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鱼类识别检测23类.zip

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简介：
本资源包含一个用于鱼类识别的深度学习模型数据集，涵盖23种不同鱼类种类，适用于图像分类和物种鉴定研究。 23类鱼类识别检测.zip包含Fish4Knowledge的23类鱼类数据。

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  • 鱼类识别检测23类.zip
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    本资源包含一个用于鱼类识别的深度学习模型数据集，涵盖23种不同鱼类种类，适用于图像分类和物种鉴定研究。 23类鱼类识别检测.zip包含Fish4Knowledge的23类鱼类数据。
     
  • 鱼类的分类与识别
    优质
    《鱼类的分类与识别》是一本详细介绍各类淡水和海水鱼种特征、生活习性以及科学分类方法的专业书籍。书中涵盖了从基础理论到实践应用的知识体系，帮助读者掌握准确辨识不同种类鱼类的能力。 编写MATLAB程序进行鱼的分类和识别，并对相应的数据集进行训练以达到很高的准确率。
     
  • 基于YOLOv5的垃圾分类检测识别
    优质
    本研究采用先进的YOLOv5算法进行垃圾分类检测与识别，旨在提高垃圾处理效率和准确性。通过优化模型参数及训练数据集，实现快速、精准地分类各类垃圾，为智能环保贡献力量。 本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测功能。通过使用大量已标注的目标检测数据集进行训练，能够识别居民生活垃圾图片中的各类垃圾，并确定其在图片中的位置。该项目基于PyTorch版的ultralytics/yolov5，在Windows系统上完成垃圾分类目标检测演示。 具体项目步骤包括：数据集及格式转换、探索性数据分析（EDA）、安装软件环境、安装YOLOv5、修改代码以支持中文标签、自动划分训练集和测试集、调整配置文件设置、准备Weights&Biases工具用于模型训练可视化，以及最终的网络模型训练与性能评估。
     
  • 【目标检测数据集】鱼类数据集2798张图片，涵盖31类分类检测（VOC+YOLO格式）.zip
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    本数据集包含2798张鱼类图像，适用于目标检测任务，涵盖了31种不同的鱼类类别，并提供VOC和YOLO两种格式的标注文件。 数据集格式：VOC格式+YOLO格式 图片数量（jpg文件个数）：2798 标注数量（xml文件个数）：2798 标注数量（txt文件个数）：2798 标注类别数：31 标注类别名称：Bangus、Big Head Carp、Black Spotted Barb、Catfish、Climbing Perch、Fourfinger Threadfish、Freshwater Eel、Glass Perchlet、Goby、Gold Fish、Gourami、Grass Carp、Green Spotted Puffer、Indian Carp、Indo-Pacific Tarpon, Jagua
     
  • Fish4Knowledge海洋鱼类识别目标数据集
    优质
    Fish4Knowledge海洋鱼类识别目标数据集是一个专为促进海洋生物研究和保护而设计的数据集合，包含大量标记的鱼类图像，用于训练机器学习模型进行精确的鱼类分类。 该数据集中的所有鱼的图片均来自水下视频截取的画面，涵盖23个种类，共有27,370张图像，但像素较低。此外，数据分布极不均衡，其中最常见的鱼类图片数量是最少见鱼类的1000倍左右。值得注意的是，每种鱼都由专家进行了手动标注。
     
  • 鱼类疾病的自动识别在鱼群中的应用
    优质
    本研究致力于开发一种基于图像识别技术的系统，用于自动检测和分类鱼类疾病。通过实时监测大规模养殖环境下的鱼群健康状况，该系统能够帮助养殖户及时发现并处理疾病问题，从而提高养殖效率与经济效益。 鱼群中鱼病的自动识别技术能够帮助养殖者及时发现并处理鱼类疾病问题，提高养殖效率和经济效益。通过图像识别、机器学习等方法，可以实现对鱼体表症状、行为异常等方面的自动化检测与分析，为预防和控制水生动物疾病提供技术支持。
     
  • 鱼刺类_HTTPv5.2.zip
    优质
    鱼刺类_HTTPv5.2.zip是一款用于鱼类解剖学研究和教育的软件工具包，包含多种鱼类骨骼模型及详细的鱼刺分类信息。 鱼刺类_HTTP v5.29 支持以下几种方式： - WinHttpR：基于 WinHttpRequest 5.1 的 COM 对象（推荐） - WinHttpW：WinHttpApi 封装 - WinInet：WinInternet 封装
     
  • 鱼类图像数据集（含11种鱼类）.zip
    优质
    本数据集包含11种不同种类的鱼的高质量图片，旨在支持鱼类识别的研究和应用开发。 11种鱼类的图像数据集.zip