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YOLOv5飞鸟检测代码及训练完成的飞鸟检测模型和标记数据集

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简介：
本项目提供YOLOv5框架下的飞鸟检测源码、预训练模型以及标注数据集，便于用户快速部署与二次开发。 YOLOV5训练好的飞鸟检测模型包括两个训练好的模型：YOLOv5s-bird.pt 和 YOLOv5m-bird.pt，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。此外还有一个一万张以上的飞鸟数据集。 采用pytorch框架，代码是python的编写。

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  • YOLOv5飞鸟检测代码及训练完成的飞鸟检测模型和标记数据集
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    本项目提供YOLOv5框架下的飞鸟检测源码、预训练模型以及标注数据集，便于用户快速部署与二次开发。 YOLOV5训练好的飞鸟检测模型包括两个训练好的模型：YOLOv5s-bird.pt 和 YOLOv5m-bird.pt，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。此外还有一个一万张以上的飞鸟数据集。 采用pytorch框架，代码是python的编写。
     
  • YOLOv7飞鸟检测代码及预训练模型+飞鸟数据集
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    本项目提供YOLOv7深度学习框架下的鸟类检测代码与预训练模型，并包含用于训练和测试的高质量飞鸟图像数据集。 提供了一个使用YOLOV7训练的飞鸟检测模型，包括一个已经训练好的模型以及包含近1000张标注好的鸟类数据集。这些数据集中标签格式为xml和txt两种，类别名为bird。此外，还提供了数据集和检测结果作为参考。 注意：原文中的具体链接地址已被移除。
     
  • Faster-RCNN鸟类检测及bird_dataset飞鸟数据集.rar
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    本资源包含基于Faster-RCNN模型的鸟类检测代码以及专为该模型训练定制的bird_dataset飞鸟数据集。适用于深度学习研究和应用开发。 VOC鸟类检测数据集包含1万多张图片，标签格式为xml和txt两种，类别名为bird。该数据集可以直接用于SSD、YOLOv3、Faster-RCNN等目标检测模型的训练与测试。
     
  • Yolov8飞机、鸟类和无人机细分类型检测训练模型+数据集
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    本项目提供基于YOLOv8的深度学习模型及专用数据集，旨在实现对飞机、各类鸟类与无人机的精确识别与分类，适用于智能监控、生态保护等领域。 本数据集用于训练yolov8细分类型飞机、鸟类及无人机检测模型，包含超过1万张图片的数据集，并已按Yolo格式（txt文件）标注好标签，划分成train、val和test三个部分，附有data.yaml配置文件。该数据集支持直接使用yolov5、yolov7和yolov8等算法进行训练模型操作，能够区分具体飞机型号。 关于数据集的具体内容及检测结果的参考，请参阅相关博客文章。
     
  • 飞鸟检测数据集含3300条数据
    优质
    本数据集包含3300条记录，专注于飞鸟种类识别与行为分析，适用于图像分类、物种多样性研究及生态保护领域。 该数据集是从COCO2017数据集中提取的飞鸟检测数据，并转换成了txt和xml两种格式的标签，适用于YOLO等算法进行飞鸟检测；目标类别名为bird；数量为3362。
     
  • YOLOv5 鸟类检测及鸟类检测数据集资源RAR文件
    优质
    该RAR文件包含用于YOLOv5模型训练和评估的鸟类检测数据集及相关资源。内含各类鸟种标注图像与配置文件，助力高效开发与研究。 鸟类检测使用目标检测算法YOLOv5进行。数据集来源于VOCtrainva2012，并从中提取得到鸟类的检测数据集。标签类别以txt和xml两种格式表示，其中类别名为bird。
     
  • 微小飞鸟的Yolo红外目标检测数据集
    优质
    微小飞鸟的Yolo红外目标检测数据集是由一系列高分辨率的红外图像构成的专业数据库，旨在提升对小型鸟类在复杂背景下的自动识别与追踪技术。此数据集为研究人员提供了一个独特的平台，用以开发和评估先进的目标检测算法，在生态保护、环境监测等领域具有重要应用价值。 几百张YOLO红外微小飞鸟目标检测数据集已经配置好目录结构，并且包含Yolo格式（txt）的标签文件以及train、val、test三个子集划分。此外，还附有data.yaml文件，使得使用YOLOv5、YOLOv7或YOLOv8等算法可以直接进行模型训练。 数据集和检测结果可以参考相关文献。具体的数据集配置目录结构如下： nc: 1 names: [bird]
     
  • YOLOv5火焰检测代码及训练完成的fire模型（含2000数据集）
    优质
    简介：本项目提供了基于YOLOv5框架的火焰检测解决方案，包括完整的训练代码和使用2000张图像数据集训练得到的预训练模型。 训练好的YOLOv5火焰检测模型包含一个数据集，该数据集中有2000多张带有标签的火焰图片。这些标签以xml和txt两种格式提供，并且唯一的类别名为fire。配置好YOLOv5环境后可以直接使用这个模型进行工作。 参考的数据集及检测结果可以在相关博客文章中找到。需要注意的是，该数据集是基于pytorch框架开发的，代码采用python编写。
     
  • 基于YOLOV5的口罩检测数据集、代码及训练完成的模型.zip
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    本资源包提供了一个基于YOLOv5框架的口罩检测系统，包含定制化数据集、完整源码以及预训练模型。适用于快速部署与二次开发，助力人脸识别与公共安全领域应用。 基于YOLOV5的口罩检测数据集、代码、训练好的模型以及标注好的数据都包含在名为mask_detection_dataset_code_model.zip的文件中。该资源包包含了用于进行口罩佩戴情况检测的所有必要组件，适合于相关研究和开发工作使用。
     
  • 基于YOLOV5的口罩检测数据集、代码及训练完成的模型.zip
    优质
    本资源包包含一个用于口罩检测任务的数据集、YOLOv5框架下的代码文件以及通过该数据集训练得到的模型，适用于快速部署和测试。 基于YOLOV5的口罩检测数据集、代码以及训练好的模型和已标注的数据集现提供下载。此资源无需任何修改即可直接运行，并适用于毕业设计、课程设计及大作业项目，能够帮助用户获得高分评价。该包包含了所有必需的内容以确保项目的顺利进行与实施。