yolov8柑橘叶片病害识别

### 使用YOLOv8实现柑橘叶子疾病检测

#### 准备工作
为了使用YOLOv8进行柑橘叶片病害的识别，需先准备相应的开发环境和数据集。进入`ultralytics-main/ultralytics/models/yolo/detect`文件夹可以找到YOLOv8的目标检测训练代码[^1]。

#### 数据收集与预处理
针对特定的应用场景——柑橘叶面疾病的检测，需要构建专门的数据集。这包括大量标注有健康状态或患病类型的柑橘叶片图像。每张图片应附带标签文件，描述其中存在的病变位置及其类别。这些数据用于模型的学习过程，以提高其对不同病症模式的理解能力。

#### 训练配置调整
在开始训练之前，可能还需要修改一些默认参数来更好地适配当前的任务需求。比如设置合适的输入尺寸、批量大小(batch size)，以及定义新的分类列表等。对于柑橘叶子上的多种常见病虫害情况，应当确保自定义类别的准确性以便于后续分析。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.yaml')  # 加载YOLOv8 nano版本或其他适合的预训练权重

#### 开始训练
通过编写脚本调用上述路径下的API接口并指定好对应的超参选项即可启动整个流程：

results = model.train(data='path_to_custom_dataset', epochs=100, imgsz=640)

这里假设已经准备好了一个名为`custom_dataset`的数据集合，并将其放置在一个可访问的位置上；同时设定了迭代次数为100次，单幅图像的最大边长设定为640像素。

#### 测试评估
完成一轮完整的训练周期之后，利用测试集中未见过的真实样本来验证最终成果的有效性和可靠性就显得尤为重要了。可以通过可视化工具直观展示预测框与实际标记之间的吻合程度，从而判断系统的性能表现。

metrics = results.val()  # 对验证集做一次推理计算mAP指标
print(metrics.box.map)    # 输出平均精度均值MAP@.5:.95的结果