【鲲码园Python】基于yolov11的番茄成熟度检测系统

简介

  1. 编程语言: Python;

  2. 数据集来自网络,其中包括1986张麦穗图片,检测目标分3类:ripe(成熟)、semiripe(半成熟)、unripe(未成熟);在项目中位于data/tomato文件夹内, 对应的索引文件在data/tomato/data.yaml;

  3. 模型采用了ultralytics源码的yolov11目标检测模型,预训练权重文件为weights/yolov11n.pt,训练轮数为200轮,初始阶段使用了预训练权重yolov11n.pt;

  4. 图像转换、预处理涉及使用opencv、torchvision库;

  5. 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yolov11的番茄成熟度检测系统

代码结构

训练结果相关

源码+数据集+模型获取

yolov5-8.0_based_system_of_blood_cell_count

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