CUB-200数据集由加州理工学院在2010年提出的细粒度数据集,也是目前细粒度分类识别研究的基准图像数据集,共有11788张鸟类图像,包含200类鸟类子类,其中训练数据集有5994张图像,测试集有5794张图像,每张图像均提供图像类标记信息。 这里是官方的下载地址:vision.caltech.edu/data 在这里插入图片描述 三、 yolov5相关介绍...
摘要:本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的鸟类识别系统,核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,进行性能指标对比;详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码,及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行鸟类识别,可上传不同训练模型(YO...
本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的鸟类识别系统,核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,进行性能指标对比;详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码,及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、
鸟类识别系统 @逗逗班学Python 基于YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5模型 (Python代码+UI界面+训练数据集)目标检测、机器视觉实战 #深度学习 #目标检测 #ui界面设计 #yolov8 - 逗逗班学Python于20240411发布在抖音,已经收获了210个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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