基于YOLOv11的农场实时目标检测系统（python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型）
摘要：
本文提出了一种基于YOLOv11算法的农业检测系统，利用4393张图片（3905张训练集，488张验证集）进行模型训练，最终开发出一个高效的农业相关目标检测模型。为了方便用户操作和实时检测，本系统还开发了基于Python和PySide6的图形用户界面（GUI），实现了农业目标的实时检测功能。此外，为保障系统安全，系统还配备了用户登录界面，需通过账户和密码方可访问。完整的数据集、检测系统源代码以及已训练好的模型可通过文末链接获取。
1.主要功能：
（1）用户注册、登录与密码修改功能，确保系统的安全性。
（2）支持自定义系统标题、简介及封面，提升用户体验。
（3）检测界面具备最小化、最大化以及退出系统功能。
（4）支持对单张图片、图片文件夹、视频或摄像头进行目标检测。
（5）具备检测暂停、结果保存和检测结束功能，提升灵活性。
（6）可自由切换检测模型，满足不同场景需求。
（7）允许用户调整检测的置信度和IoU阈值。
（8）支持单类目标或特定目标的检测，适应性强。
（9）实时展示检测目标的详细信息及检测用时。
（10）自动记录所有检测目标的坐标信息，方便后续分析。
目标检测系统更多的功能介绍以及详细的操作教程请参考链接：https://blog.csdn.net/2401_85556416/article/details/142906627?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=142906627&sharerefer=PC&sharesource=2401_85556416&sharefrom=from_link
2.意义：
目标检测是计算机视觉领域的重要组成部分，为农场管理和生产提供了核心技术支持。农场实时目标检测能够帮助农民更有效地管理作物和牲畜，提高农业生产的效率和质量。因此，开发高效的目标检测算法是推动农业现代化的重要基础。
3.数据集介绍：
本系统所使用的数据集包括训练集（3905张）、验证集（488张）和测试集（489张）。数据标签采用YOLO模型常用的TXT格式，方便直接应用于YOLOv11模型的训练。数据集涵盖 54 种类别：beans: 豆类, bicycle: 自行车, bitter_melon: 苦瓜, bok_choy: 小白菜, broccoli: 西兰花, cabbage: 卷心菜, car: 汽车, carrot: 胡萝卜, cat: 猫, cauliflower: 花椰菜, chicken: 鸡, chilli_plant: 辣椒植物, coriander: 香菜, corn_plant: 玉米植物, cow: 牛, cucumber: 黄瓜, denglong: 灯笼, dog: 狗, duck: 鸭, egg: 蛋, eggplant: 茄子, eggplant_plant: 茄子植物, flower: 花, fresh_apple: 新鲜苹果, garlic_plant: 大蒜植物, grape: 葡萄, horse: 马, lettuce: 生菜, melon: 甜瓜, napa_cabbage: 大白菜, onion: 洋葱, orange: 橙子, peach: 桃子, peacock: 孔雀, pepper: 胡椒, peppermint: 薄荷, person: 人, pig: 猪, pineapple: 菠萝, potato: 土豆, pumpkin: 南瓜, rabbit: 兔子, robotcar: 机器人汽车, rotten_apple: 烂苹果, scallion: 葱, sheep: 羊, soybean_plant: 大豆植物, strawberry: 草莓, sweet_potato: 红薯, tomato: 西红柿, tomato_plant: 西红柿植物, tractor: 拖拉机, water_melon: 西瓜, zucchini: 西葫芦
4.检测效果展示：
部分检测结果如下所示，展示了系统在不同场景下的检测表现。
5.YOLOv11模型概述：
YOLOv11是YOLO系列模型中最新的版本，其主要特点如下：
增强的特征提取:YOLO11 采用了改进的主干和颈部架构，显著增强了特征提取能力。这一创新设计使得模型在复杂场景下的对象检测精度更高，能够更有效地处理多样化的检测任务。此外，增强的特征提取能力帮助 YOLO11 在各种视觉挑战中表现得更加可靠，确保了在高难度任务中也能取得理想的效果。
针对效率和速度进行了优化:在效率和速度方面，YOLO11 进行了优化，采用了更完善的架构设计和优化的训练流程。这使得模型在处理速度上有了显著提升，同时在准确性和性能之间保持了最佳的平衡。通过这样的设计，YOLO11 能够实现快速的实时推理，满足实时应用的需求，如监控和自动驾驶等。
使用更少的参数实现更高的准确性：YOLO11 在参数使用上也进行了改进。得益于模型设计的进步，YOLO11m 在 COCO 数据集上达到了更高的平均精度（mAP），而其使用的参数比 YOLOv8m 少了 22%。这一特性使得 YOLO11 在保证检测准确性的同时，大幅提高了计算效率，更加适合资源有限的设备使用。
跨环境的适应性：YOLO11 的跨环境适应性使其可以无缝部署在多种平台，包括边缘设备、云平台和支持 NVIDIA GPU 的系统。这种灵活性确保了用户能够在不同的环境中高效运行 YOLO11，满足广泛的应用需求。
支持的任务范围广泛：YOLO11 支持多种计算机视觉任务，包括对象检测、实例分割、图像分类、姿势估计以及定向对象检测（OBB）。其多功能的设计使得 YOLO11 能够应对各种计算机视觉挑战，为不同行业的应用提供强有力的支持。
6.模型的训练结果：
模型是已经训练好了的。训练结果保存在"runs\detect\train"目录下的。其中"runs\detect\train\best.pt"是训练过程中获得的最佳模型。
7.系统界面展示：
用户界面：
初始化界面：
检测界面：
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注意事项:
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