基于YOLOv11的飞鸟检测系统，包括数据准备、模型训练、评估及GUI开发（附详细完整代码与数据）

简介：
本项目构建于YOLOv11框架之上，旨在实现高效的鸟类识别和跟踪。内容涵盖详尽的数据预处理、精细调优的模型训练流程以及全面的性能评估，并提供图形用户界面(GUI)开发指导及所有源码和测试数据集下载链接，为开发者与研究者提供完整解决方案。 本段落介绍了如何利用YOLOv11深度学习模型开发一个用于实时检测和分类不同类型飞鸟的系统，并详细讲解了从准备开发环境、获取并整理图像数据集到进行模型训练、性能评估及最终测试与使用图形用户界面上的所有具体步骤，为希望应用计算机视觉方法解决生物学挑战的研究人员提供了实用教程。此外还讨论了潜在的应用方向以及改进模型以提高其性能和泛化能力的方法。 本段落适用于具备一定Python编程和深度学习基础的研发工程师，并介绍了生态保护监控、物种普查等任务的自动化实现方式，同时也帮助相关研究人员加深对目标检测框架的理解并提升技能水平。在实施过程中需要注意可能出现的问题如模型过拟合等事项。