基于yolov8、yolov5的鱼类检测识别系统（含UI界面、训练好的模型、Python代码、数据集）

项目介绍

项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：

算法模型：
yolov8、yolov8 + SE注意力机制 或 yolov5、yolov5 + SE注意力机制 ， 直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要，因为有些同学的电脑没有 GPU，无法自行训练。

数据集：
网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。

界面：
PyQt5

以上是本篇博客的简单说明，添加注意力机制可作为模型的创新点 。

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摘要：鱼类检测在现代渔业管理和水产养殖中具有重要意义，不仅有助于提高水产养殖的产量，还能在鱼类健康监控和管理中发挥关键作用。本文介绍了基于YOLOv8深度学习框架的一个鱼类检测模型，该模型使用了大量不同鱼类种类和不同健康状态的鱼类图像进行训练，能够精准识别不同光照、角度和背景下的鱼类种类及其健康状态。我们还开发了一款带有UI界面的鱼类检测系统，支持实时检测鱼类的情况，并通过图形界面直观地展示检测结果。系统采用Python与PyQt5开发，支持图片、视频及摄像头输入的识别，并能保存检测结果以供后续分析。
此外，本文附带了完整的Python代码和详细的使用指南，方便读者快速上手，进行鱼类检测系统的搭建与测试。完整的代码资源及使用方法请见文章末尾。

前言

鱼类检测技术在水产养殖、病害防控和渔业管理等领域中具有重要意义，能够提高生产的效率并确保鱼类的健康。在现代渔业管理中，快速且精准地检测鱼类的健康状况，能够帮助养殖户和渔业管理人员更好地识别和处理鱼类疾病，从而减少损失，优化防治资源的分配，特别是在自动化监测系统中，精准的检测是其高效运行的基础。同时，鱼类检测系统还能为水产养殖提供数据支持，实现更好的监控和管理。

鱼类检测技术已经在多个水产养殖场景中得到广泛应用，如疾病监测、药物投放决策、鱼群健康管理、产量预测等。依赖高效的检测系统，水产企业和养殖户可以实时检测鱼类的健康状况，并根据检测结果调整防治策略，从而提高整体生产效率并确保鱼类的健康和产量稳定性。

在现代智能渔业管理环境中，鱼类检测系统可以与其他智能管理系统结合使用，如自动化监控设备、疾病防治设施和水产数据监测平台，形成完整的智能渔业解决方案，帮助养殖户和渔业组织更好地掌握鱼类健康状况。在大规模养殖和复杂环境中，系统能够快速识别和分类多种鱼类疾病，为科学决策提供精准的数据支持。

本文通过收集与鱼类检测相关的数据和图像，博主利用YOLOv8、YOLOv5等目标检测技术，结合Python与PyQt5，开发出了一款界面简洁的鱼类检测系统。该系统支持图片、视频及摄像头检测，并能够保存检测结果，为用户提供直观便捷的检测体验。

功能展示：

部分核心功能如下：

功能1： 支持单张图片识别
功能2： 支持遍历文件夹识别
功能3： 支持识别视频文件
功能4： 支持摄像头识别
功能5： 支持结果文件导出（xls格式）
功能6： 支持切换检测到的目标查看

更多的其他功能以及界面样式可以通过下方视频演示查看。

基于深度学习的鱼类分类检测系统（yolov8）

🌟 一、环境安装

文档中有详细的环境安装指南，包括 Python、PyCharm、CUDA、Torch 等库的安装步骤，所有版本均已适配。你可以根据文档或视频教程一步步完成安装。

经过三年多的经验积累，我整理了在帮助他人安装环境过程中常见的问题和解决方法，并汇总到这份文档中。无论你是使用 GPU 版还是 CPU 版，都能找到相关的安装细节和说明。文档会定期更新，以确保最新的环境配置和优化，供大家参考。

