YOLOv5至YOLOv12升级：植物叶片病害识别系统的设计与实现（完整代码+界面+数据集项目）摘要：植物叶片病害的快速、准确识别是智慧农业中提升田间诊断效率与减轻植保成本的重要环节，但真实场景下叶片姿态变化、光照不均、病斑尺度跨度大、类别间纹理相似与背景干扰等因素，会显著降低传统人工巡检与通用视觉算法的稳定性。本文围绕“YOLOv5 至 YOLOv12”系列模型的演进脉络，完整实现一套面向叶片病害的目标检测式识别系统，并给出可复现实验与工程落地的项目工程。系统侧以 Python 3.12 + PySide6 构建桌面端可视化界面，支持图片/文件夹/视频/摄像头多源输入推理，提供病害框选与类别展示、