lariagon 集成环境使用


自定义配置安装教程

https://fastandeasydevelop.wordpress.com/2017/05/20/fast-and-easy-localhost-with-laragon/


数据集介绍:多物种动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多物种动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:4,510张 - 验证集:566张 - 测试集:565张 分类类别(67类): 涵盖陆地、海洋及空中生物,包括熊科(棕熊、北极熊)、猫科(猎豹、狮子)、偶蹄目(骆驼、牛)、鸟类(鹦鹉、鹰)、水生生物(鲨鱼、海龟)、昆虫(蝴蝶、瓢虫)等,完整覆盖常见家养动物与野生动物物种。 标注格式: YOLO格式,包含归一化坐标的边界框标注,适配主流目标检测框架。 二、适用场景 生态监测系统开发: 支持构建野生动物自动识别系统,应用于自然保护区、森林巡护等场景的物种分布监测。 农业智能化管理: 识别家禽、牲畜等农业相关动物,辅助养殖场自动化管理及健康监测。 生物学研究支持: 提供跨物种的视觉识别基准数据,助力动物行为学、种群生态学等研究。 教育科普应用: 适用于自然教育类应用的开发,提供动物识别与知识图谱关联功能。 三、数据集优势 跨域物种全覆盖: 包含67个动物类别,涵盖哺乳动物、鸟类、爬行类、水生生物及昆虫,满足多场景泛化需求。 标注质量保障: YOLO格式标注经严格校验,边界框定位精准,支持高精度目标检测模型训练。 场景多样性突出: 数据来源于航拍、地面拍摄等多视角采集,包含复杂背景下的动物识别样本。 任务扩展性强: 兼容目标检测、物种分类等任务,支持迁移学习至濒危动物监测等垂直领域。
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