鸟类识别模型 该图像分类模型用于对麻雀和喜鹊两种鸟类的识别,采用TensorFlow Lite模型格式。 鸟类识别模型应用场景 在农业领域:可以通过鸟类识别模型,识别鸟类并进行驱鸟工作。 在航空领域:飞机场需要定期进行驱鸟工作,保障机场起降的安全。 动物保护领域:可以在野外设置鸟类喂食装置,保护珍稀鸟类物种;或者野外物种发现并进行...
【有三AI实战】基于Pytorch的ResNet生活用品多标签图像分类 1352 1 40:45 App 【有三AI高阶-项目实战组】深度学习计算机视觉CV实践(图像分类,图像分割,目标检测与跟踪,生成对抗网络,视频分析,模型优化,模型部署,人脸识别,图像增强) 3170 -- 10:23:22 App 毕业设计有着落了!基于OpenCV+YOLO算法实现图像处理及目标...
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。 本...
资源包含可视化的鸟类检测系统,基于最新的YOLOv8训练的鸟类检测模型,和基于PyQt5制作的可视化鸟类检测系统,包含登陆页面、注册页面和检测页面,该系统可自动检测和识别图片或视频当中出现的各种鸟类,以及自动开启摄像头,进行鸟类检测,并在图片上展示鸟类的位置和置信度,以及输出鸟类的数量。 效果视频:飞鸟检测YOLOv8模型(...
近年来, 利用深度学习技术自动识别鸟类成为鸟类调查保护的重要手段。由于实际鸟类图像普遍存在复杂背景,相近科属的鸟类看起来十分相似,因此使得深度学习模型识别容易出现漏检和误检。 团队负责人表示,将后续结合鸟类图像、音频以及地理位置信息开展多模态鸟类识别研究。
本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
鸟类识别模型 该图像分类模型用于对麻雀和喜鹊两种鸟类的识别,采用TensorFlow Lite模型格式。 鸟类识别模型应用场景 在农业领域:可以通过鸟类识别模型,识别鸟类并进行驱鸟工作。 在航空领域:飞机场需要定期进行驱鸟工作,保障机场起降的安全。 动物保护领域:可以在野外设置鸟类喂食装置,保护珍稀鸟类物种;或者野外物种发现并进行...
P7图像分类课程第3.4节-人脸表情识别模型测试 06:53 P8图像分类课程第4.1节-Pytorch数据增强接口介绍 12:51 P9图像分类课程第4.2节-Pytorch数据增强实践 15:48 P10图像分类课程第5节-细粒度图像分类理论 03:04 P11图像分类课程第6.1节-鸟类细粒度分类实战之项目简介 06:37 P12图像分类课程第6.2节-鸟类细粒度分类...