Plant Leaf Detection And Classification

🚀 YOLOv8s叶片检测与分类模型

本模型基于YOLO（You Only Look Once）框架，是一款强大的目标检测模型，能够精准检测并分类图像中的各类叶片，在目标检测任务中达到了0.946的精度（mAP@0.5）。

🚀 快速开始

要开始使用YOLOv8s叶片检测与分类模型，请按照以下步骤操作：

1. 使用pip安装 ultralyticsplus 和 ultralytics 库：

pip install ultralyticsplus==0.0.28 ultralytics==8.0.43

2. 使用以下代码片段加载模型并进行预测：

from ultralyticsplus import YOLO, render_result

# 加载模型
model = YOLO('foduucom/plant-leaf-detection-and-classification')

# 设置模型参数
model.overrides['conf'] = 0.25  # NMS置信度阈值
model.overrides['iou'] = 0.45  # NMS IoU阈值
model.overrides['agnostic_nms'] = False  # NMS类别无关
model.overrides['max_det'] = 1000  # 每张图像的最大检测数

# 设置图像
image = 'path/to/your/image'

# 进行推理
results = model.predict(image)

# 查看结果
print(results[0].boxes)
render = render_result(model=model, image=image, result=results[0])
render.show()

✨ 主要特性

• 实时检测：基于YOLOv8架构，具备实时目标检测能力。
• 多类别分类：可识别并分类来自46种不同植物物种的叶片。
• 用户协作：鼓励用户贡献自己的植物叶片数据，以增强模型的识别能力。

📚 详细文档

模型详情

模型描述

YOLOv8s叶片检测与分类模型构建于YOLOv8架构之上，该架构以其实时目标检测能力而闻名。此特定模型经过训练，能够识别和分类来自不同植物物种的各类叶片。它可以检测图像中的多个叶片实例，并将它们分配到各自的类别中。

['ginger', 'banana', 'tobacco', 'ornamaental', 'rose', 'soyabean', 'papaya', 'garlic', 'raspberry', 'mango', 'cotton', 'corn', 'pomgernate', 'strawberry', 'Blueberry', 'brinjal', 'potato', 'wheat', 'olive', 'rice', 'lemon', 'cabbage', 'gauava', 'chilli', 'capcicum', 'sunflower', 'cherry', 'cassava', 'apple', 'tea', 'sugarcane', 'groundnut', 'weed', 'peach', 'coffee', 'cauliflower', 'tomato', 'onion', 'gram', 'chiku', 'jamun', 'castor', 'pea', 'cucumber', 'grape', 'cardamom']

• 开发者：FODUU AI
• 模型类型：目标检测
• 语言（NLP）：英语

此外，YOLOv8s叶片检测与分类模型允许用户贡献自己的植物叶片数据，鼓励用户协作。用户可以提交新植物物种的图像，并为分类建议植物名称。我们的团队将努力将这些新的植物类别融入模型，增强其识别和分类更多种类植物叶片的能力。欢迎用户通过我们的社区平台或发送电子邮件至 info@foduu.com 分享植物名称和相应的数据集链接，积极参与扩展模型的能力。您的贡献将在丰富模型对不同植物物种的知识和识别方面发挥关键作用。

用途

直接使用

该模型可直接用于与叶片检测和分类相关的目标检测任务，无需微调或集成到更大的生态系统或应用程序中。

下游使用

该模型还可针对特定的叶片检测和分类任务进行微调，或集成到更大的应用程序中，用于植物相关研究、农业或环境监测。

超出范围的使用

该模型不适用于与叶片检测和分类无关的任务或目标检测场景。

偏差、风险和局限性

YOLOv8s叶片检测与分类模型可能存在一些局限性和偏差：

• 模型的性能可能因训练数据的质量和多样性而异。
• 对于严重遮挡或与其他物体重叠的叶片，检测可能会有困难。
• 光照条件、图像质量和分辨率的变化可能会影响模型的准确性。
• 对于图像中非常小或遥远的叶片，可能无法准确检测。
• 对于彼此非常相似的叶片物种，模型的分类准确性可能较低。
• 模型的偏差可能源于训练数据中存在的偏差。

建议

用户（包括直接用户和下游用户）应了解模型的风险、偏差和局限性。建议进行进一步的研究和实验，以评估其在特定用例和领域中的性能。

🔧 技术细节

训练详情

训练数据

该模型在数百张来自46种不同植物的图像上进行训练，包括染病叶片和健康叶片。

训练过程

训练过程需要高GPU容量，最多运行50个epoch，每个epoch代表对整个训练数据集的一次完整遍历，通过调整模型权重来最小化分类损失并优化性能。

指标

• mAP@0.5 (box)：0.946

总结

YOLOv8s是一个强大的卷积神经网络，专为46种以上植物物种的叶片检测和分类而设计。它利用修改后的CSPDarknet53骨干网络、自注意力机制和特征金字塔网络进行准确的多尺度目标检测，能够精确识别和分类植物叶片。

模型架构和目标

YOLOv8架构使用修改后的CSPDarknet53作为骨干网络，具有53个卷积层和跨阶段部分连接，以改善信息流动。头部由卷积层和全连接层组成，用于预测边界框、目标得分和类别概率。它结合了自注意力机制和特征金字塔网络进行多尺度目标检测，能够聚焦于相关图像特征并检测不同大小的物体。

计算基础设施

硬件

NVIDIA A100 40GB GPU卡

软件

使用Jupyter Notebook环境进行模型训练。

📄 许可证

文档中未提及相关许可证信息。

模型卡片联系方式

info@foduu.com

@ModelCard{
  author    = {Nehul Agrawal and
               Pranjal singh Thakur},
  title     = { YOLOv8s Leaf Detection and Classification},
  year      = {2023}
}