基于YOLOv8模型的西红柿检测系统可用于日常生活中检测与定位西红柿（Tomato）目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测。本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化。系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集。此外，本系统具备以下功能：训练模型的导入与初始化；检测置信度的调节；图像的上传、检测、可视化结果展示；视频的上传、检测、可视化结果展示导出；摄像头的图像输入、检测与可视化结果展示；
算法原理介绍
本系统采用了基于深度学习的单阶段目标检测算法YOLOv8，相较于之前的YOLO系列目标检测算法，YOLOv8目标检测算法具有如下的几点优势：（1）更友好的安装/运行方式；（2）速度更快、准确率更高；（3）新的backbone，将YOLOv5中的C3更换为C2F；（4）YOLO系列第一次尝试使用anchor-free；（5）新的损失函数。
实验结果与分析
在模型的性能评估与训练分析环节，我们采纳了准确率（Precision）和召回率（Recall）等关键指标来衡量模型的表现。此外，我们借助损失函数曲线和精确率-召回率（PR）曲线对训练流程进行了深入探讨。在模型的训练过程中，我们依托于特定数据集，应用了YOLOv8算法进行了系统的训练，整个训练周期涵盖了150个迭代周期（epochs）。如下图表所示，随着迭代次数的逐步累积，无论是训练损失还是验证损失，均呈现出稳步下降的趋势，这反映出模型在持续优化其对特征的学习能力。训练阶段完成后，我们利用该模型在数据集的测试子集上进行了性能测试，以下是测试结果的详细展示。
经过精心训练，本篇文章中介绍的YOLOv8模型在西红柿检测数据集上展现了卓越的性能，不仅检测精度高，而且稳定性强，完全能够应对现实环境下的检测需求。博主本人对这套系统进行了深入且详尽的测试，成功打造了一个用户体验优良、检测效率出众的西红柿检测系统界面。本文展示的部分即为该系统的实际运行效果。全套的用户界面设计、测试素材（包括图片和视频）、以及完整的代码资源均已整理完毕并上传分享。对此项目感兴趣的朋友们，欢迎关注博主，并通过私信方式来索取相关资料包。
