基于深度学习YOLOv5模型的花卉分类方法设计与实现.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景和意义1

1.2项目的目的和目标1

1.2.1项目目的1

1.2.2项目目标2

2相关技术与工具介绍2

2.1数据标注（LabelImg）介绍2

2.2YOLOv5模型简介3

2.3PYQT5简介4

2.4开发环境与工具4

2.4.1Python简介4

2.4.2PyCharm开发工具的简介4

2.4.3PyTorch框架简介5

2.4.4第三方库简介5

3方法设计与实现6

3.1数据集收集与预处理6

3.1.1数据集的获取6

3.1.2数据集预处理7

3.2深度学习模型选择与设计9

3.2.1深度学习模型的选择9

3.2.2模型的设计10

3.3模型的训练13

3.4模型的评估16

3.5前端设计与实现19

3.5.1系统前端设计19

3.5.2设计效果展示及分析20

4小结21

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

参考资料23

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习YOLOv5模型的花卉

分类方法设计

1引言

1.1项目背景和意义

在近几年，随着社会经济水平的飞速发展的同时科技水平的也不断的提高，

目前人工智能已经作为一种快速发展的科学技术渗透到各个领域中，花卉作为

人们生活中常见且美丽的自然元素，它们不仅为我们的环境增添了色彩和生气，

还具有重要的文化和经济价值。目前，在日常生活中，许多人对花卉的种类和

特征了解有限，往往只能辨认出少数几种常见的花卉。同时对花卉种类进行识

别是花卉产业序列中的一个最重要的环节，目前，花卉的种类多样，如果通过

传统的人工进行分类的方法，需要花费大量的时间和人力，并且容易受到花卉

形态多样化的影响，造成花卉图像分类错误率的就大大增加。因此，如何对花

卉图像进行种类的快速并准确的识别，对于花卉产业有着一定的意义。为了满

足人们对花卉分类和识别的需求，以及促进园艺、植物保护等领域的发展，本

项目将应用YOLOV5模型进行花卉的目标检测和分类。YOLOV5是一种基于深度

学习的目标检测算法，具有快速的检测速度和较高的准确率。通过模型的训练

和优化，我们可以实现对花卉的自动化检测和分类，从而提高工作效率并减少

人力成本。

1.2项目的目的和目标

1.2.1项目目的

该项目的主要目的是利用YOLOV5模型开发一个高效且准确的花卉分类系

统，以实现对花卉的自动化检测和分类提供便捷准确的