基于深度学习的水下海洋生物检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)

视频演示

基于深度学习的水下海洋生物检测系统演示

1. 前言​

大家好，欢迎来到 Coding 茶水间。今天要分享的是一个基于 YOLO 算法的水下海洋生物识别系统，它能帮我们快速判断画面中出现的海洋生物种类。

这套系统界面清晰、功能齐全，分为左侧功能区、中央展示区与右侧数据区三大板块。左侧可选取图片、视频、批量图片或摄像头进行检测，还能切换不同训练好的模型；中央区域不仅能实时预览检测画面，还提供置信度与交并比的滑动调节，并显示检测耗时与目标数量；右侧则会统计各类别数量、支持类别过滤，并以表格形式列出详细检测数据，方便导出为 Excel。

我们还会演示从图片、视频、文件夹到摄像头的实时检测流程，以及结果保存与标注导出的效果。除此之外，系统内置了登录与个人中心模块，可进行注册、修改信息与密码管理，也支持无界面的脚本批量检测，并具备完整的模型训练能力——从数据集划分、训练过程到权重输出与可视化分析，全流程都可在代码中实现与查看。

接下来，就让我们一步步走进这个系统的功能细节与使用场景，感受 YOLO 在水下视觉识别中的魅力。

2. 项目演示

2.1 用户登录界面

登录界面布局简洁清晰，左侧展示系统主题，用户需输入用户名、密码及验证码完成身份验证后登录系统。

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2.2 新用户注册

注册时可自定义用户名与密码，支持上传个人头像；如未上传，系统将自动使用默认头像完成账号创建。

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2.3 主界面布局

主界面采用三栏结构，左侧为功能操作区，中间用于展示检测画面，右侧呈现目标详细信息，布局合理，交互流畅。

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2.4 个人信息管理

用户可在此模块中修改密码或更换头像，个人信息支持随时更新与保存。

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2.5 多模态检测展示

系统支持图片、视频及摄像头实时画面的目标检测。识别结果将在画面中标注显示，并在下方列表中逐项列出。点击具体目标可查看其类别、置信度及位置坐标等详细信息。

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2.6 检测结果保存

可以将检测后的图片、视频进行保存，生成新的图片和视频，新生成的图片和视频中会带有检测结果的标注信息，并且还可以将所有检测结果的数据信息保存到excel中进行，方便查看检测结果。

 

2.7 多模型切换

系统内置多种已训练模型，用户可根据实际需求灵活切换，以适应不同检测场景或对比识别效果。

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3.模型训练核心代码

本脚本是YOLO模型批量训练工具，可自动修正数据集路径为绝对路径，从pretrained文件夹加载预训练模型，按设定参数（100轮/640尺寸/批次8）一键批量训练YOLOv5nu/v8n/v11n/v12n模型。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
该脚本用于执行YOLO模型的训练。

它会自动处理以下任务：
1. 动态修改数据集配置文件 (data.yaml)，将相对路径更新为绝对路径，以确保训练时能正确找到数据。
2. 从 'pretrained' 文件夹加载指定的预训练模型。
3. 使用预设的参数（如epochs, imgsz, batch）启动训练过程。

要开始训练，只需直接运行此脚本。
"""
import os
import yaml
from pathlib import Path
from ultralytics import YOLO

def main():
    """
    主训练函数。
    
    该函数负责执行YOLO模型的训练流程，包括：
    1. 配置预训练模型。
    2. 动态修改数据集的YAML配置文件，确保路径为绝对路径。
    3. 加载预训练模型。
    4. 使用指定参数开始训练。
    """
    # --- 1. 配置模型和路径 ---
    
    # 要训练的模型列表
    models_to_train = [
        {'name': 'yolov5nu.pt', 'train_name': 'train_yolov5nu'},
        {'name': 'yolov8n.pt', 'train_name': 'train_yolov8n'},
        {'name': 'yolo11n.pt', 'train_name': 'train_yolo11n'},
        {'name': 'yolo12n.pt', 'train_name': 'train_yolo12n'}
    ]
    
    # 获取当前工作目录的绝对路径，以避免相对路径带来的问题
    current_dir = os.path.abspath(os.getcwd())
    
    # --- 2. 动态配置数据集YAML文件 ---
    
    # 构建数据集yaml文件的绝对路径
    data_yaml_path = os.path.join(current_dir, 'train_data', 'data.yaml')
    
    # 读取原始yaml文件内容
    with open(data_yaml_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data_config = yaml.safe_load(f)
    
    # 将yaml文件中的 'path' 字段修改为数据集目录的绝对路径
    # 这是为了确保ultralytics库能正确定位到训练、验证和测试集
    data_config['path'] = os.path.join(current_dir, 'train_data')
    
    # 将修改后的配置写回yaml文件
    with open(data_yaml_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        yaml.dump(data_config, f, default_flow_style=False, allow_unicode=True)
    
    # --- 3. 循环训练每个模型 ---
    
    for model_info in models_to_train:
        model_name = model_info['name']
        train_name = model_info['train_name']
        
        print(f"\n{'='*60}")
        print(f"开始训练模型: {model_name}")
        print(f"训练名称: {train_name}")
        print(f"{'='*60}")
        
        # 构建预训练模型的完整路径
        pretrained_model_path = os.path.join(current_dir, 'pretrained', model_name)
        if not os.path.exists(pretrained_model_path):
            print(f"警告: 预训练模型文件不存在: {pretrained_model_path}")
            print(f"跳过模型 {model_name} 的训练")
            continue
        
        try:
            # 加载指定的预训练模型
            model = YOLO(pretrained_model_path)
            
