032基于深度学习的蝴蝶品种识别网页版本

最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布
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#python #pyqt

该教程提供了一个从数据预处理到模型训练的流程，包括使用Python脚本生成数据集的txt标签，训练模型并将其保存在logs文件夹，以及创建一个网页界面用于用户自定义图片的检测。

demo仓库和视频教程找031-032期:

https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0

效果演示图如下：

完整的文件展示如下：

算法部分

其中data文件夹下存放的图像数据集。

运行01数据集文本生成制作.py会将数据集图片路径带上标签保存在txt文本中。

运行02train.py会将txt文本中的图像数据读取进行模型的训练，最后保存在logs文件夹下。

运行03web.py会展示一个网页界面，通过点击按钮检测自己感兴趣的图片。

基于深度学习的蝴蝶分类检测识别系统——YOLOv10 + UI界面 + 数据集
YOLO
12-08 647
YOLO（You Only Look Once）系列算法是一类高效的目标检测算法，它的最大特点是在一次前向传播中同时完成图像的目标分类与定位，具有非常快的推理速度和较高的检测精度。YOLOv10作为YOLO系列的最新版本，继承了前几代的优势，并在性能上进行了进一步优化。为了训练YOLOv10模型，我们需要一个包含蝴蝶图像的数据集。由于蝴蝶图像分类任务的特殊性，我们需要一个具有多种蝴蝶种类的大型数据集。：包含了不同种类蝴蝶的图像，数据集较为丰富，适合用于深度学习模型训练。自建数据集。
基于深度学习的花卉识别
qq_28249373的博客
04-15 5158
花卉数据集共包括64000张图片，囊括了32种花卉的类别，其中10%为测试集，90%为训练集。图片的大小为224x224，通道数为3。一共使用了23种模型进行训练，通过评估，mobilenet_v1、mobilenet_v3_large、mobilenet_v3_small、inception_v2、inception_v3、AlexNet、ZF_Net几个模型，具有计算量小，分类准确度高的优点，适合移动端和嵌入式的部署。
038基于深度学习的花卉自动识别pyqt界面
cvdffdgfgh的博客
04-20 1460
'080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Res。'089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Res。'083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet。
098基于深度学习的语音识别
woslaodayi的博客
11-22 419
这是运行python 03pyqt.py的可视化界面，通过第一个按钮加载需要检测的音频，运行第三个按钮就会将检测结果，比如cat显示在下方Result处。运行python 02train.py就会训练这个txt文本里面的数据，并将训练的模型与验证集里面的数据进行验证。以下是训练过程的展示。运行python 01数据集文本生成制作.py 会在logs文件夹下生成2个txt文本，分别存放了wav音频的路径和对应的标签。最后运行python 03pyqt.py即可加载训练好的模型，对输入的音频进行识别。
基于深度学习的蝴蝶种类检测识别系统设计与实现
Zsffbb211
07-15 1091
YOLO作为一个高效的目标检测和识别框架，在蝴蝶识别任务中表现出独特的优势，从性能角度来看，YOLO采用单阶段检测架构，能够在保持较高准确率的同时实现毫秒级的处理速度，而传统的R-CNN系列虽然准确率可能略高1-2个百分点，但其两阶段检测方法导致处理一张图片需要数百毫秒，在实际应用中会造成明显的延迟，SSD模型虽然也采用单阶段检测，速度与YOLO相当，但在处理蝴蝶这种需要识别精细纹理特征的任务时，其多尺度特征提取机制反而不如YOLO的统一特征提取更有效。编程语言：Python。
基于深度学习的100种蝴蝶品种识别
S1998L的博客
01-21 1269
082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。运行train.py文件就会将train.txt和val.txt里面的数据进行读取然后训练，训练好的模型会保存在本地。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。
深度学习之蝴蝶品种识别系统
Q1744828575的博客
05-18 703
一、项目背景与意义蝴蝶作为昆虫中的一类，不仅具有极高的观赏价值，还是生物多样性和生态环境的重要指标。蝴蝶品种识别系统对于昆虫学家、生态保护工作者以及公众都具有重要意义。然而，传统的蝴蝶品种识别方法主要依赖于专家的经验和实地观察，不仅效率低下，而且难以应对大规模的蝴蝶种类识别任务。因此，本项目旨在利用深度学习技术，构建一个高效、准确的蝴蝶品种识别系统。二、技术栈本项目主要基于百度飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架，采用卷积神经网络（CNN）等深度学习算法进行蝴蝶品种识别。
基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标识别、深度学习实战
阿旭的博客
01-21 4373
基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
毕业设计选题：基于深度学习的蝴蝶种类识别检测系统 人工智能 YOLO 计算机视觉
Hai_Lang_IT的博客
01-03 1847
毕业设计：基于深度学习的蝴蝶种类识别检测系统利用先进的深度学习算法和计算机视觉技术，旨在准确识别和检测不同种类的蝴蝶。详细探讨了系统的设计原理、数据集构建与处理方法以及模型训练与优化过程。通过实验证明，该系统在不同角度、大小和背景下表现出出色的蝴蝶种类识别和检测性能。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是对蝴蝶种类识别检测技术感兴趣，将为您提供灵感，并帮助您深入研究相关领域。将使您了解最新的深度学习算法在蝴蝶种类识别检测中的应用，并掌握数据处理、模型构建和性能评估等关键技能，为您的研究提供坚实的基础
Python自动化测试框架开发
2509_93945719的博客
11-26 773
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
最新发布
视觉算法小趴菜的博客
11-29 158
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1434
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
收藏！软件测试面试题
2401_86705770的博客
11-26 568
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
2501_94114213的博客
11-26 691
Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
11-28 373
遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。
python自动化脚本-下载最新最全LPR
zhang_ruiqiang的博客
11-27 622
本文介绍了一个Python自动化脚本，用于从中国人民银行官网批量获取贷款市场报价利率(LPR)数据。通过分析网页结构，发现LPR数据分布在4个索引页面中，每个页面包含多个带有特定标题的链接。脚本使用BeautifulSoup解析网页，自动提取并存储所有LPR数据到本地文件，解决了手动下载效率低、易出错的问题。核心功能包括：页面URL自动生成、目标链接定位、数据内容提取和结果保存。该方案显著提高了数据采集效率，为金融数据分析提供了便利。
Java进阶：IO大全
2509_94083202的博客
11-29 588
抽象类是表示字节输出流的所有类的超类，将指定的字节信息写出到目的地。它定义了字节输出流的基本共性功能方法。类是OutputStream类的子类,用来表示是文件输出流，用于将数据写出到文件。抽象类是表示字节输入流的所有类的超类，可以读取字节信息到内存中。它定义了字节输入流的基本共性功能方法。类是InputStream类的子类 , 用来表示文件输入流，从文件中读取字节。抽象类是表示用于读取字符流的所有类的超类，可以读取字符信息到内存中。它定义了字符输入流的基本共性功能方法。类是读取字符文件的便利类。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
yiruo250的博客
11-29 342
本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
深度学习驱动的田间蝴蝶自动识别技术
这篇研究论文探讨了利用深度学习，特别是卷积神经网络（CNNs）来实现田间蝴蝶的自动识别。研究者Ayad Saad Almryad Almryad和Hakan Kutucu来自土耳其卡拉布克大学计算机工程系，他们提出了一种模型，旨在解决传统...
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