心目标是构建一套高效的 "数据标注 - 模型训练 - 参数优化" 流程，使模型能够自动区分农田区域与植被覆盖区域，为后续精准灌溉、病虫害监测等农业智能化应用奠定基础。
二、数据标注方案
（一）数据来源与筛选
项目数据来源于无人机采集的农田场景图像，数据特点表现为图像数量丰富，但存在部分重复内容及格式差异（如彩色与黑白图像）。为确保标注质量与模型泛化能力，数据筛选遵循以下原则：优先选择彩色图像进行标注（黑白图像暂不纳入首期标注范围），剔除完全重复或画面模糊、目标不清晰的图像，最终筛选出 100-200 张有效图像作为首期标注数据集，满足模型初期训练的数据需求。
（二）标注分工与协作模式
为提升标注效率、避免重复劳动，采用双人分工协作模式：项目成员共同查看筛选后的图像数据，按比例拆分标注任务，各自负责部分图像的标注工作。为保障数据共享与协作便捷性，搭建共享网盘作为核心数据管理平台，标注完成的文件按统一规范分类存储，确保所有成员可实时访问、查看标注成果，为后续数据整合与模型训练提供支持。
（三）标注规范与类别定义
标注工作严格遵循预设的类别体系，以专用的classes.txt文件为标准，明确标注类别为 "农田" 与 "植被" 两类，确保标注名称的一致性（避免因命名差异导致模型训练错误）。标注过程中，需准确框选目标区域，保证标注边界与实际目标轮廓贴合，避免漏标、误标或重复标注，确保标注数据的准确性与有效性，为模型训练提供高质量的监督信号。
三、数据管理与共享机制
（一）共享网盘架构设计
共享网盘采用分层分类的文件存储结构，具体如下：根目录下设立images与labels两大核心文件夹，images文件夹按 "训练集 / 验证集" 进一步划分train子文件夹，存放筛选后的原始农田图像；labels文件夹对应images的目录结构，labels/train子文件夹存储标注转换后的 YOLOv5 格式标签文件（.txt）；同时单独设立annotations文件夹，存放 Labelme 标注生成的原始.json 文件，便于后续数据追溯与修改；classes.txt文件置于网盘根目录，确保标注与训练过程中类别定义的统一性。
（二）数据管理规范
为避免数据混乱，所有文件遵循 "同名对应" 原则：原始图像文件与标注文件、标签文件的文件名保持一致，便于模型训练时自动匹配数据；标注完成后，需及时将.json 文件与转换后的.txt 文件上传至对应网盘目录，确保数据同步更新；禁止随意修改已标注文件或类别定义，若需调整需与协作成员沟通确认，维护数据的一致性与完整性。
四、模型训练与优化规划
（一）模型选择
选用 YOLOv5 作为基础模型，该模型具有轻量化、推理速度快、检测精度高的优势，适用于无人机采集的农田图像这类中等分辨率目标检测场景，且官网开源的预训练模型可有效降低小样本数据集的训练难度，缩短模型收敛时间。
（二）训练流程
数据准备：将共享网盘中labels/train目录下的标签文件与images/train目录下的原始图像按比例划分训练集与验证集（建议训练集占比 70%-80%，验证集占比 20%-30%）；
配置文件修改：根据classes.txt中的类别定义，修改 YOLOv5 配置文件（如yolov5s.yaml），将类别数（nc）设置为 2，类别名称（names）对应 "农田" 与 "植被"；
模型训练：加载官网预训练权重，设置合理的超参数（如学习率、批次大小、训练轮数等），基于标注数据启动模型训练，实时监控训练过程中的损失值、精确率、召回率等指标；
参数优化：针对训练过程中出现的过拟合、欠拟合等问题，通过调整学习率、增加数据增强（如随机裁剪、翻转、亮度调整等）、优化锚框尺寸等方式优化模型参数，提升模型的泛化能力与检测精度。
五、项目意义
本项目通过无人机农田图像标注与 YOLOv5 模型训练，实现了农田与植被的自动化分类识别，为精准农业提供了核心技术支撑。首期 100-200 张标注数据的积累，不仅能满足模型初期训练需求，更能为后续数据扩充与模型迭代奠定基础，有效解决了农业场景中目标检测数据稀缺、标注成本高的痛点。