【算法介绍】

基于YOLOv8的农作物叶子病害检测系统是一种先进的农业技术解决方案，该系统利用深度学习技术，特别是YOLOv8算法，实现农作物叶片病害的自动识别和检测。YOLOv8以其高效、准确和灵活性著称，能够实时处理图像数据，快速定位并分类各种病害。

该系统经过大量图像数据集的训练，涵盖了多种农作物叶片及其病害，包括但不限于Apple Scab Leaf（苹果黑星病叶）、Apple Leaf（健康苹果叶）、Apple Rust Leaf（苹果雪松锈病叶）、Bell Pepper Leaf（甜椒叶）、Bell Pepper Leaf Spot（甜椒叶斑病叶）、Blueberry Leaf（蓝莓叶）、Cherry Leaf（樱桃叶）、Corn Gray Leaf Spot（玉米灰斑病叶）、Corn Leaf Blight（玉米叶枯病叶）、Corn Rust Leaf（玉米锈病叶）、Peach Leaf（桃叶）、Potato Leaf（马铃薯叶）、Potato Leaf Early Blight（马铃薯早疫病叶）、Potato Leaf Late Blight（马铃薯晚疫病叶）、Raspberry Leaf（覆盆子叶）、Soyabean Leaf（大豆叶）、Squash Powdery Mildew Leaf（南瓜白粉病叶）、Strawberry Leaf（草莓叶）、Tomato Early Blight Leaf（番茄早疫病叶）、Tomato Septoria Leaf Spot（番茄壳针孢叶斑病叶）、Tomato Leaf（健康番茄叶）以及Tomato Leaf Bacterial Spot（番茄细菌性斑点病叶）。

该系统为农业生产提供了一种高效、准确的病害检测手段，有助于及时采取防治措施，保障农作物的健康生长和提高产量。

【效果展示】

【测试环境】

windows10

anaconda3+python3.8

torch==2.3.0

ultralytics==8.3.81

【模型可以检测出类别】

Corn Gray leaf spot（玉米灰斑病叶）

Corn leaf blight（玉米叶枯病叶）

Corn rust leaf（玉米锈病叶）

Peach leaf（桃叶）

Potato leaf（马铃薯叶）

Potato leaf early blight（马铃薯早疫病叶）

Potato leaf late blight（马铃薯晚疫病叶）

Raspberry leaf（覆盆子叶）

Soyabean leaf（大豆叶）

Squash Powdery mildew leaf（南瓜白粉病叶，注意：原文可能为拼写错误，应为“Squash”应为“Squash”的某种形式，但通常我们说的是“Squash Powdery Mildew”指的是南瓜等植物的白粉病，这里简化为“Squash Powdery mildew leaf”表示南瓜白粉病叶）

Strawberry leaf（草莓叶）

Tomato Early blight leaf（番茄早疫病叶）

Tomato Septoria leaf spot（番茄壳针孢叶斑病叶）

Tomato leaf（番茄叶）

Tomato leaf bacterial spot（番茄细菌性斑点病叶）

【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

yolov8m.onnx模型(不提供pytorch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