基于YOLOv8的农作物水稻病害检测系统，优化SPPF提升检测精度

💡💡💡本文摘要：农作物水稻病害首先进行数据处理到训练模型，最好优化SPPF提升检测精度，map0.5从原始的0.807提升至0.821

1.YOLOv8介绍

?????????Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的（SOTA）模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练，并且能够在各种硬件平台上运行，从CPU到GPU。

具体改进如下：

1. Backbone：使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；

2. PAN-FPN：毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想，不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到，YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了，同时也将C3模块替换为了C2f模块；

3. Decoupled-Head：是不是嗅到了不一样的味道？是的，YOLOv8走向了Decoupled-Head；

4. Anchor-Free：YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base，使用了Anchor-Free的思想；

5. 损失函数：YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失，使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失；

6. 样本匹配：YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式

框架图提供见链接：Brief summary of YOLOv8 model structure · Issue #189 · ultralytics/ultralytics · GitHub

2.农作物水稻病害数据集介绍

数据集大小一共1448张，类别如下

# class names
names:
  0: BrownSpot
  1: RiceBlast
  2: BacterialBlight

2.1数据集划分

通过split_train_val.py得到trainval.txt、val.txt、test.txt??

# coding:utf-8

import os
import random
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
#xml文件的地址，根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下
parser.add_argument('--xml_path', default='Annotations', type=str, help='input xml label path')
#数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Main
parser.add_argument('--txt_path', default='ImageSets/Main', type=str, help='output txt label path')
opt = parser.parse_args()

trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.7
xmlfilepath = opt.xml_path
txtsavepath = opt.txt_path
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
if not os.path.exists(txtsavepath):
    os.makedirs(txtsavepath)

num = len(total_xml)
list_index = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list_index, tv)
train = random.sample(trainval, tr)

file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')

for i in list_index:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        file_trainval.write(name)
        if i in train:
            file_train.write(name)
        else:
            file_val.write(name)
    else:
        file_test.write(name)

file_trainval.close()
file_train.close()
file_val.close()
file_test.close()

?2.2 通过voc_label.py得到适合yolov8训练需要的

# -*- coding: utf-8 -*-
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwd

sets = ['train', 'val', 'test']
classes = ["0 BrownSpot","1 RiceBlast","2 BacterialBlight"]   # 改成自己的类别
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)

def convert(size, box):
    dw = 1. / (size[0])
    dh = 1. / (size[1])
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return x, y, w, h

def convert_annotation(image_id):
    in_file = open('Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
    out_file = open('labels/%s.txt' % (image_id), 'w')
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    size = root.find('size')
    w = int(size.find('width').text)
    h = int(size.find('height').text)
    for obj in root.iter('object'):
        difficult = obj.find('difficult').text
        #difficult = obj.find('Difficult').text
        cls = obj.find('name').text
        if cls not in classes or int(difficult) == 1:
            continue
        cls_id = classes.index(cls)
        xmlbox = obj.find('bndbox')
        b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
             float(xmlbox.find('ymax').text))
        b1, b2, b3, b4 = b
        # 标注越界修正
        if b2 > w:
            b2 = w
        if b4 > h:
            b4 = h
        b = (b1, b2, b3, b4)
        bb = convert((w, h), b)
        out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')

wd = getcwd()
for image_set in sets:
    if not os.path.exists('labels/'):
        os.makedirs('labels/')
    image_ids = open('ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
    list_file = open('%s.txt' % (image_set), 'w')
    for image_id in image_ids:
        list_file.write(abs_path + '/images/%s.jpg\n' % (image_id))
        convert_annotation(image_id)
    list_file.close()

3.训练结果分析

confusion_matrix.png ：列代表预测的类别，行代表实际的类别。其对角线上的值表示预测正确的数量比例，非对角线元素则是预测错误的部分。混淆矩阵的对角线值越高越好，这表明许多预测是正确的。

?上图是水稻病害检测训练，有图可以看出 ，分别是BrownSpot、RiceBlast、BacterialBlight和background FP。该图在每列上进行归一化处理。

F1_curve.png：F1分数与置信度（x轴）之间的关系。F1分数是分类的一个衡量标准，是精确率和召回率的调和平均函数，介于0，1之间。越大越好。

TP：真实为真，预测为真；

FN：真实为真，预测为假；

FP：真实为假，预测为真；

TN：真实为假，预测为假；

精确率（precision）=TP/(TP+FP)

召回率(Recall)=TP/(TP+FN)

F1=2*（精确率*召回率）/（精确率+召回率）

?labels_correlogram.jpg ：显示数据的每个轴与其他轴之间的对比。图像中的标签位于 xywh 空间。

?labels.jpg ：

（1，1）表示每个类别的数据量

（1，2）真实标注的?bounding_box

（2，1） 真实标注的中心点坐标

（2，2）真实标注的矩阵宽高

?P_curve.png：表示准确率与置信度的关系图线，横坐标置信度。由下图可以看出置信度越高，准确率越高。

?PR_curve.png ：PR曲线中的P代表的是precision（精准率），R代表的是recall（召回率），其代表的是精准率与召回率的关系。

?R_curve.png ：召回率与置信度之间关系

?预测结果：

YOLOv8n summary (fused): 168 layers, 3006233 parameters, 0 gradients, 8.1 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 7/7 [00:11<00:00,  1.58s/it]
                   all        391       1549      0.861      0.733      0.807      0.448
             BrownSpot        391       1007       0.83      0.557      0.653      0.288
             RiceBlast        391        345      0.899      0.873      0.914      0.564
       BacterialBlight        391        197      0.854       0.77      0.853      0.492

4.创新优化

加入SPPF自研创新 | SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积提升感受野

YOLOv8独家原创改进：SPPF自研创新 | SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积提升感受野-CSDN博客

4.1性能分析

map0.5从原始的0.807提升至0.821

YOLOv8n_SPPF_UniRepLK summary (fused): 186 layers, 5256601 parameters, 0 gradients, 9.9 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 7/7 [00:10<00:00,  1.57s/it]
                   all        391       1549      0.877      0.744      0.821      0.463
             BrownSpot        391       1007      0.846      0.558      0.652      0.297
             RiceBlast        391        345      0.918      0.873      0.935      0.581
       BacterialBlight        391        197      0.868      0.802      0.875       0.51