爬行动物检测：基于YOLOv10的深度学习应用

1. 引言

爬行动物（Reptiles）包括蛇、蜥蜴、乌龟和鳄鱼等，它们在生态系统中扮演着重要角色。然而，由于爬行动物的体型、颜色和栖息环境的多样性，自动检测这些生物存在一定挑战。

传统的爬行动物监测主要依赖人工观察或红外相机采集数据，但这种方法往往费时费力，且容易受到环境因素的干扰。近年来，计算机视觉技术的发展，使得深度学习在爬行动物检测中展现出强大的潜力。本文将介绍如何使用YOLOv10构建一个爬行动物检测系统，基于Reptile Dataset 数据集，并结合一个UI界面，实现实时检测。

---

2. 数据集介绍：Reptile Dataset

2.1 数据集概述

Reptile Dataset 是一个用于爬行动物检测的公开数据集，包含多个类别的爬行动物图像。这些图片覆盖了不同的环境，如野外、动物园、实验室等，确保模型能够在多种场景下实现高效检测。

2.2 数据集特点

• 多类别：数据集包含蛇、蜥蜴、乌龟、鳄鱼等爬行动物的标注数据。
• 高分辨率：提供高清图像