yolov3/yolov4/yolov5/yolov6/yolov7/lite/fastdet/efficientdet各系列模型开发、项目交付、组合改造创新之—水稻疾病检测系统设计开发

目前单阶段目标检测模型依旧是主流技术，yolo系列一直是但阶段目标检测领域的翘楚，迭代更新至今，已经从yolov3、yolov4、yolov5更新到了如今的yolov6和yolov7，相信随着新技术的不断涌现，一定还有更快更准更强的检测模型面世，yolo全系列的模型都有很高的学习研究和应用实践价值，对于每一个想要入门目标检测领域的人来讲都是必不可少的一堂课。
当然了出来yolo以外还有很多其他的检测模型，比如：lite、fastestdet、effcientdet、fasterrcnn、maskrcnn、fcos等等，都是不错的检测模型，都有学习借鉴的价值，可以根据自身的具体的也无需求进行技术选型即可，当然了如果有项目开发的需求也都是可以的，深耕CV领域数十载，自建海量的数据资源库，积累了大量的项目经验。
文本主要是简单讲解水稻疾病检测这一目标检测任务。

数据样例如下：

 标注文件如下所示：

 完整项目截图如下所示：

 runs/目录用于存储模型整个训练过程中的结果数据，如下所示：

 F1值曲线：

 PR曲线：

 精确率曲线：

 召回率曲线：

 指标评估结果：

 labels可视化：

 识别混淆矩阵结果：

 batch检测样例如下：

 双击【启动.bat】即可启动APP界面开始检测，如下所示：

 点击上传图像：

 启动检测识别计算：

 等等。。。