番茄成熟度检测和识别3：基于深度学习YOLOv12神经网络实现番茄成熟度检测和识别(含训练代码、数据集和GUI交互界面)

基于深度学习YOLOv12神经网络实现番茄成熟度检测和识别，其能识别检测出3种番茄成熟度：names: ['b_green', 'b_half_ripened', 'b_fully_ripened']

具体图片见如下：

第一步：YOLOv12介绍

YOLO12 引入了一种以注意力为中心的架构，它脱离了之前 YOLO 模型中使用的传统 CNN 方法，但保留了许多应用所必需的实时推理速度。该模型通过在注意力机制和整体网络架构方面的创新方法，实现了最先进的目标检测精度，同时保持了实时性能。

主要功能：

区域注意力机制 : 一种新的自注意力方法，可以有效地处理大型感受野。它将特征图分成 l 个大小相等的区域（默认为 4 个），水平或垂直，避免复杂的运算并保持较大的有效感受野。与标准自注意力相比，这大大降低了计算成本。
残差高效层聚合网络（R-ELAN） ：一种基于 ELAN 的改进的特征聚合模块，旨在解决优化挑战，尤其是在更大规模的以注意力为中心的模型中。R-ELAN 引入：
- 具有缩放的块级残差连接（类似于层缩放）。
- 一种重新设计的特征聚合方法，创建了一个类似瓶颈的结构。
优化的注意力机制架构 ：YOLO12 精简了标准注意力机制，以提高效率并与 YOLO 框架兼容。这包括：
- 使用 FlashAttention 来最大限度地减少内存访问开销。
- 移除位置编码，以获得更简洁、更快速的模型。
- 调整 MLP 比率（从典型的 4 调整到 1.2 或 2），以更好地平衡注意力和前馈层之间的计算。
- 减少堆叠块的深度以改进优化。
- 利用卷积运算（在适当的情况下）以提高其计算效率。
- 在注意力机制中添加一个7x7可分离卷积（"位置感知器"），以隐式地编码位置信息。
全面的任务支持 : YOLO12 支持一系列核心计算机视觉任务：目标检测、实例分割、图像分类、姿势估计和旋转框检测 (OBB)。
增强的效率: 与许多先前的模型相比，以更少的参数实现了更高的准确率，从而证明了速度和准确率之间更好的平衡。
灵活部署: 专为跨各种平台部署而设计，从边缘设备到云基础设施。

第二步：YOLOv12网络结构

第三步：代码展示

python 复制代码

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license

from pathlib import Path

from ultralytics.engine.model import Model
from ultralytics.models import yolo
from ultralytics.nn.tasks import ClassificationModel, DetectionModel, OBBModel, PoseModel, SegmentationModel, WorldModel
from ultralytics.utils import ROOT, yaml_load


class YOLO(Model):
    """YOLO (You Only Look Once) object detection model."""

    def __init__(self, model="yolo11n.pt", task=None, verbose=False):
        """Initialize YOLO model, switching to YOLOWorld if model filename contains '-world'."""
        path = Path(model)
        if "-world" in path.stem and path.suffix in {".pt", ".yaml", ".yml"}:  # if YOLOWorld PyTorch model
            new_instance = YOLOWorld(path, verbose=verbose)
            self.__class__ = type(new_instance)
            self.__dict__ = new_instance.__dict__
        else:
            # Continue with default YOLO initialization
            super().__init__(model=model, task=task, verbose=verbose)

    @property
    def task_map(self):
        """Map head to model, trainer, validator, and predictor classes."""
        return {
            "classify": {
                "model": ClassificationModel,
                "trainer": yolo.classify.ClassificationTrainer,
                "validator": yolo.classify.ClassificationValidator,
                "predictor": yolo.classify.ClassificationPredictor,
            },
            "detect": {
                "model": DetectionModel,
                "trainer": yolo.detect.DetectionTrainer,
                "validator": yolo.detect.DetectionValidator,
                "predictor": yolo.detect.DetectionPredictor,
            },
            "segment": {
                "model": SegmentationModel,
                "trainer": yolo.segment.SegmentationTrainer,
                "validator": yolo.segment.SegmentationValidator,
                "predictor": yolo.segment.SegmentationPredictor,
            },
            "pose": {
                "model": PoseModel,
                "trainer": yolo.pose.PoseTrainer,
                "validator": yolo.pose.PoseValidator,
                "predictor": yolo.pose.PosePredictor,
            },
            "obb": {
                "model": OBBModel,
                "trainer": yolo.obb.OBBTrainer,
                "validator": yolo.obb.OBBValidator,
                "predictor": yolo.obb.OBBPredictor,
            },
        }


class YOLOWorld(Model):
    """YOLO-World object detection model."""

    def __init__(self, model="yolov8s-world.pt", verbose=False) -> None:
        """
        Initialize YOLOv8-World model with a pre-trained model file.

        Loads a YOLOv8-World model for object detection. If no custom class names are provided, it assigns default
        COCO class names.

        Args:
            model (str | Path): Path to the pre-trained model file. Supports *.pt and *.yaml formats.
            verbose (bool): If True, prints additional information during initialization.
        """
        super().__init__(model=model, task="detect", verbose=verbose)

        # Assign default COCO class names when there are no custom names
        if not hasattr(self.model, "names"):
            self.model.names = yaml_load(ROOT / "cfg/datasets/coco8.yaml").get("names")

    @property
    def task_map(self):
        """Map head to model, validator, and predictor classes."""
        return {
            "detect": {
                "model": WorldModel,
                "validator": yolo.detect.DetectionValidator,
                "predictor": yolo.detect.DetectionPredictor,
                "trainer": yolo.world.WorldTrainer,
            }
        }

    def set_classes(self, classes):
        """
        Set classes.

        Args:
            classes (List(str)): A list of categories i.e. ["person"].
        """
        self.model.set_classes(classes)
        # Remove background if it's given
        background = " "
        if background in classes:
            classes.remove(background)
        self.model.names = classes

        # Reset method class names
        # self.predictor = None  # reset predictor otherwise old names remain
        if self.predictor:
            self.predictor.model.names = classes

第四步：统计训练过程的一些指标，相关指标都有

第五步：运行（支持图片、文件夹、摄像头和视频功能）

第六步：整个工程的内容

有训练代码和训练好的模型以及训练过程，提供数据，提供GUI界面代码

项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷

https://www.bilibili.com/video/BV1AkmcB8EBD/