基于目标检测的狗品种识别及图像检索

最新推荐文章于 2024-10-29 19:21:23 发布
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分类专栏： 项目实战 文章标签： 计算机视觉 目标检测 狗品种识别 图像分类
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33858719/article/details/93189972
该项目利用YOLOv3进行目标检测，ResNet进行特征提取，对Stanford Dogs Dataset中的18种狗进行品种识别和图像检索。通过数据增强提升识别效果，采用暴力欧氏距离检索，最终实现狗品种的识别和相似图像检索。虽然存在耗时和精度问题，但对于初学者是学习计算机视觉应用的好案例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文章目录

前言

代码已经在Github开源：BshoterJ ,也可以查看我朋友唐博士的：INFINITSY

demo：
在这里插入图片描述

简介

项目介绍

这个项目来自本科实验课设，当初的选题是显著性检测下的图像检索，类似于淘宝的拍立得那种功能。我们在狗年结束之际打算做一个“搜狗”的脚本，识别品种并将与之最相近的若干张图库中的图输出。不过既然不是直接提特征检索，那么我们可以选目标较多比较难分的数据集了。

实验需要

实验平台：ubuntu14.06 + Python3.6 + Pytorch0.4 + keras
数据集：来自Stanford Dogs Dataset
我们选取其中较常见的18种狗，由于每种狗只提供150-200张左右，我们分了训练集2533张，验证集629张，图库18类*25张。
在这里插入图片描述

