随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已经渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶，再到医疗健康，其影响力无处不在。然而，当我们把目光转向中国的农业领域时，一个令人惊讶的事实映入眼帘——在这片广袤的土地上，农业生产仍然大量依赖人力，而非智能机械化。与此同时，国外的农业生产模式早已进入全面机械化的新时代。面对这一现状，我们不禁要思考：如何将AI技术融入农业，引领农业生产走向数字化、智能化？
樱桃，作为一种高价值水果，其种植和采摘过程一直是农业生产中的关键环节。传统的樱桃采摘方式主要依靠人力，这不仅效率低下，而且成本高昂。更重要的是，随着人口老龄化问题的加剧，劳动力短缺已经成为制约农业发展的瓶颈。因此，探索樱桃采摘的智能化解决方案显得尤为重要，深度学习技术的快速发展为我们提供了新的思路。通过结合机械设计和AI智能模型，我们可以实现樱桃采摘的完全智能机械化。具体来说，这种智能采摘系统可以通过前端连接的摄像头对果树上的果实进行实时检测识别。利用深度学习算法，系统能够准确地分辨出已经成熟的果树、半成熟的果实和未成熟的果实。一旦识别出成熟的果实，系统便会将信号传递给机械臂，机械臂则会自动完成采摘动作。这种智能采摘系统的优势显而易见。首先，它大大提高了采摘效率，减少了人力成本。其次，由于机械臂的精准操作，可以减少对果树的伤害，保护果树资源。此外，智能采摘系统还可以根据果实的成熟度进行分拣，提高产品的品质和市场竞争力。本文正是基于这样的背景思考下，想要从软件实验实践分析的角度出发，来实际探索分析此举落地应用的可行性，在前文中我们已经做了相关的开发实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：
《助力樱桃智能自动化采摘，基于YOLOv3全系列【yolov3tiny/yolov3/yolov3spp】参数模型开发构建果园种植采摘场景下樱桃成熟度智能检测识别系统》
《助力樱桃智能自动化采摘，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建果园种植采摘场景下樱桃成熟度智能检测识别系统》
《助力樱桃智能自动化采摘，基于YOLOv7【tiny/l/x】参数系列模型开发构建果园种植采摘场景下樱桃成熟度智能检测识别系统》
《助力樱桃智能自动化采摘，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建果园种植采摘场景下樱桃成熟度智能检测识别系统》
《助力樱桃智能自动化采摘，基于YOLOv9全系列【gelan/gelan-c/gelan-e/yolov9/yolov9-c/yolov9-e】参数模型开发果园种植采摘场景下樱桃成熟度智能检测识别系统》
《助力樱桃智能自动化采摘，基于YOLO家族最新端到端实时算法YOLOv10全系列【n/s/m/b/l/x】参数模型开发构建果园种植采摘场景下樱桃成熟度智能检测识别系统》
传统的YOLOs系列的模型虽然提供了不同参数量级系列的模型，方便部署应用到不同的硬件平台上面去，但是实际在弱算力设备下还是捉襟见肘的，比如：对于树莓派来讲，那YOLOv5系列最为轻量级的n系列的模型也是非常吃力，但是那YOLOv5-lite系列的模型就可以比较轻松地跑起来，这印证了模型轻量化设计的必要性，本文采用的是正是经过轻量化设计了leYOLO模型，首先看下实例效果：
接下来简单看下实例数据集：
深度神经网络中的计算效率对于目标检测至关重要，尤其是在新模型将速度优先于高效计算（FLOP）的情况下。这种演变在某种程度上已经落后于嵌入式和面向移动的AI对象检测应用程序。这里重点讨论了基于FLOP的高效目标检测计算的神经网络结构的设计选择，并提出了几种优化方法来提高基于YLO的模型的效率。
首先，介绍了一种基于反向瓶颈和信息瓶颈原理的有效主干扩展方法。其次，提出了快速金字塔结构网络（FPAN），旨在促进快速多尺度特征共享，同时减少计算资源。最后提出了一个解耦的网络中网络（DNiN）检测头的设计，以提供快速而轻量级的计算分类和回归任务。
在这些优化的基础上，利用更高效的主干，为对象检测和以YOLO为中心的模型（称为LeYOLO）提供了一种新的缩放范例。在各种资源限制下始终优于现有模型，实现了前所未有的准确性和失败率。值得注意的是，LeYOLO Small在COCO val上仅以4.5次失败（G）获得了38.2%的竞争性mAP分数，与最新最先进的YOLOv9微小模型相比，计算量减少了42%，同时实现了类似的精度。我们的新型模型系列实现了以前未达到的浮点精度比，提供了从超低神经网络配置（<1 GFLOP）到高效但要求苛刻的目标检测设置（>4 GFLOP）的可扩展性，对于0.66、1.47、2.53、4.51、5.8和8.4浮点（G），具有25.2、31.3、35.2、38.2、39.3和41 mAP。
| Models | mAP | Image Size | FLOP (G) |
|---|---|---|---|
| LeYOLONano | 25.2 | 320 | 0.66 |
| LeYOLONano | 31.3 | 480 | 1.47 |
| LeYOLOSmall | 35.2 | 480 | 2.53 |
| LeYOLOSmall | 38.2 | 640 | 4.51 |
| LeYOLOMedium | 39.3 | 640 | 5.80 |
| LeYOLOLarge | 41.0 | 768 | 8.40 |
一共提供了n、s、m和l四款不同参数量级的模型。
这里我们保持完全相同的实验参数设置来进行四款模型的开发训练，等待训练完成之后我们来整体进行各项指标的对比分析。
【Precision曲线】
精确率曲线（Precision Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。
绘制精确率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率和召回率。
将每个阈值下的精确率和召回率绘制在同一个图表上，形成精确率曲线。
