本周核心工作聚焦农田植被目标检测图片标注任务。农田植被目标检测是智慧农业发展的关键技术支撑，其数据质量直接决定后续模型应用效果，而精准的图片标注是构建高质量数据集的核心环节。本次工作通过规范的标注流程，完成了农田植被相关图片的标注与质量校验，为后续目标检测模型训练奠定了坚实的数据基础。现将本周图片标注工作详细综述如下：
一、本周图片标注工作核心内容
（一）标注数据准备与预处理
标注工作启动前，首要完成标注数据的收集与预处理，这是保障标注效率和质量的前提。本次标注数据均来源于农田实地拍摄影像，为确保数据集的代表性与多样性，影像覆盖了多种关键场景，包括多种主要作物类型。同时，为便于标注数据的共享与管理，本次工作建立了共享网盘，将所有原始影像、预处理后数据及标注成果统一存储至网盘，实现标注人员的数据同步访问与协同操作，提升团队协作效率。
（二）标注规范制定与执行
统一的标注规范是保证标注成果一致性的核心保障，本次工作结合农田植被检测需求，制定了详尽的标注规范体系。明确标注目标分为两类核心对象：一类是目标作物，另一类是农田常见杂草。标注方式采用目标检测领域通用的边界框标注法，明确要求边界框需精准贴合目标植被的最小外接区域，严格规避漏框、多框、框选范围过大或过小等问题。标签命名采用标准化格式，作物类标注为"作物类型-生长阶段"；杂草类直接标注杂草种类。标注工具选用Labelme，该工具支持JSON格式标签导出，可直接适配后续模型训练的数据读取要求，提升数据复用性。为确保标注人员熟练掌握规范，本次先组织专项培训，再通过试标注图片完成流程磨合与规范校准，最终确定标注人员分工协作完成标注工作，所有标注成果实时同步至共享网盘归档管理。
二、基于YOLOv5的模型训练实践
（一）数据集划分与适配处理
基于标注完成的数据集，本周完成了训练集、验证集与测试集的划分，划分比例遵循目标检测任务常规的7:2:1标准。为适配YOLOv5模型训练需求，提升模型泛化能力，对数据集进行了针对性数据增强处理，主要采用随机裁剪、水平/垂直翻转、亮度与饱和度色域变换等方式扩充训练集样本量，有效降低模型过拟合风险。同时，完成标注标签的格式适配转换，将Labelme导出的JSON格式统一转换为YOLOv5所需的TXT格式，并生成数据集配置文件，明确类别数量、类别名称及数据路径等关键参数，相关处理后的数据均同步至共享网盘，便于模型训练环节的快速调用。
（二）模型选择与训练参数设置
考虑到农田植被目标检测的实时性与精准性核心需求，本次明确选用YOLOv5模型作为基础检测模型。YOLOv5模型具备轻量化架构优势，在保证检测精度的同时拥有高效的推理速度，可更好适配农田现场智能化设备的部署需求，且其丰富的开源工具链与完善的预处理流程，能大幅降低模型训练的上手难度。训练环境基于PyTorch深度学习框架搭建，结合YOLOv5训练最佳实践设置参数：批量大小（batch size）为8，训练轮次（epochs）为50，采用SGD优化器提升收敛稳定性，同时设置早停策略（验证集损失连续5轮无下降则停止训练），避免无效训练迭代。
（三）训练过程与初步结果
本周顺利完成YOLOv5模型的初步训练，训练过程中通过实时监测训练集损失（Loss）与验证集损失的变化趋势，确保模型有效收敛。训练至第38轮时，验证集损失达到最小值（0.32），且后续5轮无明显下降，触发早停策略，停止训练。对训练完成的YOLOv5模型进行初步性能评估，采用目标检测领域通用的精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数及平均精度均值（mAP@0.5）作为核心评估指标，评估结果显示模型整体检测性能良好，为后续优化迭代奠定了基础。
三、标注工作价值与现存问题
（一）标注工作核心价值
本次标注工作构建了高质量的农田植被目标检测数据集，为后续智慧农业相关模型开发提供了核心数据支撑。通过覆盖多场景、多类型的影像标注，数据集可适配作物生长监测、杂草识别等多个精准农业应用场景，为实现农田智能化管理奠定了数据基础。同时，本次建立的标准化标注流程、三级质量检验机制以及共享网盘管理模式，为后续大规模农田图片标注工作提供了可复用的操作规范与协同管理方案，有效提升未来标注工作的效率与质量稳定性。
（二）现存问题
尽管本次标注工作顺利完成并达成质量目标，但仍存在部分待优化问题：一是标注效率有待提升，部分农田图片背景复杂、植被目标密集，导致单张图片平均标注时长约8分钟，整体进度略低于预期；二是小目标标注难度大，部分杂草目标尺寸较小，且与作物苗期形态相似度高，标注时易出现边界框精准度不足的问题。
四、后续优化方向与计划
针对本次标注工作及YOLOv5模型训练中发现的问题，后续将从三个维度推进优化：一是优化标注流程提升效率，引入半自动化标注工具，利用预训练YOLOv5模型生成初步标注框，再由人工进行精准修正，减少重复标注工作量；同时加强标注人员专项培训，提升复杂场景下的标注熟练度。二是强化小目标标注质量，通过放大影像细节、制定小目标专项标注规范、增加小目标样本标注校验频次等方式，提升小尺寸植被目标的标注精准度，进而优化YOLOv5模型对小目标的检测性能。三是迭代优化模型参数，基于本次训练结果，进一步调整YOLOv5的学习率、正则化系数等关键参数，尝试引入迁移学习策略，提升模型在农田复杂场景下的检测精度与泛化能力。