基于深度学习YOLOv5的鸟类识别系统

一、项目背景

随着环境保护意识的增强，鸟类作为生态系统的重要组成部分，其保护越来越受到关注。鸟类种类繁多，分布广泛，但由于环境破坏和气候变化等因素，许多鸟类面临着生存威胁。因此，准确、高效地识别和监测鸟类变得至关重要。

深度学习技术，特别是YOLOv5（You Only Look Once）目标检测模型，因其高效、准确的特性，已经广泛应用于图像分类、物体检测等多个领域。在鸟类识别任务中，YOLOv5能够实时地对图像中的鸟类进行分类与定位，具有极大的潜力。

本项目旨在通过YOLOv5模型，结合Python和PySide6框架，构建一个鸟类识别系统。系统将支持鸟类图像的上传、检测，并通过PySide6界面展示检测结果。

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二、项目目标

1. 鸟类目标检测：使用YOLOv5模型，识别图像中的鸟类，并标注其位置。
2. 数据集准备：获取鸟类数据集并进行数据预处理，适配YOLOv5的训练格式。
3. YOLOv5训练：在鸟类数据集上训练YOLOv5模型，优化识别精度。
4. 图形界面设计：通过PySide6框架开发用户交互界面，用户能够上传图像并查看识别结果。
5. 实时推理：支持实时检测上传的图像或视频中的鸟类，并返回检测结果。

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三