文档截图如下：

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🌟 二、数据集介绍

数据集已经分好 train、val、test文件夹，也提供转好的yolo格式的标注文件，可以直接使用。
该数据集包含 30个类别，大概2000张图片

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🌟 三、深度学习算法介绍

本系统集成了多个不同的算法版本和界面版本，以下是对这些版本的概述：

算法版本方面，系统提供了多种深度学习算法和传统图像处理技术，用户可以选择最合适的算法进行任务处理。此外，各算法版本经过严格的测试和优化，以提供更高的准确率和效率。

在界面版本方面，系统设计了多种用户界面风格，可以选择简约、直观的界面，快速上手进行操作；也可以选择功能丰富的专业界面，满足复杂任务的需求。界面设计注重用户体验，确保用户在操作过程中能够方便地访问各种功能。

此外，系统还支持实时更新和扩展，可以根随时添加新的算法模块或界面选项。这种灵活性不仅提高了系统的适用性，也为未来的技术发展预留了空间。

总之，本系统通过多个算法和界面版本的组合，提供了丰富的选择和强大的功能。

下面是对包含到的算法的大概介绍：

1. yolov8相关介绍

YOLOv8 是当前深度学习领域内的一个SOTA（State-Of-The-Art）模型，凭借其前代版本的技术积累，再次引领了目标检测算法的发展方向。与其前辈不同，YOLOv8在模型结构和计算方式上都做了创新性调整，旨在实现更高效的计算和更灵活的应用场景适应能力。全新的骨干网络设计，结合Anchor-Free 检测头，让模型在面对不同输入尺寸、不同目标尺度时的表现更加出色，极大提升了性能和准确性。

此外，YOLOv8 的另一个重要进步在于它采用了全新的损失函数，使得训练过程更加稳定和高效。无论是在传统的CPU平台上运行，还是在更强大的GPU平台上进行加速，YOLOv8 都能够适应不同硬件资源的场景，确保在各种场合下保持高效的推理速度和精确的检测能力。

不过，值得注意的是，ultralytics 这一开发团队并没有直接将其开源库命名为 YOLOv8，而是采用了ultralytics的品牌名来命名整个项目。这并非单纯的命名策略，而是反映了其定位的重大变化。ultralytics 将这个库不仅视为一个算法框架，而非仅仅一个 YOLO 版本的延续。其设计目标之一是打造一个能够适应不同任务的算法平台，无论是目标检测、分类、分割，还是姿态估计，都能够在这个框架中被高效地支持。

这也意味着，未来的ultralytics 开源库将不仅限于 YOLO 系列，它的可扩展性为用户提供了更大的可能性。无论是使用非 YOLO 系列模型，还是面对不同应用领域的特定需求，ultralytics都提供了灵活且高效的解决方案。

总的来说，ultralytics 开源库 的优势可以归纳为以下几个要点：

融合当前最前沿的深度学习技术，让用户可以轻松实现复杂的计算任务。
具有极高的扩展性，未来将不仅支持 YOLO 系列，还会支持更多非 YOLO 的算法，适用于广泛的任务场景。

如此一来，ultralytics 不仅能够帮助开发者在算法研究和工程应用上取得突破，更能推动未来智能视觉领域的进一步发展。

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网络结构如下：
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2. yolov5相关介绍

YOLOV5有YOLOv5n，YOLOv5s，YOLOv5m，YOLOV5l、YOLO5x五个版本。这个模型的结构基本一样，不同的是deth_multiole模型深度和width_multiole模型宽度这两个参数。就和我们买衣服的尺码大小排序一样，YOLOV5n网络是YOLOV5系列中深度最小，特征图的宽度最小的网络。其他的三种都是在此基础上不断加深，不断加宽。不过最常用的一般都是yolov5s模型。
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本系统采用了基于深度学习的目标检测算法YOLOv5，该算法是YOLO系列算法的较新版本，相比于YOLOv3和YOLOv4，YOLOv5在检测精度和速度上都有很大的提升。YOLOv5算法的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。此外，YOLOv5还引入了一种称为SPP(Spatial Pyramid Pooling)的特征提取方法，这种方法可以在不增加计算量的情况下，有效地提取多尺度特征，提高检测性能。

