基于YOLOv8的农作物水稻病害检测系统，优化SPPF提升检测精度
本文摘要：农作物水稻病害首先进行数据处理到训练模型，最好优化SPPF提升检测精度，map0.5从原始的0.807提升至0.821
1.YOLOv8介绍
Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的（SOTA）模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练，并且能够在各种硬件平台上运行，从CPU到GPU。
具体改进如下：
-
Backbone：使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；
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PAN-FPN：毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想，不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到，YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了，同时也将C3模块替换为了C2f模块；
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Decoupled-Head：是不是嗅到了不一样的味道？是的，YOLOv8走向了Decoupled-Head；
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Anchor-Free：YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base，使用了Anchor-Free的思想；
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损失函数：YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失，使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失；
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样本匹配：YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式
框架图提供见链接：Brief summary of YOLOv8 model structure · Issue #189 · ultralytics/ultralytics · GitHub
2.农作物水稻病害数据集介绍
数据集大小一共1448张，类别如下
# class names
names:
0: BrownSpot
1: RiceBlast
2: BacterialBlight2.1数据集划分
通过split_train_val.py得到trainval.txt、val.txt、test.txt
# coding:utf-8
import os
import random
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
#xml文件的地址，根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下
parser.add_argument('--xml_path', default='Annotations', type=str, help='input xml label path')
#数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Main
parser.add_argument('--txt_path', default='ImageSets/Main', type=str, help='output txt label path')
opt = parser.parse_args()
trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.7
xmlfilepath = opt.xml_path
txtsavepath = opt.txt_path
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
if not os.path.exists(txtsavepath):
os.makedirs(txtsavepath)
num = len(total_xml)
list_index = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list_index, tv)
train = random.sample(trainval, tr)
file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')
for i in list_index:
name = total_xml[i][:-4] + '\n'
if i in trainval:
file_trainval.write(name)
if i in train:
file_train.write(name)
else:
file_val.write(name)
else:
file_test.write(name)
file_trainval.close()
file_train.close()
file_val.close()
file_test.close()2.2 通过voc_label.py得到适合yolov8训练需要的
# -*- coding: utf-8 -*-
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwd
sets = ['train', 'val', 'test']
classes = ["0 BrownSpot","1 RiceBlast","2 BacterialBlight"] # 改成自己的类别
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)
def convert(size, box):
dw = 1. / (size[0])
dh = 1. / (size[1])
x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
w = box[1] - box[0]
h = box[3] - box[2]
x = x * dw
w = w * dw
y = y * dh
h = h * dh
return x, y, w, h
def convert_annotation(image_id):
in_file = open('Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
out_file = open('labels/%s.txt' % (image_id), 'w')
tree = ET.parse(in_file)
root = tree.getroot()
size = root.find('size')
w = int(size.find('width').text)
h = int(size.find('height').text)
for obj in root.iter('object'):
difficult = obj.find('difficult').text
#difficult = obj.find('Difficult').text
cls = obj.find('name').text
if cls not in classes or int(difficult) == 1:
continue
cls_id = classes.index(cls)
xmlbox = obj.find('bndbox')
b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
float(xmlbox.find('ymax').text))
b1, b2, b3, b4 = b
# 标注越界修正
if b2 > w:
b2 = w
if b4 > h:
b4 = h
b = (b1, b2, b3, b4)
bb = convert((w, h), b)
out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
wd = getcwd()
for image_set in sets:
if not os.path.exists('labels/'):
os.makedirs('labels/')
image_ids = open('ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
list_file = open('%s.txt' % (image_set), 'w')
for image_id in image_ids:
list_file.write(abs_path + '/images/%s.jpg\n' % (image_id))
convert_annotation(image_id)
list_file.close()3.训练结果分析
confusion_matrix.png ：列代表预测的类别，行代表实际的类别。其对角线上的值表示预测正确的数量比例，非对角线元素则是预测错误的部分。混淆矩阵的对角线值越高越好，这表明许多预测是正确的。
上图是水稻病害检测训练，有图可以看出 ，分别是BrownSpot、RiceBlast、BacterialBlight和background FP。该图在每列上进行归一化处理。
F1_curve.png：F1分数与置信度（x轴）之间的关系。F1分数是分类的一个衡量标准，是精确率和召回率的调和平均函数，介于0，1之间。越大越好。
TP：真实为真，预测为真；
FN：真实为真，预测为假；
FP：真实为假，预测为真；
TN：真实为假，预测为假；
精确率（precision）=TP/(TP+FP)
召回率(Recall)=TP/(TP+FN)
F1=2*（精确率*召回率）/（精确率+召回率）
labels_correlogram.jpg ：显示数据的每个轴与其他轴之间的对比。图像中的标签位于 xywh 空间。
labels.jpg ：
（1，1）表示每个类别的数据量
（1，2）真实标注的 bounding_box
（2，1） 真实标注的中心点坐标
（2，2）真实标注的矩阵宽高
P_curve.png：表示准确率与置信度的关系图线，横坐标置信度。由下图可以看出置信度越高，准确率越高。
PR_curve.png ：PR曲线中的P代表的是precision（精准率），R代表的是recall（召回率），其代表的是精准率与召回率的关系。
R_curve.png ：召回率与置信度之间关系
预测结果：
YOLOv8n summary (fused): 168 layers, 3006233 parameters, 0 gradients, 8.1 GFLOPs
Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 7/7 [00:11<00:00, 1.58s/it]
all 391 1549 0.861 0.733 0.807 0.448
BrownSpot 391 1007 0.83 0.557 0.653 0.288
RiceBlast 391 345 0.899 0.873 0.914 0.564
BacterialBlight 391 197 0.854 0.77 0.853 0.4924.创新优化
加入SPPF自研创新 | SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积提升感受野
YOLOv8独家原创改进：SPPF自研创新 | SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积提升感受野-CSDN博客
4.1性能分析
map0.5从原始的0.807提升至0.821
YOLOv8n_SPPF_UniRepLK summary (fused): 186 layers, 5256601 parameters, 0 gradients, 9.9 GFLOPs
Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 7/7 [00:10<00:00, 1.57s/it]
all 391 1549 0.877 0.744 0.821 0.463
BrownSpot 391 1007 0.846 0.558 0.652 0.297
RiceBlast 391 345 0.918 0.873 0.935 0.581
BacterialBlight 391 197 0.868 0.802 0.875 0.51