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YOLOv5 鸟类检测及鸟类检测数据集资源RAR文件

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简介：
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。

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  • YOLOv5 鸟类检测及鸟类检测数据集资源RAR文件
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    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。
     
  • 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。
     
  • 电力线路鸟类巢穴检测数据集
    优质
    本数据集专注于电力线路中鸟类巢穴的位置识别与监测，旨在通过收集和分析图像信息，为预防电网故障提供支持。 数据集包含悬挂在输电线路及杆塔上的鸟巢和其他异物的图像，经过增广处理后共有2800多张图片，并带有VOC标签（即xml文件），适用于深度学习目标检测任务。这些图像均为高清制作并精心标注，相关下载链接可在提供的txt文件中找到。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 鸟类训练数据集资源
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • YOLOv7飞鸟检测代码及预训练模型+飞鸟数据集
    优质
    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。
     
  • 电力线路鸟巢检测数据集
    优质
    该数据集专注于收集和整理用于识别电力线路杆塔上鸟巢的相关图像信息，旨在通过机器学习模型减少鸟类活动对电网安全的影响。 输电线上鸟巢检测数据集
     
  • Yolov8飞机、鸟类和无人机细分类型检测训练模型+数据集
    优质
    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。