（1）下载完整文件到自己电脑上，然后使用cmd打开到文件目录
下面给出本博文设计的软件界面，整体界面简洁大方，大体功能包括训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；已检测目标列表、位置信息；前向推理用时。希望大家可以喜欢，初始界面如下图：
用户可以点击模型权重选择按钮上传训练好的模型权重，训练权重格式可为.pt、.onnx以及。engine等，之后再点击模型权重初始化按钮可实现已选择模型初始化信息的设置。
在Confidence或IOU下方的输入框中改变值即可同步改变滑动条的进度，同时改变滑动条的进度值也可同步改变输入框的值；Confidence或IOU值的改变将同步到模型里的配置，将改变检测置信度阈值与IOU阈值。
用户可以点击选择图像按钮上传单张图片进行检测与识别。
再点击图像检测按钮可完成输入图像的目标检测功能，之后系统会在用时一栏输出检测用时，在目标数量一栏输出已检测到的目标数量，在下拉框可选择已检测目标，对应于目标位置（即xmin、ymin、xmax以及ymax）标签值的改变。
再点击检测结果展示按钮可在系统左下方显示输入图像检测的结果，系统将显示识别出图片中的目标的类别、位置和置信度信息。
点击图像检测结果导出按钮即可导出检测后的图像，在保存栏里输入保存的图片名称及后缀即可实现检测结果图像的保存。
点击结束图像检测按钮即可完成系统界面的刷新，将所有输出信息清空，之后再点击选择图像或选择视频按钮来上传图像或视频。
用户可以点击选择视频按钮上传视频进行检测与识别，之后系统会将视频的第一帧输入到系统界面的左上方显示。
再点击视频检测按钮可完成输入视频的目标检测功能，之后系统会在用时一栏输出检测用时，在目标数量一栏输出已检测到的目标数量，在下拉框可选择已检测目标，对应于目标位置（即xmin、ymin、xmax以及ymax）标签值的改变。
点击暂停视频检测按钮即可实现输入视频的暂停，此时按钮变为继续视频检测，输入视频帧与帧检测结果会保留在系统界面，可点击下拉目标框选择已检测目标的坐标位置信息，再点击继续视频检测按钮即可实现输入视频的检测。
点击视频检测结果导出按钮即可导出检测后的视频，在保存栏里输入保存的图片名称及后缀即可实现检测结果视频的保存。
点击结束视频检测按钮即可完成系统界面的刷新，将所有输出信息清空，之后再点击选择图像或选择视频按钮来上传图像或视频。
用户可以点击打开摄像头按钮来打开摄像头设备进行检测与识别，之后系统会将摄像头图像输入到系统界面的左上方显示。
再点击摄像头检测按钮可完成输入摄像头的目标检测功能，之后系统会在用时一栏输出检测用时，在目标数量一栏输出已检测到的目标数量，在下拉框可选择已检测目标，对应于目标位置（即xmin、ymin、xmax以及ymax）标签值的改变。
点击结束视频检测按钮即可完成系统界面的刷新，将所有输出信息清空，之后再点击选择图像或选择视频或打开摄像按钮来上传图像、视频或打开摄像头。
本系统采用了基于深度学习的单阶段目标检测算法YOLOv5，相比于YOLOv3和YOLOv4，YOLOv5在检测精度和速度上都有很大的提升。YOLOv5算法的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过直接预测物体中心点的坐标来代替Anchor框。此外，YOLOv5使用SPP(SpatialPyramidPooling)的特征提取方法，这种方法可以在不增加计算量的情况下，有效地提取多尺度特征，提高检测性能。YOLOv5s模型的整体结构如下图所示。
