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粮食安全#xff0c;作为人类生存与发展的基石#xff0c;始终是全球关注的焦点。它不仅仅关乎粮食的充足供应#xff0c;更涉及粮食的质量安全、营养健康以及可持续生产等多个维度。在全球化、气候变化和资源环境约束日益加剧的背景下#xff0c;如何确保粮食…1. 项目介绍
粮食安全作为人类生存与发展的基石始终是全球关注的焦点。它不仅仅关乎粮食的充足供应更涉及粮食的质量安全、营养健康以及可持续生产等多个维度。在全球化、气候变化和资源环境约束日益加剧的背景下如何确保粮食安全成为了各国政府和国际社会共同面临的重大挑战。随着科技的飞速发展作物检测技术作为保障粮食安全的重要手段之一正逐步走向精准化、智能化和高效化。作物检测不仅能够帮助农民及时了解作物生长状况优化田间管理提高作物产量和品质还能在粮食收获、储存、加工等各个环节中对粮食质量进行严格把关确保粮食的安全性和营养价值。从传统的田间观察、人工测量到现代的遥感监测、无人机巡查再到基于深度学习的作物检测技术作物检测手段的不断创新为粮食安全的保障提供了强有力的技术支撑。特别是基于深度学习的作物检测技术通过精准管理和数据驱动决策能够实现对作物生长环境的实时监测、病虫害的提前预警以及作物产量的精准预测从而有效提升农业生产的效率和效益。因此从粮食安全的角度出发深入探索作物检测技术的创新与应用对于提高粮食生产能力、保障粮食质量安全、促进农业可持续发展具有重要意义。本文将探讨作物检测技术在粮食安全领域的应用现状、发展趋势以及未来展望。
PaddleYOLO是由阿里云开发并开源的一个基于 PaddlePaddle 的目标检测模型它专为实时和大规模应用设计提供了高度优化的性能和易用性。国产化检测框架PaddleYOLO
SwanLab是一款开源、轻量级的AI实验跟踪工具通过提供友好的API结合超参数跟踪、指标记录、在线协作等功能提高ML实验跟踪和协作体验。欢迎使用SwanLab
Swanhub是由极客工作室开发的一个开源模型协作分享社区。它为AI开发者提供了AI模型托管、训练记录、模型结果展示、API快速部署等功能。欢迎使用SwanHub 2. 准备部分
2.1 环境安装
安装以下3个库:
paddle
swanlab
gradio
安装命令
pip install paddle swanlab gradio
2.2 下载数据集
甜菜苗数据集
2.3 下载PaddleYOLO框架 3. YOLOv8模型训练
3.1 修改配置 3.2 使用Swanlab 3.3 模型训练
python tools/train.py -c configs/ssd/sdd_vgg16_300_240e_voc.yml --eval -o use_gputrue3.4 模型测试
本实验在训练后会将训练的全部结果直接放在output中因为output中并没有ssd_vgg16_300_240e_voc文件因此手动创建该文件然后将所有结果手动导入该文件中。
python -u tools/eval.py -c configs/ssd/ssd_vgg16_300_240e_voc.yml -o weightsoutput/ssd_vgg16_300_240e_voc/model_final3.5 模型推理
在预测过程中如果预测的不是一张图片那么需要使用--infer_dir放入的是图片文件夹路径--infer_img放入的是图片路径。
python tools/infer.py -c configs/ssd/ssd_vgg16_300_240e_voc.yml --infer_dirdata/dataset --output_diroutput/ssd_result
4. YOLOv8模型训练
未完待续。。。
5. Gradio演示
未完待续。。。
6. Swanhub上传并演示demo
未完待续。。。
