本项目为前几天收费帮学妹做的一个项目在工作环境中基本使用不到但是很多学校把这个当作编程入门的项目来做故分享出本项目供初学者参考。一、项目描述基于改进 YOLOv8 的蓝莓成熟度检测系统。以 YOLOv8n 为基础网络提出 BCM-Lite 模型通过新增 P2 高分辨率检测头、BiFPN 可学习加权特征融合和 WIoUv3 动态聚焦损失三项改进提升小目标蓝莓果实的检测与成熟度分类能力。模型 mAP50 达 0.741较基线提升 0.079。配套 Web 界面可上传图片在线检测并留存历史记录。浏览器访问 http://127.0.0.1:8000二、项目功能– 蓝莓果实目标检测区分未成熟、成熟两类– 网页上传图片点击或拖拽实时输出标注检测框– 统计未成熟数、成熟数、果实总数、平均置信度– 检测记录自动保存支持历史查询、缩略图查看大图和记录删除– 支持模型训练、消融实验对比与验证出图三、运行环境– 操作系统Windows– Python 3.11– PyTorch 2.14CPU 版可切换 CUDA 版加速训练– 启动命令python app.py浏览器访问 http://127.0.0.1:8000四、项目技术– 深度学习框架PyTorch、Ultralytics YOLOv8– 图像处理OpenCV、NumPy– 模型改进P2 检测头、BiFPN 特征融合、WIoUv3 损失– Web 后端Flask– 前端HTML、CSS、原生 JavaScript– 数据持久化JSON 文件存储– 数据集Ni et al. (2020) 蓝莓果数据集训练集 366 张、验证集 104 张、测试集 54 张共 7480 个标注实例以上系统源码经过技术整理与调试确保能正常运行五、项目截图 基于改进YOLOv8的蓝莓成熟度检测系统-yolov8
本项目为前几天收费帮学妹做的一个项目在工作环境中基本使用不到但是很多学校把这个当作编程入门的项目来做故分享出本项目供初学者参考。一、项目描述基于改进 YOLOv8 的蓝莓成熟度检测系统。以 YOLOv8n 为基础网络提出 BCM-Lite 模型通过新增 P2 高分辨率检测头、BiFPN 可学习加权特征融合和 WIoUv3 动态聚焦损失三项改进提升小目标蓝莓果实的检测与成熟度分类能力。模型 mAP50 达 0.741较基线提升 0.079。配套 Web 界面可上传图片在线检测并留存历史记录。浏览器访问 http://127.0.0.1:8000二、项目功能– 蓝莓果实目标检测区分未成熟、成熟两类– 网页上传图片点击或拖拽实时输出标注检测框– 统计未成熟数、成熟数、果实总数、平均置信度– 检测记录自动保存支持历史查询、缩略图查看大图和记录删除– 支持模型训练、消融实验对比与验证出图三、运行环境– 操作系统Windows– Python 3.11– PyTorch 2.14CPU 版可切换 CUDA 版加速训练– 启动命令python app.py浏览器访问 http://127.0.0.1:8000四、项目技术– 深度学习框架PyTorch、Ultralytics YOLOv8– 图像处理OpenCV、NumPy– 模型改进P2 检测头、BiFPN 特征融合、WIoUv3 损失– Web 后端Flask– 前端HTML、CSS、原生 JavaScript– 数据持久化JSON 文件存储– 数据集Ni et al. (2020) 蓝莓果数据集训练集 366 张、验证集 104 张、测试集 54 张共 7480 个标注实例以上系统源码经过技术整理与调试确保能正常运行五、项目截图