在YOLOv5中，首先将输入图像通过骨干网络进行特征提取，得到一系列特征图。然后，通过对这些特征图进行处理，将其转化为一组检测框和相应的类别概率分数，即每个检测框所属的物体类别以及该物体的置信度。YOLOv5中的特征提取网络使用CSPNet(Cross Stage Partial Network)结构，它将输入特征图分为两部分，一部分通过一系列卷积层进行处理，另一部分直接进行下采样，最后将这两部分特征图进行融合。这种设计使得网络具有更强的非线性表达能力，可以更好地处理目标检测任务中的复杂背景和多样化物体。

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在YOLOv5中，每个检测框通过其左上角坐标（x, y）、宽度（w）、高度（h）以及置信度（confidence）来表示。此外，YOLOv5对于每个检测框还会预测C个类别的概率得分，每个类别的概率得分总和为1。这意味着每个检测框最终可以被表示为一个维度为(C+5)的向量，包括类别概率、位置和置信度信息。

在训练过程中，YOLOv5使用了交叉熵损失函数来优化模型，该损失函数由定位损失、置信度损失和分类损失三个部分组成。YOLOv5还采用了Focal Loss和IoU Loss等优化方法，以缓解正负样本不平衡及目标尺寸变化等问题。这些优化不仅提高了模型的准确性，还改善了在不同尺寸目标下的表现。

从网络结构来看，YOLOv5分为四个主要部分：Input（输入）、Backbone（骨干网络）、Neck（颈部结构）和Prediction（预测）。其中，Input部分负责将数据引入网络，采用了Mosaic数据增强技术，能够通过随机裁剪和拼接输入图片，进一步提升网络的泛化能力。

Backbone部分是YOLOv5提取图像特征的关键模块，其特征提取能力直接影响了整个模型的性能表现。相比前代YOLOv4，YOLOv5在Backbone中引入了Focus结构。Focus结构通过切片操作将图片的宽度(W)和高度(H)信息转移到通道空间中，从而实现了2倍的下采样操作，同时保证了不丢失关键信息。

🌟 四、模型训练步骤

使用pycharm打开代码，找到train.py打开，示例截图如下：
修改 model_yaml 的值，根据自己的实际情况修改，想要训练 yolov8s模型就修改为 model_yaml = yaml_yolov8s，训练添加SE注意力机制的模型就修改为 model_yaml = yaml_yolov8_SE
修改data_path 数据集路径，根据自己的数据集位置修改。我提供的数据集都是在traindata文件夹下，路径设置到这一级即可。
示例：
```
data_path = r'D:\lg\BaiduSyncdisk\project\person_code\project_self\19_corn_disease\data\traindata'
```

修改 model.train()中的参数，按照自己的需求和电脑硬件的情况更改

# 文档中对参数有详细的说明
model.train(data=data_path,  # 数据集路径imgsz=300,  # 训练图片大小epochs=200,  # 训练的轮次batch=2,  # 训练batchworkers=0,  # 加载数据线程数device='0',  # 使用显卡optimizer='SGD',  # 优化器project='runs/train',  # 模型保存路径name=name,  # 模型保存命名)

修改完后，执行 train.py ，打开 train.py ，右键执行。
出现如下类似的界面代表开始训练了
训练完后的模型保存在runs/train文件夹下

🌟 五、模型评估步骤

打开val.py文件，如下图所示：
修改 model_pt 的值，是自己想要评估的模型路径
修改 data_path 数据集路径的值，自己的数据集路径，我提供的数据集都是在traindata文件夹下，路径设置到这一级即可。

修改 model.val() 中的参数，按照自己的需求和电脑硬件的情况更改

model.val(data=data_path,           # 数据集路径imgsz=300,                # 图片大小，要和训练时一样batch=4,                  # batchworkers=0,                # 加载数据线程数conf=0.001,               # 设置检测的最小置信度阈值。置信度低于此阈值的检测将被丢弃。iou=0.6,                  # 设置非最大抑制 (NMS) 的交叉重叠 (IoU) 阈值。有助于减少重复检测。device='0',               # 使用显卡project='runs/val',       # 保存路径name='exp',               # 保存命名)