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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • YOLOv8分类预训练模型
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    简介：YOLOv8分类预训练模型是一款高性能的目标检测与分类工具，采用先进的神经网络架构，在大规模数据集上进行预训练，实现快速、精准的图像识别功能。 YOLOV8分类预训练模型提供了一种高效的方法来进行图像分类任务。此模型基于之前版本的YOLO系列，在速度与精度上都有所提升，并且可以快速应用于各种不同的场景中。使用者可以根据具体需求对模型进行微调，以达到最佳效果。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv3的无人机空中检测及预训练模型与数据集
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    本研究利用改进的YOLOv3算法进行无人机空中目标检测，并构建了特定领域的预训练模型和数据集，以提高检测精度和效率。 YOLOv3无人机视觉检测项目包含训练好的无人机检测权重以及PR曲线、loss曲线等数据。该项目在专门的无人机检测数据集上进行训练，目标类别为drone（仅一个类别）。此外，还包括标注好的无人机数据集，格式包括txt和xml两种。检测结果可以参考相关文章内容。 该系统采用pytorch框架，并提供完整的python代码实现。
     
  • 鸟类训练数据集资源
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    本数据集提供丰富多样的鸟类图像及音频资料，旨在支持机器学习与人工智能研究中鸟类识别、分类等任务。 提供了一个鸟类数据集资源用于训练模型。该数据集中图片的标签即为图片名称。希望与大家分享这个数据集，并观察其效果。
     
  • 基于YOLOv5的飞机检测模型训练+权重+数据集+PyQt界面
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    本项目基于YOLOv5框架开发了一套高效的飞机检测系统，包含详尽的数据集与预训练权重，并配以用户友好的PyQt图形界面。 使用YOLOv5训练飞机检测模型，并包含已标注的飞机数据集。标签格式为xml和txt两种，类别名为aeroplane。采用pytorch框架，代码是用Python编写的。该系统还配备了一个QT界面，可以用于检测图片、视频以及调用摄像头进行实时检测，提供相应的选择项。
     
  • 训练完成的车辆分类检测模型
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    本项目成功研发了一套高效的车辆分类与检测系统，通过深度学习技术识别并区分各类车型，适用于智能交通管理和自动驾驶领域。 模型已经训练完成，并且准确率达到98%，能够识别Truck（卡车）、SUV、SportsCar（跑车）、Car（轿车）、Bus（公共汽车）、MicroBus（小型巴士）和Jeep这几个类别的汽车。该模型可以与Keras_rerinanet一起使用。
     
  • Faster-RCNN鸟类检测及bird_dataset飞鸟数据集.rar
    优质
    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。