随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已经渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶，再到医疗健康，其影响力无处不在。然而，当我们把目光转向中国的农业领域时，一个令人惊讶的事实映入眼帘——在这片广袤的土地上，农业生产仍然大量依赖人力，而非智能机械化。与此同时，国外的农业生产模式早已进入全面机械化的新时代。面对这一现状，我们不禁要思考：如何将AI技术融入农业，引领农业生产走向数字化、智能化？
草莓的采摘是农业生产中的一项重要工作，其效率和质量直接影响到产品的市场竞争力。传统的采摘方式主要依赖人力，存在诸多问题：一是效率低下，难以满足大规模生产的需求；二是成本高昂，增加了产品的成本；三是随着人口老龄化，劳动力短缺问题日益严重，使得采摘工作更加困难。因此，探索草莓采摘的智能化解决方案显得尤为重要。深度学习技术的快速发展为草莓采摘的智能化提供了可能。通过结合机械设计和AI智能模型，我们可以实现采摘的完全智能机械化。具体来说，智能采摘系统可以通过前端连接的摄像头对果树上的果实进行实时检测识别。利用深度学习算法，系统能够准确地分辨出已经成熟和未成熟的果实，并根据果实的成熟度进行分拣。一旦识别出成熟的果实，系统便会将信号传递给机械臂，机械臂则会自动完成采摘动作。智能采摘系统大大提高了采摘效率，减少了人力成本；其次，由于机械臂的精准操作，可以减少对果树的伤害，保护果树资源；此外，智能采摘系统还可以根据果实的成熟度进行分拣，提高产品的品质和市场竞争力。

本文正是基于这样的背景思考下，想要从软件实验实践分析的角度出发，来实际探索分析此举落地应用的可行性，在前面系列博文中，我们已经进行了一些实践工作，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：

《助力草莓智能自动化采摘，基于YOLOv3全系列【yolov3tiny/yolov3/yolov3spp】参数模型开发构建果园种植采摘场景下草莓成熟度智能检测识别系统》

《助力草莓智能自动化采摘，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建果园种植采摘场景下草莓成熟度智能检测识别系统》

《助力草莓智能自动化采摘，基于YOLOv7【tiny/l/x】参数系列模型开发构建果园种植采摘场景下草莓成熟度智能检测识别系统》

本文主要是想要基于具有里程碑标志的YOLOv8全系列的参数模型来开发构建对应的检测系统，首先看下实例效果：

接下来简单看下实例数据集：

如果对YOLOv8开发构建自己的目标检测项目有疑问的可以看下面的文章，如下所示：

《基于YOLOv8开发构建目标检测模型超详细教程【以焊缝质量检测数据场景为例】》

非常详细的开发实践教程。本文这里就不再展开了，因为从YOLOv8开始变成了一个安装包的形式，整体跟v5和v7的使用差异还是比较大的。

YOLOv8核心特性和改动如下：
1、提供了一个全新的SOTA模型（state-of-the-art model），包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求
2、骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数，属于对模型结构精心微调，不再是一套参数应用所有模型，大幅提升了模型性能。
3、Head 部分相比 YOLOv5 改动较大，换成了目前主流的解耦头结构，将分类和检测头分离，同时也从Anchor-Based 换成了 Anchor-Free
4、Loss 计算方面采用了TaskAlignedAssigner正样本分配策略，并引入了Distribution Focal Loss
5、训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度

官方项目地址在这里，如下所示：

目前已经收获超过2.5w的star量了。官方提供的基于COCO数据集的预训练模型如下所示：

Model	size (pixels)	mAPval 50-95	Speed CPU ONNX (ms)	Speed A100 TensorRT (ms)	params (M)	FLOPs (B)
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv8s	640	44.9	128.4	1.20	11.2	28.6
YOLOv8m	640	50.2	234.7	1.83	25.9	78.9
YOLOv8l	640	52.9	375.2	2.39	43.7	165.2
YOLOv8x	640	53.9	479.1	3.53	68.2	257.8

另外一套预训练模型如下：

Model	size (pixels)	mAPval 50-95	Speed CPU ONNX (ms)	Speed A100 TensorRT (ms)	params (M)	FLOPs (B)
YOLOv8n	640	18.4	142.4	1.21	3.5	10.5
YOLOv8s	640	27.7	183.1	1.40	11.4	29.7
YOLOv8m	640	33.6	408.5	2.26	26.2	80.6
YOLOv8l	640	34.9	596.9	2.43	44.1	167.4
YOLOv8x	640	36.3	860.6	3.56	68.7	260.6

是基于Open Image V7数据集构建的，可以根据自己的需求进行选择使用即可。

旋转目标检测预训练模型如下：

Model	size (pixels)	mAPtest 50	Speed CPU ONNX (ms)	Speed A100 TensorRT (ms)	params (M)	FLOPs (B)
YOLOv8n-obb	1024	78.0	204.77	3.57	3.1	23.3
YOLOv8s-obb	1024	79.5	424.88	4.07	11.4	76.3
YOLOv8m-obb	1024	80.5	763.48	7.61	26.4	208.6
YOLOv8l-obb	1024	80.7	1278.42	11.83	44.5	433.8
YOLOv8x-obb	1024	81.36	1759.10	13.23	69.5	676.7

是基于DOTAv1数据集构建的，可以根据自己的需求进行选择使用即可。

YOLOv8的定位不仅仅是目标检测，而是性能强大全面的工具库，故而在任务类型上同时支持：姿态估计、检测、分类、分割、跟踪多种类型，可以根据自己的需要进行选择使用，这里就不再详细展开了。