根据精确率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察精确率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡精确率和召回率。较高的精确率意味着较少的误报，而较高的召回率则表示较少的漏报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
精确率曲线通常与召回率曲线（Recall Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。
【Recall曲线】
召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。
绘制召回率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的召回率和对应的精确率。
将每个阈值下的召回率和精确率绘制在同一个图表上，形成召回率曲线。
根据召回率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察召回率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡召回率和精确率。较高的召回率表示较少的漏报，而较高的精确率意味着较少的误报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
召回率曲线通常与精确率曲线（Precision Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。
【loss曲线】
在深度学习的训练过程中，loss函数用于衡量模型预测结果与实际标签之间的差异。loss曲线则是通过记录每个epoch（或者迭代步数）的loss值，并将其以图形化的方式展现出来，以便我们更好地理解和分析模型的训练过程。
【mAP0.5】
mAP0.5，也被称为mAP@0.5或AP50，指的是当Intersection over Union（IoU）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。IoU是一个用于衡量预测边界框与真实边界框之间重叠程度的指标，其值范围在0到1之间。当IoU值为0.5时，意味着预测框与真实框至少有50%的重叠部分。
在计算mAP0.5时，首先会为每个类别计算所有图片的AP（Average Precision），然后将所有类别的AP值求平均，得到mAP0.5。AP是Precision-Recall Curve曲线下面的面积，这个面积越大，说明AP的值越大，类别的检测精度就越高。
mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，当mAP0.5的值很高时，说明算法能够准确检测到物体的位置，并且将其与真实标注框的IoU值超过了阈值0.5。
【mAP0.5:0.95】
mAP0.5:0.95，也被称为mAP@[0.5:0.95]或AP@[0.5:0.95]，表示在IoU阈值从0.5到0.95变化时，取各个阈值对应的mAP的平均值。具体来说，它会在IoU阈值从0.5开始，以0.05为步长，逐步增加到0.95，并在每个阈值下计算mAP，然后将这些mAP值求平均。
这个指标考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。当mAP0.5:0.95的值很高时，说明算法在不同阈值下的检测结果均非常准确，覆盖面广，可以适应不同的场景和应用需求。
对于一些需求比较高的场合，比如安全监控等领域，需要保证高的准确率和召回率，这时mAP0.5:0.95可能更适合作为模型的评价标准。
综上所述，mAP0.5和mAP0.5:0.95都是用于评估目标检测模型性能的重要指标，但它们的关注点有所不同。mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，而mAP0.5:0.95则考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。
【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。
F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。
绘制F1值曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率、召回率和F1分数。
将每个阈值下的精确率、召回率和F1分数绘制在同一个图表上，形成F1值曲线。
根据F1值曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
F1值曲线通常与接收者操作特征曲线（ROC曲线）一起使用，以帮助评估和比较不同模型的性能。它们提供了更全面的分类器性能分析，可以根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。
整体对比分析来看：不难发现四款不同参数量级的模型最终呈现层次分明的效果，其中，n系列的模型效果略低一点，s系列的模型和m系列的模型效果相近，l系列的模型效果最优，这里综合参数量考虑我们最终选定了s系列的模型来作为线上的推理计算模型。
接下来看下s系列模型的详细情况。
【离线推理实例】
【Batch实例】
【混淆矩阵】
【F1值曲线】
【Precision曲线】
【PR曲线】
【Recall曲线】
【训练可视化】
要实现樱桃采摘的完全智能机械化还面临着一些挑战。例如，如何确保摄像头在各种天气条件下都能准确识别果实？如何保证机械臂在复杂环境中的稳定性和灵活性？这些问题都需要我们进一步研究和探索。随着技术的不断进步和创新，我们有理由相信这些挑战都将被克服。在不远的将来，我们或许能够看到这样的场景：在广袤的樱桃园中，智能采摘机器人在忙碌地工作着，它们通过AI技术精准地识别出成熟的果实并将其采摘下来。这样的场景不仅将极大地提高农业生产的效率和质量，也将为农民带来更多的收益和幸福。
本文也仅作为抛砖引玉，智能机械化是农业生产未来的发展方向。通过结合机械设计和AI技术，我们可以实现樱桃等水果的智能化采摘和分拣工作，推动农业生产向数字化、智能化迈进。让我们共同期待这一天的到来！
