基于yolov5的轻量级水稻虫害目标检测项目实践

计算机视觉在各个领域中都有很广泛的应用，在之前的项目中我们开发了轻量级的水稻病害检测系统，本文的主要目的就是在前项目的基础上开发水稻虫害目标检测系统，其实在农作物领域中，病虫害检测一直是大热门，很多新的模型技术和学术论文都在这个领域中做了工作。

首先来看效果：

基于yolov5的轻量级水稻虫害检测识别分析系统

本文中虫害的检测依旧是沿用了前项目中的yolov5模型，可复用度很高，整体项目截图如下所示：

 整体的项目结构跟之前是保持一致的。

runs目录是模型的结果目录，如下所示：

 从评估指标来看模型的检测效果还是很不错的。

F1值曲线：

 PR曲线：

 混淆矩阵：
 

 batch检测样例如下所示：

 双击【启动.bat】即可启动检测系统，如下所示：

 点击【上传图像】即可打开本地目录选择自己想要上传检测的图像即可，如下所示：

 点击【目标检测识别】即可启动检测推理，如下所示：