海洋鱼类识别，七类模型，基于YOLOV8训练，转为ONNX格式，利用OPENCV调用

简介：
本项目采用YOLOv8框架训练了七种不同类型的海洋鱼类识别模型，并将其转换成ONNX格式，以便通过OpenCV轻松集成和部署。 项目的核心技术栈涉及计算机视觉领域中的目标检测技术。YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测系统，而YOLOV8是其最新版本，在速度和精度上进行了优化。在这个项目中，可能使用了针对低功耗设备的变体——YOLOV8NANO。 训练过程中，模型学习识别7种不同的海洋鱼类，并生成了一个.pt（PyTorch）格式的模型文件。训练完成后，该模型被转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。这使得不同平台和语言可以调用这个模型进行深度学习任务。 OPENCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，支持多种图像处理算法。项目中使用了其DNN模块来加载并执行转换后的ONNX模型，从而实现在不依赖原始训练框架的情况下运行海洋鱼类的实时检测功能。 压缩包文件名中的“480X640”可能表示模型在训练或推理时使用的输入图像尺寸（即宽度为480像素、高度为640像素）。这通常是保持性能和精度所必需的要求。 总的来说，项目展示了如何利用YOLOV8NANO训练一个专门用于检测7种海洋鱼类的深度学习模型，并将其转换成ONNX格式以便在不同平台上使用。通过OPENCV的DNN模块实现跨平台应用能力，涉及到多个重要知识点如深度学习模型训练、模型转换和跨平台部署等，对于计算机视觉及深度学习开发者具有很高的参考价值。