基于yolov8模型最新改进优化的果蔬检测系统（含UI界面，Python代码，数据集，模型已训练，CPU/GPU直接上手测试运行。优化：加入CABM、ECA等注意力机制；优化模型结构；改进可变形卷积。）
目录
一、项目简介
本文将详细介绍如何使用深度学习中YOLOv8算法实现对果蔬的检测，并利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的yolov5/v8模型，自定义自己数据的进行检测。由于yolov5和yolov8网络模型结构本质区别不大，改进优化也基本一致，这里以yolov8为主要内容进行详细介绍，可参考博客：yolov5和yolov8的区别。
项目对所有模型进行了多种优化，加入了CABM、ECA、SE等注意力机制，改进了可变形深度卷积层DCN，同时用DySnake-主干c3进行替换。
本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合有需要的朋友参考。
二、项目效果
该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。效果具体演示可以参考视频：
三、项目配置
1.环境配置
3060电脑配置参考：
（1）. python版本： 3.8.10
（2）. cuda版本：安装哪个版本同自己的电脑显卡有关
CUDA10.2
CUDA11.1
CUDA11.3
（3）. torch版本：需要同安装的cuda进行匹配
CUDA10.2 安装：torch1.9.0==cuda10.2
CUDA11.1 安装：torch1.9.0==cuda11.1 （建议）
CUDA11.3 安装：torch1.10.0==cuda11.3
（4）. 其他的第三方库版本见项目代码：requirements.txt
## 具体安装步骤：
下载百度网盘链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1Cd-9cQhKsKDSv9YK7y8RQg?pwd=lqgy
提取码：lqgy
--来自百度网盘超级会员V6的分享
里面包含所有的需要的环境，下载完成后按以下步骤完成安装：
###1） Python环境安装
安装 python3.8.10 版本，文件在python3.8.10文件夹中，双击python-3.8.10-amd64.exe即可，若不会可参考下面的博客内容，
###2） CUDA、cudnn环境安装
安装哪个版本依据自己的电脑硬件确定
CUDA文件夹中一共提供了10.2、11.1、11.3 三个版本的CUDA，并且里面也提供了相对应的 torch-GPU版 whl文件
###3） torch-GPU版安装
whl文件 同 cuda文件在同一个文件夹下，在当前目录下打开命令提示符窗口，直接执行下面命令(以torch-1.9.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl为例)
pip install torch-1.9.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.10.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl
具体命令只需替换后面的文件名即可。
###4）第三方依赖包安装
资源中提供的Lib文件夹是所有的第三方依赖包，打开 命令提示符窗口，cd到当前项目路径下，
直接运行：
pip install --no-index --find-links=whl -r requirements.txt
自动安装环境。
就此，所有环境已经完全安装完成，直接执行 main.py 即可完成测试效果。
### 5）pycharm安装
2.数据集介绍
水果目标检测数据集（Fruit object detection），收集了24种常见水果蔬菜。该数据库包括约2000张图像：
3.yolov8目标检测介绍
具体到 YOLOv8 算法，其核心特性和改动可以归结为如下：
- 提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求
- 骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数，属于对模型结构精心微调，不再是无脑一套参数应用所有模型，大幅提升了模型性能。不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了
- Head 部分相比 YOLOv5 改动较大，换成了目前主流的解耦头结构，将分类和检测头分离，同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free
- Loss 计算方面采用了 TaskAlignedAssigner 正样本分配策略，并引入了 Distribution Focal Loss
- 训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度
可以参考链接：yolov8目标检测介绍 - 必应 (bing.com)
四、模型改进优化（yolov8）
1.加入不同注意力机制（CA、CABM、ECA）
1）注意力机制CA（参考链接）
简介
CA（Coordinate attention for efficient mobile network design）发表在CVPR2021，帮助轻量级网络涨点、即插即用。
CA注意力机制的优势：
1、不仅考虑了通道信息，还考虑了方向相关的位置信息。
2、足够的灵活和轻量，能够简单的插入到轻量级网络的核心模块中。
2）注意机制CABM：通道注意力可空间注意力的集成者（参考链接）
注意机制CABM是两种混合注意力中通道&空间注意力的一种。在给定一张特征图，CBAM模块能够序列化地在通道和空间两个维度上产生注意力特征图信息，然后两种特征图信息在与之前原输入特征图进行相乘进行自适应特征修正，产生最后的特征图。CBAM是一种轻量级的模块，可以嵌入到任何主干网络中以提高性能。
3）注意力机制ECA(参考链接)
Efficient Channel Attention Module 简称 ECA，2020年 Qilong Wang等人提出的一种 高效通道注意力(ECA)模块 ；
