鸟类专题
＜数据集＞鸟类识别数据集＜目标检测＞
数据集格式：VOC+YOLO格式 图片数量：16287张 标注数量(xml文件个数)：16287 标注数量(txt文件个数)：16287 标注类别数：10 标注类别名称：['Chestnut Munia', 'Zebra Dove', 'Garden Sunbird', 'Collared Kingfisher', 'Crested Myna', 'Philippine Pied-Fan
基于深度学习的鸟类检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码 MX_003期】
简介： 基于深度学习的鸟类检测识别系统在当今世界中具有广泛的应用前景。系统不仅可以帮助生态学家和保护人员监测和保护鸟类种群，还能在农业管理、城市生态监测以及科学研究领域发挥重要作用。通过自动化的图像识别技术，可以实现对鸟类种类、数量和行为的精确识别，为环境保护和生态平衡的维护提供有力支持。 界面设计： 系统设计思路： 技术栈和环境配置 该系统基于以下技术栈和环境配置开
YOLOv8+PyQt5鸟类检测系统完整资源集合(yolov8模型，从图像、视频和摄像头三种路径识别检测，包含登陆页面、注册页面和检测页面)
资源包含可视化的鸟类检测系统，基于最新的YOLOv8训练的鸟类检测模型，和基于PyQt5制作的可视化鸟类检测系统，包含登陆页面、注册页面和检测页面，该系统可自动检测和识别图片或视频当中出现的各种鸟类，以及自动开启摄像头，进行鸟类检测，并在图片上展示鸟类的位置和置信度，以及输出鸟类的数量。 效果视频：飞鸟检测YOLOv8模型（https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWbk5py
鸟类克星超声波驱鸟器，轻松告别鸟害！
输电线路架设在高处，由于视野开阔，常常有鸟类“光临”，他们栖息在线路上，对输电线路安全运行构成了不小威胁。传统的驱鸟方法包括人工驱赶和使用防鸟刺等工具，但是这些方法效果有限，想要高效驱鸟，还是得借助高科技驱鸟设备——超声波驱鸟器。 鼎信智慧超声波驱鸟器的原理： 超声波驱鸟器利用了鸟类对特定频率声音的敏感性，通过装置内置的4个超声波发生器产生特定频率的超声波来驱赶鸟类。其原理是基于两个主要原
React-Native制作一个通过照片和视频识别鸟类的安卓app
前言 首先简单介绍一下这个app是干啥的,实际上我的标题已经差不多说完了.....就是用户可以上传带有鸟类的图片或者视频,然后就可以得到相应的识别效果,这个app的需求是来自于我的一位朋友,所以我就做出来了 正文 讲一下基本用到的技术栈吧,前端用的react-native,后端用的是flask,识别算法部分用的是yolov5,接下来我会从三个大方面讲一下学到的东西,也就是前端后端和识别算法这
小目标检测——鸟类数据集
引言 亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。 一、重要性及意义 鸟类检测的重要性和意义体现在多个方面： 首先，鸟类检测对于生态学和生物学研究具有显著价值。通过对鸟类进行准确和系统的检测，生物学家能够了解鸟类的种群数量、分布范围、迁徙路径以及与
数字图像处理项目——基于BCNN和迁移学习的鸟类图像细粒度分类（论文/代码）
完整的论文代码见文章末尾 以下为核心内容 摘要 本文采用了ResNet50、VGG19、InceptionV3和Xception等四种不同的深度神经网络模型，并应用于鸟类图像的细粒度分类问题中，以探究其在该任务上的性能表现。 其中，本文使用了BCNN（Bilinear CNN）方法，将两个CNN网络进行双线性池化，从而提取不同层级的特征信息，并结合SVM分类器进行分类。实验结果表明，四种不同
基于卷积神经网络的鸟类识别系统（pytorch框架）【python源码+UI界面+前端界面+功能源码详解】
功能演示： 鸟类识别系统，基于vgg16，resnet50卷积神经网络（pytorch框架）_哔哩哔哩_bilibili （一）简介 基于卷积神经网络的鸟类识别系统是在pytorch框架下实现的，系统中有两个模型可选resnet50模型和VGG16模型，这两个模型可用于模型效果对比。该系统涉及的技术栈有，UI界面：python + pyqt5，前端界面：python flask + vue
基于深度学习的鸟类分类检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）
项目介绍 项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下： 算法模型： yolov8 yolov8主要包含以下几种创新： 1. 可以任意更换主干结构，支持几百种网络主干。 数据集： 网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。 以上是本套代码的整体算法架构和对目标检测模型的修改说明，这些模型修改可以为您的 毕设、作业等提供创新点和增强模型性能
[数据集][目标检测]鸟类检测数据集VOC+YOLO格式11758张200类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：11758 标注数量(xml文件个数)：11758 标注数量(txt文件个数)：11758 标注类别数：200 标注类别名称:["Black_footed_Albatross","Laysan_Albatross",
深度学习之基于VGG16与ResNet50实现鸟类识别
鸟类识别在之前做过，但是效果特别差。而且ResNet50的效果直接差到爆炸，这次利用VGG16与ResNet50的官方模型进行鸟类识别。 1.导入库 import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport os,pathlib,PILfrom tensorflow.keras impo
基于深度学习的鸟类识别系统matlab仿真
目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1 卷积神经网络基础 4.2 GoogLeNet模型 4.3 鸟类识别系统 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 ........................................
