虫害检测候选生产
Hoire虫害检测最新模型
- 任务
- 目标检测
- 框架
- Ultralytics
- 指标
- mAP50 0.848
当前最值得作为虫害检测基线的模型。
Model registry
模型库先统一登记，再逐个做新模型复测。
现有 YOLOv5 模型不直接淘汰，先作为历史基线保留；新版模型在同一批样本上复测，结果可沉淀成实验报告和论文材料。
虫害检测候选
虫害检索检测模型
- 任务
- 目标检测
- 框架
- Ultralytics
- 指标
- mAP50 0.816
适合做广泛虫体检索和召回对比。
虫害分类候选生产
是否为虫分类模型
- 任务
- 图像分类
- 框架
- Ultralytics
- 指标
- Top-1 0.997
可作为非虫图片过滤器，减少误触发。
数据质检候选
虫害数据质量分类模型
- 任务
- 图像分类
- 框架
- Ultralytics
- 指标
- Top-1 0.982
训练前先筛掉脏样本、空样本和低质量图片。
病害/品种/分割/生长周期待升级验证
YOLOv5遗留模型组
- 任务
- 检测与分割
- 框架
- YOLOv5 Legacy
- 指标
- 需复测
保留原功能，同时用于和 YOLOv8、YOLOv10、RT-DETR、SAM 系列对照。
Data inventory
E 到 I 盘已经形成数据资产台账。
台账按训练集、已标注数据、原始图片、视频素材、模型权重、代码工程、文档资料、工具链自动归类，后续可以继续细化到每个目录。
盘符已用空间剩余空间目录数主要内容
E盘850.59GB125.98GB73大量虫害、作物、病虫害、无人机和宣传素材，训练集与原始图混合。
F盘691.47GB66.34GB14当前代码、训练数据、Ultralytics 工程、权重、运行结果和本系统。
G盘883.67GB24.78GB4HoireLight 裁剪图、植物工厂视频和运行环境资料。
H盘892.10GB39.41GB19HoireLight、粉虱、苦瓜丝瓜、COCO 示例、图片数据和宣传素材。
I盘958.85GB904.15GB4Docker、SOC 项目资料、模型/代码/工具链和植物工厂视频。
Upgrade roadmap
新版识别模型可以试，而且值得把过程按论文标准记录。
建议每次实验都固定数据版本、训练配置、评价指标、错误案例和改进结论。这样不只是优化系统，也能自然积累论文中的方法、实验和消融部分。
- 同一批图像与标注上复测 YOLOv5、YOLOv8/YOLOv10、RT-DETR、DETR 系列检测效果。
- 把数据质量分类器接到训练前处理流程，验证清洗数据对 mAP、召回和误检的影响。
- 建立虫害检测、是否为虫、数据质检的多阶段识别流程，评估端到端准确率和速度。
- 尝试分割模型和开放词汇模型辅助标注，形成半自动标注或主动学习论文方向。
Local engine
公网负责展示，本机负责重活。
模型加载、示例图片识别、批量评测、训练计划生成、数据盘深度扫描，仍由本机 FastAPI 系统执行。这样既能让外部看到项目全貌，也不会把本地私有资产直接发布出去。
可公开展示模型摘要、指标、数据盘归类、升级路线、论文方向。
留在本机执行模型权重加载、原始图片访问、真实推理、训练和大规模评测。
下一步接入登录、上传少量脱敏示例图、增加公开演示模型或云端推理服务。