提出了一种 不降维的局部跨通道交互策略 ，有效避免了降维对于通道注意力学习效果的影响 ；
该模块只涉及少数几个 参数，但具有明显的 效果增益 ；
适当的 跨通道交互 可以在保持 性能 的同时 显著降低模型的复杂性。
2.可变形深度卷积DCN
DCN创新点（贡献）：
可变形卷积和可变形RoI池化,新模块可以很容易地取代现有CNN中的普通模块，并且可以通过标准反向传播轻松地进行端到端训练。
DCN目前也出到了v2，值得一提的是，DCN的思维也算一种可学习的自适应模块，跟注意力机制模块BAM/CBAM的思路有点像。mmdetection里也有相关实现，可轻松移植进自己的项目，DCN对于大多数检测场景尤其是比赛都是有用的。
3.DySnake-主干c3进行替换(DSCN替换)
首发Yolov5/Yolov8涨点神器：动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），实现暴力涨点 | ICCV2023
精确分割拓扑管状结构例如血管和道路，对医疗各个领域至关重要，可确保下游任务的准确性和效率。然而许多因素使分割任务变得复杂，包括细小脆弱的局部结构和复杂多变的全局形态。针对这个问题，提出了动态蛇卷积，该结构在管状分割任务上获得了极好的性能。
所有不同模型的改进优化代码已在项目代码里编写。
五、 训练步骤
此代码的训练步骤极其简单，不需要修改代码，直接通过cmd就可以命令运行，命令都已写好，直接复制即可，命令如下图
下面这条命令是 训练 添加 CBAM 注意力机制的命令，复制下来，直接就可以运行，看到训练效果。
python ./train.py --epochs 500 --cfg models/yolov5s-CBAM-2.yaml --hyp data/hyps/hyp.scratch-low.yaml --data data/coco_NEU-DET.yaml --weight weights/yolov5s.pt --workers 4 --batch 16
执行完上述命令后，即可完成训练，训练过程如下：
下面是对命令中各个参数的详细解释说明：
-
python: 这是Python解释器的命令行执行器，用于执行后续的Python脚本。 -
./train.py: 这是要执行的Python脚本文件的路径和名称，它是用于训练目标检测模型的脚本。 -
--epochs 500: 这是训练的总轮数（epochs），指定为500，表示训练将运行500个轮次。 -
--cfg models/yolov5s-CBAM-2.yaml: 这是YOLOv5模型的配置文件的路径和名称，它指定了模型的结构和参数设置。 -
--hyp data/hyps/hyp.scratch-low.yaml: 这是超参数文件的路径和名称，它包含了训练过程中的各种超参数设置，如学习率、权重衰减等。 -
--data data/coco_NEU-DET.yaml: 这是数据集的配置文件的路径和名称，它指定了训练数据集的相关信息，如类别标签、图像路径等。 -
--weight weights/yolov8s.pt: 这是预训练权重文件的路径和名称，用于加载已经训练好的模型权重以便继续训练或进行迁移学习。 -
--workers 4: 这是用于数据加载的工作进程数，指定为4，表示使用4个工作进程来加速数据加载。 -
--batch 16: 这是每个批次的样本数，指定为16，表示每个训练批次将包含16个样本。
通过运行上面这个命令，您将使用YOLOv5模型对目标检测任务进行训练，训练500个轮次，使用指定的配置文件、超参数文件、数据集配置文件和预训练权重。同时，使用4个工作进程来加速数据加载，并且每个训练批次包含16个样本。
评估步骤
评估步骤同训练步骤一样，执行1行语句即可，注意--weights需要变为自己想要测试的模型路径。
python ./val.py --data data/coco_NEU-DET.yaml --weights ../weights/yolov5s.yaml/weights/best.pt
评估结果如下：
六、 训练结果
所有模型的每次训练后，会在 run/train 文件夹下出现一系列的文件进行结果和日志的保存，如下图
获取链接：【闲鱼】https://m.tb.cn/h.5FfVxmd?tk=OTsxWO6mF3l MF1643
（QQ:1214562663）
该代码采用Pycharm+Python3.8开发，经过测试成功运行，运行界面的主程序为main.py，项目包括用到的所有程序，优化改进的所有模型结构，数据集。
注：为确保程序在所有电脑的适配性和顺利运行，已经在自己电脑上训练好了所有改进的模型参数并保存，普通电脑无显卡也可以直接用cpu快速测试运行。如若想自己重新训练模型调整优化或更改其他自己的数据集样本进行训练，请按照requirements.txt配置Python依赖包的版本，详见项目代码的requirements.txt文件；
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1.基于深度学习的车牌识别系统
2.基于yolov5模型优化的行人车辆多目标检测跟踪系统
3.基于yolov5模型优化的PCB板缺陷检测系统
4.基于yolov8模型优化的安全帽检测系统
5.基于yolov8模型优化的车型识别系统
6.基于yolov5/8模型的行人密集检测识别系统
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10.基于yolov5/v8模型优化的垃圾检测分类系统
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12.基于yolov8模型优化的果蔬识别系统
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14.基于yolov5模型优化的动物检测系统
15.基于yolov8模型优化的人脸表情识别目标检测系统
16.基于yolov5/v8模型优化的钢板缺陷检测系统
17.基于yolov5/v8模型优化的焊缝缺陷检测系统
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20.基于yolov5/8模型的动物/鸟类检测识别系统
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