0042期基于python的AI算法进行野生动物识别-含数据集

这个项目基于Python和PyTorch,通过预处理野生动物图片数据集,利用CNN进行模型训练,实现野生动物识别。训练完成后,提供了一个UI界面供用户上传图片进行识别。资源包括多个深度学习模型和可视化界面的应用,覆盖多种物体识别和检测任务。

本代码是基于python pytorch环境安装的。

下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本

数据集介绍,下载本资源后,界面如下:

数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。

本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集,

运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签

运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地

训练完成之后会有log日志保存本地,里面记录了每个epoch的验证集损失值和准确率。

运行03pyqt_ui界面.py就可以有个可视化的ui界面,通过点击按钮可以加载自己感兴趣的图片识别。

代码下载和视频演示地址:

0042期基于python的AI算法进行野生动物识别_哔哩哔哩_bilibili

 

欢迎下载更多深度学习资源:

以下含完整代码,包括ui界面,视频演示即为代码内容。

代码仓库和视频演示地址:https://space.bilibili.com/1747287365

包含:

001手写汉字识别-单个汉字识别-pyqt可视化交互界面-python代码

002unet墙体瑕疵检测-python-pytorch

003水果识别小程序-python-pytorch-mobilenet

004基于python的hog+svm实现目标检测

005yolov5_deep

数据集介绍:野生动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:野生动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:6,970张图片 - 验证集:1,986张图片 - 测试集:996张图片 - 总计:9,952张多样化场景图片 分类类别: - Bear(熊): 包不同姿态、角度的个体样本 - Deer(鹿): 覆盖林地、草原等栖息环境 - Elephant(大象): 包群体活动与个体行为样本 - Leopard(豹): 涵盖复杂自然环境中的隐蔽目标 - Monkey(猴): 包树栖与地面活动场景 - Tiger(虎): 重点捕捉移动状态下的目标 - WildBoar(野猪): 包动态行为与静态休憩样本 标注格式: - YOLO格式标注,包精确边界框坐标与类别标签 - 数据来源于多种采集场景,适配复杂环境下的目标检测需求 二、适用场景 野生动物保护监测: - 支持自然保护区构建AI监测系统,实时识别重点保护物种并统计种群动态 生态研究应用: - 用于动物行为学研究的自动化观测工具开发,支持多物种活动模式分析 农林安全预警: - 集成至农林区智能监控系统,预警野猪等危害性野生动物活动 智能安防系统: -野生动物园、生态景区提供游客安全预警功能,及时检测猛兽类目标 学术研究支持: - 适用于计算机视觉领域的目标检测算法研究,提供跨物种多场景验证数据 三、数据集优势 多物种覆盖能力: -7类具有生态代表性的野生动物,覆盖食肉目、偶蹄目、灵长目等不同科属 大规模标注数据: - 近万张高质量标注样本,确保模型训练的泛化性和鲁棒性 复杂场景适配: -不同光照条件、遮挡场景和运动模糊样本,模拟真实监控环境挑战 生态保护价值: - 特别包虎、豹等濒危物种样本,为生物多样性保护提供数据支撑 技术适配性强: - 原生YOLO格式标注兼容主流检测框架,支持快速部署和迁移学习
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值