基于YOLO11的绵羊（Sheep ）检测系统（Python源码+数据集+Pyside6界面）

💡💡💡本文摘要：基于YOLO11的绵羊（Sheep ）检测，阐述了整个数据制作和训练可视化过程

博主简介

AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8、v9、v10、11优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；

1.YOLO11介绍

Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。

结构图如下：

1.1 C3k2

C3k2，结构图如下

C3k2，继承自类C2f，其中通过c3k设置False或者Ture来决定选择使用C3k还是Bottleneck

实现代码ultralytics/nn/modules/block.py

1.2 C2PSA介绍

借鉴V10 PSA结构，实现了C2PSA和C2fPSA，最终选择了基于C2的C2PSA（可能涨点更好？）

实现代码ultralytics/nn/modules/block.py

1.3 11 Detect介绍

分类检测头引入了DWConv（更加轻量级，为后续二次创新提供了改进点），结构图如下（和V8的区别）：

实现代码ultralytics/nn/modules/head.py

2.绵羊检测系统

Sheep Detection检测具有重要的意义，主要体现在以下几个方面：

农业领域

• 提高养殖管理效率：在现代化的养殖场中，通过无人机等设备获取羊群图像，利用目标检测模型实时监测羊群的分布和数量，能够帮助养殖场主快速了解羊群的动态情况，及时发现走失、受伤或异常的羊只，提高养殖管理的效率和精度。
• 优化饲料分配：准确的羊只检测可以为饲料分配提供依据。通过了解羊群的数量和分布，养殖场可以根据实际情况合理分配饲料，避免浪费，降低成本，同时确保每只羊都能获得足够的营养。
• 疾病监测与防控：通过对羊群的持续监测，及时发现生病或异常的羊只，采取相应的隔离和治疗措施，防止疾病在羊群中传播，保障羊群的健康和生产效益。

野生动物保护

• 了解种群动态：在自然保护区等区域，利用Sheep Detection检测技术对野生羊群进行监测，可以获取羊群的数量、分布范围、活动轨迹等信息，帮助研究人员了解野生羊群的生活习性和种群动态，为制定科学合理的保护策略提供数据支持。
• 栖息地评估：通过对野生羊群栖息地的图像分析，评估栖息地的质量和适宜性，了解羊群与栖息地之间的相互关系，为保护和改善野生羊群的生存环境提供参考。

推动相关技术发展和应用

• 促进目标检测算法的改进：Sheep Detection检测的实践应用可以为研究人员提供丰富的数据和实际场景，促使他们不断改进和优化目标检测算法，提高模型的准确性和鲁棒性，推动目标检测技术在农业、野生动物保护等领域的进一步发展。
• 拓展无人机等技术的应用范围：结合无人机技术，Sheep Detection检测可以实现对大面积区域的快速监测，拓展无人机在农业和野生动物保护等领域的应用范围，提高工作效率和数据获取能力。

2.绵羊检测数据集介绍

数据集大小203张

类别1类：

nc: 1 names: ['sheep']

细节图：

标签可视化分析

2.2 配置sheep.yaml

ps:建议填写绝对路径

path: D:/YOLOv11/data/sheep # dataset root dir
train: train.txt  # train images (relative to 'path') 118287 images
val: val.txt  # val images (relative to 'path') 5000 images

# number of classes
nc: 1

# class names
names:
  0: sheep

2.3 如何训练

path: D:/YOLOv11/data/sheep # dataset root dir
train: train.txt  # train images (relative to 'path') 118287 images
val: val.txt  # val images (relative to 'path') 5000 images

# number of classes
nc: 1

# class names
names:
  0: sheep

2.4 训练结果可视化结果

 YOLO11 summary (fused): 283 layers, 2,617,451 parameters, 0 gradients, 7.1 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 2/2 [00:01<00:00,  1.51it/s]
                   all         55         87      0.846       0.63      0.786      0.471

预测结果：

3. 绵羊检测系统设计

3.1 PySide6介绍

受益于人工智能的崛起，Python语言几乎以压倒性优势在众多编程语言中异军突起，成为AI时代的首选语言。在很多情况下，我们想要以图形化方式将我们的人工智能算法打包提供给用户使用，这时候选择以python为主的GUI框架就非常合适了。

PySide是Qt公司的产品，PyQt是第三方公司的产品，二者用法基本相同，不过在使用协议上却有很大差别。PySide可以在LGPL协议下使用，PyQt则在GPL协议下使用。

PySide目前常见的有两个版本：PySide2和PySide6。PySide2由C++版的Qt5开发而来.，而PySide6对应的则是C++版的Qt6。从PySide6开始，PySide的命名也会与Qt的大版本号保持一致，不会再出现类似PySide2对应Qt5这种容易混淆的情况。

3.2 安装PySide6

pip install --upgrade pip
pip install pyside6 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

基于PySide6开发GUI程序包含下面三个基本步骤：

• 设计GUI，图形化拖拽或手撸；
• 响应UI的操作（如点击按钮、输入数据、服务器更新），使用信号与Slot连接界面和业务；
• 打包发布；

3.3 绵羊检测系统设计

原文链接：

https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/146602892