简单的实例实现如下所示：

from ultralytics import YOLO
 
# yolov8n
model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')  # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)
 
 
# yolov8s
model = YOLO('yolov8s.yaml').load('yolov8s.pt')  # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)
 
 
# yolov8m
model = YOLO('yolov8m.yaml').load('yolov8m.pt')  # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)
 
 
# yolov8l
model = YOLO('yolov8l.yaml').load('yolov8l.pt')  # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)
 
 
# yolov8x
model = YOLO('yolov8x.yaml').load('yolov8x.pt')  # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)

这里我们依次选择n、s、m、l和x五款不同参数量级的模型来进行开发。

这里给出yolov8的模型文件如下：

# Parameters
nc: 3  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPs
  s: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPs
  m: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
  x: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs
 
# YOLOv8.0n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9
 
# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 12
 
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 15 (P3/8-small)
 
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]]  # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 18 (P4/16-medium)
 
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 9], 1, Concat, [1]]  # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 21 (P5/32-large)
 
  - [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

囊括了五款不同参数量级的模型。在训练结算保持相同的参数设置，等待训练完成后我们横向对比可视化来整体对比分析。

【Precision曲线】
精确率曲线（Precision Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。
绘制精确率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率和召回率。
将每个阈值下的精确率和召回率绘制在同一个图表上，形成精确率曲线。
根据精确率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察精确率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡精确率和召回率。较高的精确率意味着较少的误报，而较高的召回率则表示较少的漏报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
精确率曲线通常与召回率曲线（Recall Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。

【Recall曲线】
召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。
绘制召回率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的召回率和对应的精确率。
将每个阈值下的召回率和精确率绘制在同一个图表上，形成召回率曲线。
根据召回率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察召回率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡召回率和精确率。较高的召回率表示较少的漏报，而较高的精确率意味着较少的误报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
召回率曲线通常与精确率曲线（Precision Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。

【mAP0.5】
mAP0.5，也被称为mAP@0.5或AP50，指的是当Intersection over Union（IoU）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。IoU是一个用于衡量预测边界框与真实边界框之间重叠程度的指标，其值范围在0到1之间。当IoU值为0.5时，意味着预测框与真实框至少有50%的重叠部分。
在计算mAP0.5时，首先会为每个类别计算所有图片的AP（Average Precision），然后将所有类别的AP值求平均，得到mAP0.5。AP是Precision-Recall Curve曲线下面的面积，这个面积越大，说明AP的值越大，类别的检测精度就越高。
mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，当mAP0.5的值很高时，说明算法能够准确检测到物体的位置，并且将其与真实标注框的IoU值超过了阈值0.5。

【mAP0.5:0.95】
mAP0.5:0.95，也被称为mAP@[0.5:0.95]或AP@[0.5:0.95]，表示在IoU阈值从0.5到0.95变化时，取各个阈值对应的mAP的平均值。具体来说，它会在IoU阈值从0.5开始，以0.05为步长，逐步增加到0.95，并在每个阈值下计算mAP，然后将这些mAP值求平均。
这个指标考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。当mAP0.5:0.95的值很高时，说明算法在不同阈值下的检测结果均非常准确，覆盖面广，可以适应不同的场景和应用需求。
对于一些需求比较高的场合，比如安全监控等领域，需要保证高的准确率和召回率，这时mAP0.5:0.95可能更适合作为模型的评价标准。
综上所述，mAP0.5和mAP0.5:0.95都是用于评估目标检测模型性能的重要指标，但它们的关注点有所不同。mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，而mAP0.5:0.95则考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。

【loss曲线】

在深度学习的训练过程中，loss函数用于衡量模型预测结果与实际标签之间的差异。loss曲线则是通过记录每个epoch（或者迭代步数）的loss值，并将其以图形化的方式展现出来，以便我们更好地理解和分析模型的训练过程。

【学习率曲线】

【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。
F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。
绘制F1值曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率、召回率和F1分数。
将每个阈值下的精确率、召回率和F1分数绘制在同一个图表上，形成F1值曲线。
根据F1值曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
F1值曲线通常与接收者操作特征曲线（ROC曲线）一起使用，以帮助评估和比较不同模型的性能。它们提供了更全面的分类器性能分析，可以根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。

综合实验对比来看：五款不同参数量级的模型没有拉开明显的间隔，n系列的模型效果略差，其余四款模型则达到了十分相近的性能，综合考虑最终选择使用s系列的模型作为最终的线上推理模型。

接下来看下s系列模型的结果详情。

【离线推理实例】

【Batch实例】

【混淆矩阵】

【F1值曲线】

【Precision曲线】

【PR曲线】

【Recall曲线】

【训练可视化】

要实现草莓采摘的完全智能机械化还面临着一些挑战。例如，如何确保摄像头在各种天气条件下都能准确识别果实？如何保证机械臂在复杂环境中的稳定性和灵活性？这些问题都需要我们进一步研究和探索。随着技术的不断进步和创新，我们有理由相信这些挑战都将被克服。在不远的将来，我们或许能够看到这样的场景：在广袤的草莓园中，智能采摘机器人在忙碌地工作着，它们通过AI技术精准地识别出成熟的果实并将其采摘下来。这样的场景不仅将极大地提高农业生产的效率和质量，也将为农民带来更多的收益和幸福。

本文也仅作为抛砖引玉，智能机械化是农业生产未来的发展方向。通过结合机械设计和AI技术，我们可以实现草莓等水果的智能化采摘和分拣工作，推动农业生产向数字化、智能化迈进。让我们共同期待这一天的到来！