基于YOLOv8深度学习的植物叶片病害识别系统：UI界面 + YOLOv8 + 数据集全流程详解

1. 引言

随着全球农业面临的挑战日益增加，植物病害的检测和识别成为提高作物产量和质量的重要任务。传统的病害识别方法往往依赖于人工观察，耗时且容易受到主观因素的影响。近年来，深度学习技术的迅速发展为植物病害的自动识别提供了新的解决方案。

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的植物叶片病害识别系统。系统主要使用YOLOv8进行目标检测，并结合用户界面（UI）展示检测结果，涵盖数据集准备、模型训练、实时检测实现及用户界面设计。

目录

1. 引言

2. 系统架构

2.1 数据收集与预处理

数据集结构

数据收集

2.2 数据标注

2.3 data.yaml文件

3. YOLOv8模型训练

3.1 环境准备

3.2 训练代码

3.3 训练过程中的注意事项

4. 实时病害识别

4.1 代码解释

5. 用户界面设计

5.1 UI设计

5.2 UI功能说明

6. 结果展示与评估

6.1 评估指标解释

7. 总结与展望

7.1 数据集扩展

7.2 模型优化

7.3 移动端部署

7.4 智能提醒功能

2. 系统架构

本系统的架构主要包括以下几个模块：

为了方便管理和训练，需要将数据集按照以下结构组织：