方案

不过显著性算法之前没有接触过，网上找的别人的传统算法和开源的深度学习算法看起来也并不

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宠物喂食器目标检测系统（cat, dog）基于 Oxford Pets Dataset + YOLOv8 + UI 界面实现
如需修改或训练 Ultralytics YOLO 模型，请联系 Ultralytics 获取授权。
06-06 391
Oxford-IIIT Pet Dataset 由 VGG 实验室发布，包含 37 种猫狗品种，约 7,400 张图像，每个图像都配有分类标签及含头部的边框注释。本项目主要使用其中的“目标检测”部分，聚焦 “cat” 与 “dog” 类。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进目标检测的小麦麦穗识别
qq_36130719的博客
09-15 548
小麦是世界上最重要的谷物资源之一，被全世界人民广泛种植，也是世界产量最 高的粮食之一，同时也是重要的工业原料之一。中国更是小麦生产大国，对于中国来 说，小麦是最重要的粮食来源之一，我国将小麦当成战略物资来重视，同时也非常关注小麦的产量发展趋势。
狗狗目标检测数据集(多个场景)
08-06
狗检测数据集。详细：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34717531/article/details/119444925?spm=1001.2014.3001.5501 。该数据集分为二个部分,JPEGImages和Annotations.JPEGImages文件夹中有2700+张各种场景的狗狗图像,共3200+个狗狗标注框. 并对每张图片使用labelimg做了人工标注,标注对应的xml文件放在了Annotations文件夹中. 本数据集图片清晰,场景广泛,精心挑选,人工标注.适用于任意场景,可作为狗狗检测的模板数据集. 本数据集兼顾了狗狗的近景,中景,远景,对任意场景都有较好的检测效果. 应用特定场景时,只需加入部分特定场景数据,即可满足对特定场景狗狗的检测. 免去了收集,挑选,标注狗狗图片的时间,可直接进行工程化应用.
基于预训练模型的目标检测和组合式图像检索方法
qq_33290813的博客
07-03 1259
目标检测（Object Detection）的目的是“识别目标并给出其在图中的确切位置”[1]，其内容可解构为三部分：识别某个目标（Classification）；给出目标在图中的位置（Localization）；识别图中所有的目标及其位置（Detection）。从这三点可以看出目标检测的难度要比图像分类大很多，后者只需要确定输入的图像属于哪一类即可，而前者需要从图像中自动抠出（crop）合适大小的patch，并确定它的类别。目标检测的基本思路：同时解决定位（localization） + 检测（detec
【宠物狗狗数据集】 犬类品种识别 宠物狗检测 深度学习 目标检测（含数据集）
weixin_55149953的博客
10-29 2410
狗狗品种数据集，涵盖包括德国牧羊犬、哈士奇、斯伯格犬等60多个品种。无论您是进行学术研究、开发机器学习算法，还是纯粹热爱狗狗，这个数据集都会满足您的需求。每个品种都经过精心标注，为目标检测和品种识别提供了完美的训练数据。探索数据集，深入了解各种狗狗品种的独特之处，让您的项目在狗狗领域脱颖而出！
基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战、狗类检测、犬种识别
阿旭的博客
12-01 9709
基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战、狗类检测、犬种识别
狗的数据集及其检测
qq_34717531的博客
08-06 1158
狗目标检测数据集下载地址分享:https://download.youkuaiyun.com/download/qq_34717531/20813390
数字图像目标检测与识别理论与实践pdf(原著)
11-08
《数字图像目标检测与识别理论与实践pdf》是Bogusław Cyganek撰写的一本关于数字图像处理领域的专业书籍。本书由波兰的AGH科技大学的教授Bogusław Cyganek编写，并由著名出版社John Wiley & Sons, Ltd.出版，首次...
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于图像增强的鸟类目标检测
qq_36130719的博客
01-09 2919
伴随着1997年人工智能深蓝赢得了国际象棋冠军后，人工智能迎来了巨大的 变革。现在，人工智能已渗透到了人类生活的方方面面，对人类社会产生了重要 的影响，使生产能力、技术以及工具等均产生了巨大的变化。人工智能时代是一 个脑力时代，人工智能技术的成熟极大地促进了人类社会的发展，使人类社会获 得了巨大的进步。AI在现实生活中可以发挥重要的作用，能够替代劳动力，有利 于控制各项成本，增加效率，已被引入到了很多不同的行业，极大的促进了各产 业的转型升级。
基于深度学习的青藏高原畜牧业多目标动物图像检索研究.docx
最新发布
07-01
比如，文献中提到的基于多目标区域的图像检索模型及高效检索算法，先使用目标检测算法定位图像中的动物，再通过CNN提取特征，并结合新的多目标区域相似度测量方法，显著提高了检索的准确性。 最后，本研究指出，...
用卷积神经网络实现对小狗品种的识别
小灰灰的博客
06-18 2934
本例程是一个处理图像数据的标准的分布过程，利用CNN 实现对狗的品种的鉴定。 实现过程在代码中会有相关注释。 import os #这里用到opencv，需要安装此包（用了清华镜像） #pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ opencv-python import cv2 import numpy as np import pandas as pd #Tqdm 是一个快速，可扩展的Python进度条，可以在 Python 长循环
狗狗数据集
01-12
识别狗狗分类数据集。。。。。。。。。。。。。。。。。
【深度学习数据集】Stanford Dogs Dataset-可用于分类和VOC格式目标检测
06-25
斯坦福犬类数据集是一个专注于细粒度图像分类研究的图像集合，它包含了120种不同犬种的20,580张图片。这些图片是从ImageNet数据库中精选而来，旨在帮助研究人员解决犬种间细微差异的分类问题。数据集提供了类别标签和边界框的注释信息，以支持图像识别和分析任务。 数据集的原始资源和更多相关信息可以在斯坦福大学人工智能实验室的网页上找到。如果研究者在学术出版物中使用了这个数据集，应当引用以下文献： Aditya Khosla 等人，"用于细粒度图像分类的新数据集"，细粒度视觉分类研讨会（FGVC），IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR），2011年。 J. Deng 等人，"ImageNet：大规模层级图像数据库"，IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR），2009年。 此外，数据集的灵感图片由摄影师Hannah Lim在Unsplash上提供。这个数据集不仅是计算机视觉领域的一个宝贵资源，也是对犬种识别能力的一个挑战，特别是对于那些外观极为相似的犬种，例如巴塞特猎犬和寻血猎犬，或是不同年龄阶段的吉娃娃。 个人处理：分为图像数据和xml格式的目标检测标签。
目标检测数据集.txt
05-28
1、COCO数据集：第一组是train数据，第二组是val验证数据集，第三组是test验证数据集。数据包括了物体检测和keypoints身体关键点的检测。 2、VOC2007数据集。
Stanford Dogs Dataset.zip
08-19
这是《听说越来越卷，那我们就用卷积神经网络CNN来识别狗狗吧！！》这篇博文中所使用的数据集，免费放在这里供大家使用了啦。
检测网数据集标注即使用方法（猫狗数据集）
Already8888的博客
01-23 3734
检测网数据集标注即使用方法（猫狗数据集） 我用的是yolo 检测框架，其训练环境名为 darknet。 整个过程包含已经标注好的猫狗数据集（jpg和json），和提取信息的python程序即训练前的准备。适用于做猫狗分类或检测，及要用labelme自己标注数据集的，可以参考下在下当时的做法，欢迎交流讨论嘿嘿。需要更多猫狗数据集的也可以私我。 首先数据集的命名可用我主页作业中批量修改文件夹程序，非常好用 后使用labelme开源工具进行标注，从第一步下载anaconda开始我都有详细记录 标
【1】kaggle竞赛：狗的种类识别（基于pytorch内置函数实现VGG/ResNet）
积少成多
05-11 645
使用预训练的VGG（11）模型，定义了一个新的输出网络替换原始的输出层，包含两个线性层和ReLU激活函数，最后输出120个类别的预测值。使用交叉熵损失来计算损失，设置了reduction=‘none’，表示不进行损失的降维处理。定义了一个函数evaluate_loss(data_iter, net, devices)，该函数计算给定数据迭代器中的数据在网络net上的损失。在计算损失之前，首先将输入数据转移到指定的计算设备上（CPU或GPU），然后通过网络得到预测值outputs，并计算损失l。
动手学深度学习V2.0(Pytorch)——40.实战 Kaggle 比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）
啷个哩个啷
03-07 2079
文章目录P1 代码P3 Q&A P1 代码 视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1j5411T7wx 教材文档：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_computer-vision/kaggle-dog.html 代码slides：http://courses.d2l.ai/zh-v2/assets/notebooks/chapter_computer-vision/kaggle-dog.slides.html P3 Q&A htt
Kaggle狗的种类识别竞赛——基于Pytorch框架的迁移学习方法
Blankit1的博客
06-11 3306
本文代码主要参考: https://www.kaggle.com/blankitdl/using-pytorch-resnet/edit https://www.kaggle.com/blankitdl/use-pretrained-pytorch-models/edit 一、基本介绍 比赛题目 Dog Breed Identification 官网对于比赛的介绍 In this playgro...
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