基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
《博主简介》 小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！ 《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】 项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识
【改进YOLOv8】鸟类图像分类系统：引入上下文引导网络（CGNet）改进YOLOv8
1.研究背景与意义 项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 研究背景与意义： 近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。其中，YOLO（You Only Look Once）系列算法以其高效的实时性能和准确的检测结果而备受关注。然而，对于复杂场景和小目标
基于Django+Tensorflow卷积神经网络鸟类识别系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介系统概述系统功能核心技术系统架构系统优势 二、功能三、系统四. 总结 总结 一项目简介 介绍一个基于Django+Tensorflow卷积神经网络鸟类识别系统是一个非常有趣的项目。以下是对这个系统的简单介绍： 系统概述 这个系统是一个基于Django的鸟类识别系统，它使用T
卷积神经网络（AlexNet）鸟类识别
文章目录 一、前言二、前期工作1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2. 导入数据3. 查看数据 二、数据预处理1. 加载数据2. 可视化数据3. 再次检查数据4. 配置数据集 三、AlexNet (8层）介绍四、构建AlexNet (8层）网络模型五、编译六、训练模型七、模型评估八、保存and加载模型九、预测 一、前言 我的环境： 语言环境：Python3.6.5
卷积神经网络（AlexNet）鸟类识别
文章目录 一、前言二、前期工作1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2. 导入数据3. 查看数据 二、数据预处理1. 加载数据2. 可视化数据3. 再次检查数据4. 配置数据集 三、AlexNet (8层）介绍四、构建AlexNet (8层）网络模型五、编译六、训练模型七、模型评估八、保存and加载模型九、预测 一、前言 我的环境： 语言环境：Python3.6.5
卷积神经网络（ResNet-50）鸟类识别
文章目录 卷积神经网络（CNN）mnist手写数字分类识别的实现卷积神经网络（CNN）多种图片分类的实现卷积神经网络（CNN）衣服图像分类的实现卷积神经网络（CNN）鲜花的识别卷积神经网络（CNN）天气识别卷积神经网络（VGG-16）海贼王人物识别卷积神经网络（VGG-19）灵笼人物识别前期工作1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境： 2. 导入数据3. 查看数据 二、数
tensorflow人工智能项目-鸟类识别系统
介绍 Python作业 机器学习，人工智能，模式识别课程，鸟类识别检测系统。 这是一个鸟类识别项目，基于tensorflow，使用卷积神经网络实现对200种鸟类进行识别。 在数据集中收集了200中鸟类图片，每种鸟类都有着40~60张图片，通过对这些数据集进行训练，从而实现对这200中鸟类进行识别。 通过模型算法构建，在服务器上通过30次迭代，目前已将鸟类预测由0.005准确率（1/200
论文速览 | TRS 2023: 使用合成微多普勒频谱进行城市鸟类和无人机分类
注1:本文系“最新论文速览”系列之一,致力于简洁清晰地介绍、解读最新的顶会/顶刊论文 论文速览 | TRS 2023: Urban Bird-Drone Classification with Synthetic Micro-Doppler Spectrograms 原始论文：D. White, M. Jahangir, C. J. Baker and M. Antoniou, “Ur
Pytorch最简单的图像分类——K折交叉验证处理小型鸟类数据集分类
文章目录 Pytorch最简单的图像分类——K折交叉验证处理小型鸟类数据集分类2.0版本ing数据集处理网络模型部分训练函数部分k折交叉验证部分最终结果部分完整代码 Pytorch最简单的图像分类——K折交叉验证处理小型鸟类数据集分类2.0版本ing 首先感谢大家的批评指正与支持，先对上一版本中代码存在的问题统一更新，现发布2.0 version 你好！ 本篇博客主要是