【算法介绍】

基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统

基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型，结合经过标注和处理的医学影像数据集，能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。

YOLOv8模型以其高速和高精度的特点，在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型的网络结构和参数设置，该系统实现了对糖尿病视网膜病变的高精度检测，有效辅助医生进行病情评估和诊断。

该系统支持实时图像检测，操作简便，用户只需上传眼底影像，系统即可快速分析并返回检测结果，包括病变的类型和严重程度分类。这不仅提高了诊断效率，还降低了医生的主观经验对诊断结果的影响，使诊断更加客观和准确。

总之，基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统为糖尿病视网膜病变的早期诊断和治疗提供了有力的支持。

【效果展示】

【测试环境】

windows10

anaconda3+python3.8

torch==2.3.0

ultralytics==8.3.79

【模型可以检测出类别】

mild(轻度)

nodr(无病变)

proliferatedr(增殖性病变)

moderate(中度)

severe(严重)

【使用步骤】

使用步骤：

（1）首先根据官方框架安装好yolov8环境，并安装好pyqt5

（2）切换到自己安装的yolov8环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可

【提供文件】

python源码

yolov8n.pt模型

训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)

测试图片（在test_img文件夹下面）

注意不提供数据集

【常用评估参数介绍】

在目标检测任务中，评估模型的性能是至关重要的。你提到的几个术语是评估模型性能的常用指标。下面是对这些术语的详细解释：

1. Class：

• 这通常指的是模型被设计用来检测的目标类别。例如，一个模型可能被训练来检测车辆、行人或动物等不同类别的对象。

1. Images：

• 表示验证集中的图片数量。验证集是用来评估模型性能的数据集，与训练集分开，以确保评估结果的公正性。

1. Instances：

• 在所有图片中目标对象的总数。这包括了所有类别对象的总和，例如，如果验证集包含100张图片，每张图片平均有5个目标对象，则Instances为500。

1. P（精确度Precision）：

• 精确度是模型预测为正样本的实例中，真正为正样本的比例。计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)，其中TP表示真正例（True Positives），FP表示假正例（False Positives）。

1. R（召回率Recall）：

• 召回率是所有真正的正样本中被模型正确预测为正样本的比例。计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)，其中FN表示假负例（False Negatives）。

1. mAP50：

• 表示在IoU（交并比）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。IoU是衡量预测框和真实框重叠程度的指标。mAP是一个综合指标，考虑了精确度和召回率，用于评估模型在不同召回率水平上的性能。在IoU=0.5时，如果预测框与真实框的重叠程度达到或超过50%，则认为该预测是正确的。

1. mAP50-95：

• 表示在IoU从0.5到0.95（间隔0.05）的范围内，模型的平均精度。这是一个更严格的评估标准，要求预测框与真实框的重叠程度更高。在目标检测任务中，更高的IoU阈值意味着模型需要更准确地定位目标对象。mAP50-95的计算考虑了从宽松到严格的多个IoU阈值，因此能够更全面地评估模型的性能。

这些指标共同构成了评估目标检测模型性能的重要框架。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。