YOLOv5网络结构是由Input、Backbone、Neck、Prediction组成。YOLOv5的Input部分是网络的输入端，采用Mosaic数据增强方式，对输入数据随机裁剪，然后进行拼接。Backbone是YOLOv5提取特征的网络部分，特征提取能力直接影响整个网络性能。在特征提取阶段，YOLOv5使用CSPNet(CrossStagePartialNetwork)结构，它将输入特征图分为两部分，一部分通过一系列卷积层进行处理，另一部分直接进行下采样，最后将这两部分特征图进行融合。这种设计使得网络具有更强的非线性表达能力，可以更好地处理目标检测任务中的复杂背景和多样化物体。在Neck阶段使用连续的卷积核C3结构块融合特征图。在Prediction阶段，模型使用结果特征图预测目标的中心坐标与尺寸信息。博主觉得YOLOv5不失为一种目标检测的高性能解决方案，能够以较高的准确率对目标进行分类与定位。当然现在YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等算法也在不断提出和改进，后续博主也会将这些算法融入到本系统中，敬请期待。
本系统使用的水果数据集手动标注了苹果、皇冠梨、火龙果、榴莲、葡萄、柠檬、甜瓜、网纹甜瓜、橘子、菠萝和西瓜这11个类别，数据集总计10585张图片。该数据集中类别都有大量的旋转和不同的光照条件，有助于训练出更加鲁棒的检测模型。本文实验的水果检测识别数据集包含训练集9270张图片，验证集875张图片，测试集440张图片，选取部分数据部分样本数据集如下图所示。由于YOLOv5算法对输入图片大小有限制，需要将所有图片调整为相同的大小。为了在不影响检测精度的情况下尽可能减小图片的失真，我们将所有图片调整为640x640的大小，并保持原有的宽高比例。此外，为了增强模型的泛化能力和鲁棒性，我们还使用了数据增强技术，包括随机旋转、缩放、裁剪和颜色变换等，以扩充数据集并减少过拟合风险。
本系统的深度学习模型使用PyTorch实现，基于YOLOv5算法进行目标检测。在训练阶段，我们使用了预训练模型作为初始模型进行训练，然后通过多次迭代优化网络参数，以达到更好的检测性能。在训练过程中，我们采用了学习率衰减和数据增强等技术，以增强模型的泛化能力和鲁棒性。
在测试阶段，我们使用了训练好的模型来对新的图片和视频进行检测。通过设置阈值，将置信度低于阈值的检测框过滤掉，最终得到检测结果。同时，我们还可以将检测结果保存为图片或视频格式，以便进行后续分析和应用。本系统基于YOLOv5算法，使用PyTorch实现。代码中用到的主要库包括PyTorch、NumPy、OpenCV、PyQt等。
Pyside6是Python语言的GUI编程解决方案之一，可以快速地为Python程序创建GUI应用。在本博文中，我们使用Pyside6库创建一个图形化界面，为用户提供简单易用的交互界面，实现用户选择图片、视频进行目标检测。
我们使用QtDesigner设计图形界面，然后使用Pyside6将设计好的UI文件转换为Python代码。图形界面中包含多个UI控件，例如：标签、按钮、文本框、多选框等。通过Pyside6中的信号槽机制，可以使得UI控件与程序逻辑代码相互连接。
在实验结果与分析部分，我们使用精度和召回率等指标来评估模型的性能，还通过损失曲线和PR曲线来分析训练过程。在训练阶段，我们使用了前面介绍的水果数据集进行训练，使用了YOLOv5算法对数据集训练，总计训练了300个epochs。在训练过程中，我们使用tensorboard记录了模型在训练集和验证集上的损失曲线。从下图可以看出，随着训练次数的增加，模型的训练损失和验证损失都逐渐降低，说明模型不断地学习到更加精准的特征。在训练结束后，我们使用模型在数据集的验证集上进行了评估，得到了以下结果。
下图展示了我们训练的YOLOv5模型在验证集上的PR曲线，从图中可以看出，模型取得了较高的召回率和精确率，整体表现良好。
下图展示了本博文在使用YOLOv5模型对水果数据集进行训练时候的Mosaic数据增强图像。