基于yolov11的鱼病害检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

内容概要：本文档介绍了基于YOLOv11的鱼病害检测系统的完整解决方案，包括Python源码、PyTorch模型、评估指标曲线和精美的GUI界面。该系统利用YOLOv11目标检测算法，针对鱼类病害进行高效准确的识别。YOLOv11具有优化的骨干网络、Anchor-Free检测头和新的损失函数，使其在速度和准确性上表现出色。用户可以通过上传图片、视频或实时摄像头输入进行检测，系统会将结果可视化展示，并允许用户调整检测置信分和IOU阈值。系统还支持检测结果的导出和性能评估，提供了详细的训练和验证数据集信息及评估指标。 适合人群：具备一定编程基础的开发者、研究人员和技术爱好者，特别是从事水产养殖、科研机构和渔业监管部门的人员。 使用场景及目标：①水产养殖中快速识别和诊断鱼类病害；②科研机构进行鱼类健康监测和研究；③渔业监管部门确保鱼类健康和安全。 其他说明：该系统在Windows 10环境下运行，依赖Anaconda3+Python 3.8、PyTorch 1.9.0和Ultralytics 8.3.21。提供的文件包括Python源码、YOLOv11模型、训练评估曲线图和测试图片。用户需根据官方框架安装指南配置环境，并切换到相应目录执行`python main.py`启动系统。数据集包含8474张图片，分为训练集和验证集，标注了四种鱼类病害类别：溃疡、烂腮、鳍损伤和眼病