基于深度学习YOLOv5的花卉检测与识别系统

随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉在各个领域的应用越来越广泛，尤其在 图像分类 和物体检测领域。花卉检测与识别是计算机视觉中的一个重要应用，它在农业、园艺以及环境监测等领域有着广泛的应用前景。传统的花卉识别方法依赖于手工特征提取和分类器设计，然而随着深度学习技术的不断进步，基于卷积神经网络（CNN）的方法能够提供更高效、更准确的解决方案。

在本文中，我们将使用YOLOv5模型构建一个花卉检测与识别系统。 YOLOv5 作为目前目标检测任务中效果较好且速度较快的模型，能够高效地在图像中检测并分类花卉。结合PySide6图形界面库，我们将构建一个友好的用户界面，使得用户可以上传花卉图像并查看识别结果。

本项目的开发环境要求如下：

操作系统：Windows/Linux

Python版本