YOLO Leaf Object Detection Pipeline

Visão geral do projeto

Preparação e validação de um conjunto de dados para detecção de folhas; dados preparados não comprovam o desempenho de um detector treinado.

Um fluxo reproduzível de detecção de folhas que combina PlantVillage, PlantDoc e exemplos negativos difíceis gerados. Prepara e valida os dados, configura o treinamento YOLO e fornece pontos de integração para exportação e inferência no navegador. O material versionado não inclui pesos treinados nem resultados em dados reservados que comprovem precisão, latência ou prontidão para produção.

Por dentro deste projeto

• Preparei imagens 57,164 e caixas 63,225 em treinamento determinístico, validação e divisões de teste.
• Anotações Pascal VOC convertidas em coordenadas YOLO normalizadas.
• Nomes de arquivos resistentes a colisões gerados em conjuntos de dados de origem.
• Pares de rótulos de imagem validados, IDs de classe, coordenadas e vazamento dividido antes do treinamento.
• Configurou três candidatos YOLO, um fluxo limitado de teste básico de treinamento e pontos de integração para exportação ONNX.
• Manteve os testes da ferramenta de conjunto de dados separados da preparação de dados externos e do treinamento GPU.

Código-fonte e links