YOLOv5飞鸟检测

原创 已于 2022-04-16 17:25:43 修改 · 956 阅读 · 2 ·
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于 2022-04-16 17:25:26 首次发布
该博客分享了一个数据集的链接，并提供了检测结果。内容涵盖了从数据集的下载到信息技术领域的应用，包括但不限于数据处理、算法标注和标签体系。文章深入探讨了如何基于这些信息进行分析和理解，为读者提供了有价值的洞见。
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Yolo-v5

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Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

【模型训练】YOLOv7飞鸟检测
weixin_51154380的博客
11-06 1721
YOLOv7飞鸟检测和识别
基于深度学习的高精度鸟类目标检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）
sc1434404661的博客
07-07 3110
近年来，机器学习和深度学习取得了较大的发展，深度学习方法在检测精度和速度方面与传统方法相比表现出更良好的性能。YOLOv5是单阶段目标检测算法YOLO的第五代，根据实验得出结论，其在速度与准确性能方面都有了明显提升，开源的代码可见https://github.com/ultralytics/yolov5。因此本博文利用YOLOv5检测算法实现一种高精度鸟类目标识别检测模型，再搭配上Pyside6库写出界面系统，完成目标检测识别页面的开发。
YOLOv5飞鸟检测 bird_dataset-1.zip
04-11
YOLOv5飞鸟检测 鸟类检测数据集， 数量: 1万多张 类别： bird 标签格式：txt和xml两种 可以直接用于YOLO系列算法飞鸟检测
YOLOv5鸟类检测训练模型 yolov5-6.0-detect_bird-bird_dataset.zip
05-22
YOLOv5鸟类检测训练好的模型 ，在几千张鸟类数据集中训练得到的权重，模型精度达90%多，包含YOLOv5各种训练曲线。并附有数据集，数据集标签格式为txt和xml两种，类别名为bird
YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析.rar
04-23
YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 YOLVO 论文，YOLOv7来临：论文详读和解析 Y
VOC飞鸟检测数据集 bird_VOCtrainval2007.zip
04-07
1、VOC飞鸟检测数据集 2、类别名： bird 3、来源：从 VOCtrainval2007数据集 单类别提取得到 4、标签类别：txt和 xml两种 5、图片数量：333
基于yolov5的鸟类图像准确识别
weixin_46064184的博客
06-07 3681
本项目主要基于yolov5进行鸟类准确识别，主要识别白鹭家族，红脚鹬，反嘴鹬，环颈珩，小白鹭以及夜鹭六类鸟
精选资源
yolov5飞鸟检测结果 exp23-bird-11788-检测结果.zip
04-11
《YOLOv5在飞鸟检测中的应用与分析——基于exp23-bird-11788检测结果》 YOLO（You Only Look Once）是近年来在目标检测领域广泛应用的一种实时目标检测算法，它的设计理念是高效且准确。最新版本YOLOv5，通过持续...
精选资源
YOLOv5飞鸟检测代码+pyqt界面+训练好的飞鸟检测检测模型+标注好的飞鸟数据集
05-09
1、YOLOV5训练好的飞鸟检测模型+pyqt界面，包括YOLOv5s-bird.pt和YOLOv5m-bird.pt两个训练好的模型，并包含近1000张标注好的鸟类数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为bird， 2、数据集和检测结果参考：...
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YOLOv5飞鸟检测代码+训练好的飞鸟检测检测模型+标注好的飞鸟数据集
05-08
1、YOLOV5训练好的飞鸟检测检测模型，包括YOLOv5s-bird.pt和YOLOv5m-bird.pt两个训练好的模型，并包含近1000张标注好的鸟类数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为bird， 2、数据集和检测结果参考：...
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YOLOv8飞鸟检测代码+pyqt界面+训练好的飞鸟检测检测模型+标注好的飞鸟数据集
