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YOLOv7飞鸟检测代码及预训练模型+飞鸟数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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
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    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水下垃圾检测及预训练模型与数据集
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    本项目基于YOLOv7框架开发，专注于水下环境中的垃圾检测。提供预训练模型和专用数据集，旨在促进水下环保领域的研究与应用。 YOLOv7水下垃圾检测项目包括训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等相关数据。该项目使用了VOC格式的水下垃圾检测数据集，包含几千张通过lableimg软件标注的真实场景高质量图片，图片为jpg格式，并且标签以VOC和yolo两种格式保存在不同的文件夹中。这些图像涵盖了多种类型的海洋垃圾，包括金属、木头、塑料、橡胶和布料等多个类别目标。数据集中包含了丰富的不同场景的样本。
     
  • 飞鸟数据采集caiji.zip
    优质
    飞鸟数据采集caiji.zip是一款便捷高效的数据抓取工具，适用于多种网页结构，帮助用户轻松实现信息自动化收集与处理。 飞鸟采集数据，飞鸟采集数据。
     
  • 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]
     
  • 【目标检测数据集】小鸟与飞鸟数据集共4446张图片（VOC+YOLO格式）.docx
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    本文档包含一个专为鸟类目标检测设计的数据集，内含4446张图片，并提供VOC和YOLO两种格式支持。 在目标检测领域，数据集是训练和评估模型的重要基础。本篇文档介绍了小鸟飞鸟数据集，该数据集包含4446张图像，并采用Pascal VOC格式与YOLO格式两种标注方法。具体而言，数据集由jpg格式的图片文件、VOC格式的xml文件以及YOLO格式的txt文件组成。 Pascal VOC是一种广泛用于目标检测的标准标注方式，它包括了图片信息、对象类别及其位置坐标；而YOLO则以简洁的文本形式记录每个物体的位置和尺寸。在本数据集中，每张图像都有对应的标注文件，并且总共有4446个这样的标注对，表明所有图片都经过详尽的注释处理。此外，这个数据集仅包含一类对象——鸟类（类别名称为bird），共标记了25035个目标框来表示图中的小鸟位置。 制作该数据集时使用的是labelImg工具，这是一种开源图像标注软件，非常适合用于深度学习模型训练的数据准备阶段。在实际操作中，需要对每个鸟类物体画出矩形框以标明其具体位置，这是进行有效目标检测的基础步骤之一。 文档没有提供关于如何使用的特别说明，并且强调数据集仅确保提供了准确的注释信息而不保证使用此数据集能获得特定精度的结果。这种声明是合理的，因为模型的表现还受到算法选择、架构设计及参数调整等多种因素的影响。 最后，该资源为研究者和开发者提供了一个标准化的数据集合来训练与测试目标检测系统，并且有助于他们节省收集和标注大量图像的时间成本。对于那些希望深入探索YOLO或其他基于深度学习的目标检测技术的研究人员来说，这个数据集无疑是一个很好的起点。
     
  • 基于YOLOv11的飞鸟检测系统，包括数据准备、模型训练、评估及GUI开发（附详细完整代码与数据）
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    本项目构建于YOLOv11框架之上，旨在实现高效的鸟类识别和跟踪。内容涵盖详尽的数据预处理、精细调优的模型训练流程以及全面的性能评估，并提供图形用户界面(GUI)开发指导及所有源码和测试数据集下载链接，为开发者与研究者提供完整解决方案。 本段落介绍了如何利用YOLOv11深度学习模型开发一个用于实时检测和分类不同类型飞鸟的系统，并详细讲解了从准备开发环境、获取并整理图像数据集到进行模型训练、性能评估及最终测试与使用图形用户界面上的所有具体步骤，为希望应用计算机视觉方法解决生物学挑战的研究人员提供了实用教程。此外还讨论了潜在的应用方向以及改进模型以提高其性能和泛化能力的方法。 本段落适用于具备一定Python编程和深度学习基础的研发工程师，并介绍了生态保护监控、物种普查等任务的自动化实现方式，同时也帮助相关研究人员加深对目标检测框架的理解并提升技能水平。在实施过程中需要注意可能出现的问题如模型过拟合等事项。