            # --- 4. 开始训练 ---
            
            print(f"开始训练 {model_name}...")
            # 调用train方法开始训练
            model.train(
                data=data_yaml_path,  # 数据集配置文件
                epochs=100,           # 训练轮次
                imgsz=640,            # 输入图像尺寸
                batch=8,             # 每批次的图像数量
                name=train_name,      # 模型名称
            )
            
            print(f"{model_name} 训练完成！")
            
        except Exception as e:
            print(f"训练 {model_name} 时出现错误: {str(e)}")
            print(f"跳过模型 {model_name}，继续训练下一个模型")
            continue
    
    print(f"\n{'='*60}")
    print("所有模型训练完成！")
    print(f"{'='*60}")

if __name__ == "__main__":
    # 当该脚本被直接执行时，调用main函数
    main()

4. 技术栈

  • 语言：Python 3.10

  • 前端界面：PyQt5

  • 数据库：SQLite（存储用户信息）

  • 模型：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv11、YOLOv12

5. YOLO模型对比与识别效果解析

5.1 YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12模型对比

基于Ultralytics官方COCO数据集训练结果：

模型

尺寸(像素)

mAPval 50-95

速度(CPU ONNX/毫秒)

参数(M)

FLOPs(B)

YOLO12n

640

40.6

-

2.6

6.5

YOLO11n

640

39.5

56.1 ± 0.8

2.6

6.5

YOLOv8n

640

37.3

80.4

3.2

8.7

YOLOv5nu

640

34.3

73.6

2.6

7.7

关键结论：

  1. 精度最高：YOLO12n（mAP 40.6%），显著领先其他模型（较YOLOv5nu高约6.3个百分点）；

  2. 速度最优：YOLO11n（CPU推理56.1ms），比YOLOv8n快42%，适合实时轻量部署；

  3. 效率均衡：YOLO12n/YOLO11n/YOLOv8n/YOLOv5nu参数量均为2.6M，FLOPs较低（YOLO12n/11n仅6.5B）；YOLOv8n参数量（3.2M）与计算量（8.7B）最高，但精度优势不明显。

综合推荐：

  • 追求高精度：优先选YOLO12n（精度与效率兼顾）；

  • 需高速低耗：选YOLO11n（速度最快且精度接近YOLO12n）；

  • YOLOv5nu/YOLOv8n因性能劣势，无特殊需求时不建议首选。

5.2 数据集分析

labels

数据集中训练集和验证集一共1700张图片，数据集目标类别两种：正常肾脏，肾结石，数据集配置代码如下：

names:
- Acanthuridae
- Acanthurus nigricauda
- Acanthurus nigrofuscus
- Acanthurus polyzona
- Acanthurus triostegus
- Apogodonidae
- Apogon orange
- Apogonichthys ocellatus
- Arothron stellatus
- Balistidae
- Blenniella gibbifrons
- Canthigaster natalensis
- Carangidae
- Chaetodon vagabundus
- Chromis veridis
- Chrysiptera brownriggii
- Cirripectes quagga
- Ctenochaetus striatus
- Dactyloptena orientalis
- Dascyllus trimaculatus
- Epinephelus hexagonatus
- Epinephelus merra
- Epinephelus oceanicus
- Histrio histrio
- Lutjanus fulvus
- Lutjanus kasmira
- Myripristis kuntee
- Myripristis murdjan
- Neoniphon sammara
- Ostorhinchus angustatus
- Ostorhinchus apogonoides
- Ostraciidae-sp
- Paracanthurus hepatus
- Parupeneus cyclostomus
- Parupeneus heptacanthus
- Parupeneus macronemus
- Parupeneus-sp
- Pervagor janthinosoma
- Plagiotremus rhinorhynchos
- Platax-sp
- Polydactylus plebeius
- Pomacentrus agassizii
- Pristilepis oligolepis
- Psenes cyanophrys
- Sargocentron diadema
- Sargocentron spiniferum
- Sargocentron tiere
- Stegastes luteobrunneus
- Stegastes punctatus
- Sufflamen bursa
- Tetraodontidae-sp
- Zanclus cornutus
nc: 52
path: D:\project\python\yolo_Marine_Organism_Detection\train_data
test: ../test/images
train: ../train/images
val: ../valid/images

 train_batch0

train_batch1

上面的图片就是部分样本集训练中经过数据增强后的效果标注。

5.3 训练结果

confusion_matrix_normalized

混淆矩阵显示中识别精准度显示是一条对角线，方块颜色越深代表对应的类别识别的精准度越高。

BoxF1_curve

F1指数（F1 Score）是统计学和机器学习中用于评估分类模型性能的核心指标，综合了模型的精确率（Precision）和召回率（Recall），通过调和平均数平衡两者的表现。 

当置信度为0.801时，所有类别的综合F1值达到了0.88（蓝色曲线）。

BoxPR_curve

mAP@0.5：是目标检测任务中常用的评估指标，表示在交并比（IoU）阈值为0.5时计算的平均精度均值（mAP）。其核心含义是：只有当预测框与真实框的重叠面积（IoU）≥50%时，才认为检测结果正确。

图中可以看到综合mAP@0.5达到了0.980（98.0%），准确率非常高。

6. 源码获取方式

源码获取方式：https://www.bilibili.com/video/BV1Za2xBJEQv​

posted @ 2025-12-22 16:25  Coding茶水间  阅读(45)  评论(0)    收藏  举报