04-18
1、YOLOV8训练好的飞鸟检测模型+pyqt界面，包括训练好的模型，并包含近1000张标注好的鸟类数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为bird， 2、数据集和检测结果参考：...
鸟类领域超大规模检测实践，基于YOLOv8轻量级检测模型开发构建超大规模生活场景下500种鸟类检测识别分析系统
Together_CZ的博客
07-10 1558
鸟类领域超大规模检测实践，基于YOLOv8轻量级检测模型开发构建超大规模生活场景下500种鸟类检测识别分析系统
YOLO鸟类检测数据集 bird_VOCtrainval2012.zip
04-07
1、YOLO鸟类检测数据集 2、类别名： bird 3、来源：从 VOCtrainva2012数据集 单类别提取得到 4、标签类别：txt和 xml两种 5、图片数量：811
数据集VOC鸟类野鸟飞鸟检测数据集VOC格式-17000张
07-06
数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：17000 标注数量(xml文件个数)：17000 标注类别数：1 总文件大小：约4GB，分2个压缩包 标注类别名称:["bird"] 每个类别标注的框数： bird count = 69489 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：数据集中包含常见的鸟类，比如鸡、鸭、天鹅、孔雀、斑鸠、布谷、鱼鹰、老鹰、鸽子、海鸥、鸳鸯、麻雀、八哥、丹顶鹤、喜鹊、鹤等。 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合 数据集过大，已经放网盘去了
YOLOv3鸟类检测目标检测数据集 bird_VOCtest2007.zip
04-18
1、YOLOv3鸟类检测目标检测数据集 2、类别名： bird 3、来源：从 VOCtest207数据集中 单个类别提取得到 4、标签类别：txt和 xml两种 5、图片数量：289
飞鸟数据集，用于目标检测，里面不仅仅包括鸟类的近照，还包含飞翔的鸟类和鸟群的图片（共4800多张图片+标签）
04-12
VOCdevkit： JPEGImages：飞鸟的图片； Annotations：.xml标签， txt：.txt标签，用于yolo目标检测
Faster-RCNN鸟类检测 bird_dataset飞鸟检测数据集.rar
04-11
VOC鸟类检测数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为bird， 数量有1万多张，可以直接用于目标检测 SSD、YOLOv3、Faster-RCNN等鸟类检测
yolov8模型在Xray图像中关键点检测识别中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】
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qz1992的专栏
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yolov8模型在Xyolov8模型在Xray图像中关键点检测识别中的应用【代码数据集+python环境+GUI系统】1.背景意义X射线是一种波长极短、穿透能力极强的电磁波。当X射线穿透物体时，不同密度和厚度的物质会吸收不同程度的X射线，从而在接收端产生不同强度的信号。这些信号经过转换和处理，可以形成物体内部结构的图像。这种成像技术为关键点检测识别提供了基础。随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，图像处理与识别技术取得了显著进步。
用yolov4-tiny检测在电力输电线20种鸟类，灵活运用训练trick，实验较为完备，数据处理丰富度值得参考
白水空空
08-21 1216
输电线路高效防鸟害是电网运行维护面临的长期挑战。本文提出了一种将轻量级卷积神经网络(CNN)、图像处理和目标检测相结合的方法来检测与输电线路故障相关的典型鸟类。构建了威胁输电线路安全的20种鸟类图像数据集。。通过调整训练过程的参数，在测试集上的平均精度(mAP)可以达到92.04%。然后，根据测试结果和性能指标，与Faster RCNN、SSD、YOLOv4等方法进行比较，验证了所提方法的有效性。利用运动模糊、散焦模糊、对比度和亮度调节等图像预处理方法模拟了实际工程应用场景。
YOLOv5飞鸟检测模型及数据集分享
资源摘要信息:"YOLOv5飞鸟检测代码+训练好的飞鸟检测检测模型+标注好的飞鸟数据集" YOLOv5是一种先进的实时目标检测系统，它在速度和准确性方面表现出色。YOLOv5的飞鸟检测项目是其一个特定应用实例，专为检测和...
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