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钓鱼目标检测模型及训练项目模型（Yolo系列、.pt格式）+ 岸边钓鱼检测数据集

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简介：
本项目专注于开发和训练基于YOLO系列算法的钓鱼目标检测模型，并提供特定于岸边环境的钓鱼活动相关数据集，以.pt格式存储。 钓鱼及岸边钓鱼目标检测模型已训练完成，可以直接使用而无需再进行训练。此外，还可以提供适用于YOLO系列的目标检测数据集用于钓鱼目标检测。

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  • 钓鱼目标检测模型及训练项目模型（Yolo系列、.pt格式）+ 岸边钓鱼检测数据集
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    本项目专注于开发和训练基于YOLO系列算法的钓鱼目标检测模型，并提供特定于岸边环境的钓鱼活动相关数据集，以.pt格式存储。 钓鱼及岸边钓鱼目标检测模型已训练完成，可以直接使用而无需再进行训练。此外，还可以提供适用于YOLO系列的目标检测数据集用于钓鱼目标检测。
     
  • VOC格式岸边垂钓目标检测数据集——含4330张图片
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    这是一个包含4330张图像的VOC格式数据集，专为岸边垂钓场景中的目标检测任务设计，适用于训练和评估相关算法模型。 数据集格式：Pascal VOC（仅包含jpg图片及对应的xml文件） 图片数量（jpg文件个数）：4330 标注数量（xml文件个数）：4330 标注类别数：1 标注类别名称：fishing 每个类别的标记框数量： - fishing count = 4644 使用工具：labelImg 标注规则：对目标进行矩形框的绘制。 重要说明：该数据集用于检测岸边钓鱼人员，当有人手持鱼竿或明显在垂钓时会被标注。 特别声明：本数据集不对训练模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标记信息。
     
  • 利用LSTM进行钓鱼邮件检测：从邮件数据提取到模型训练.zip
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    本项目探讨了使用长短时记忆网络（LSTM）来识别钓鱼邮件的有效性。通过系统地处理和解析邮件数据，并对LSTM模型进行训练，旨在提升邮件安全防护水平。 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络架构，专门用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在面对较长序列时会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，这使得它们难以有效捕捉到长时间跨度的信息联系。为解决这些问题，LSTM引入了门控机制和记忆单元。 LSTM的基本结构包括以下几个主要组件： - **记忆单元（Memory Cell）**：这是LSTM的核心部分，负责存储长期信息。它像一个连续的链路，在整个序列上运行，并且仅通过少量线性交互来保持数据不变。 - **输入门（Input Gate）**：该机制决定哪些新的信息会被添加到记忆单元中。这个决策基于当前时刻的输入和前一时刻隐藏状态的信息作出。 - **遗忘门（Forget Gate）**：它的作用是确定从记忆单元中丢弃哪些旧的信息，同样地，这一决定也是根据当前时刻的输入以及上一个时间点的隐藏状态来做出。 - **输出门（Output Gate）**：此机制决定了来自记忆单元中的信息会以何种形式被传递到下一个时间步的隐藏状态。这个过程也依赖于当前时刻的输入和前一时刻的状态。 LSTM的工作流程可以概括为： 1. 通过遗忘门来决定从记忆单元中清除哪些旧的信息。 2. 利用输入门来确定新信息将如何加入到记忆单元里。 3. 更新记忆单元的内容，以反映最新的变化情况。 4. 最后，借助输出门选择性地让部分或全部的记忆内容影响当前时间步的隐藏状态。 由于其独特的设计能够有效处理长期依赖关系，LSTM在许多序列建模任务中表现出色。例如，在语音识别、文本生成、机器翻译及时间序列预测等领域都取得了显著成就。
     
  • 利用LSTM进行钓鱼邮件检测：从邮件数据提取到模型训练.zip
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    本项目探讨了使用长短期记忆网络（LSTM）对钓鱼邮件进行自动识别的方法。从邮件文本数据的预处理和特征提取入手，逐步介绍如何构建并优化LSTM模型以提升检测准确性。 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络架构，用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，导致无法有效地捕捉长期依赖。为了解决这些问题，LSTM通过引入门控机制和记忆单元来优化性能。 以下是LSTM的基本结构及其主要组件： - **记忆单元（Memory Cell）**：这是LSTM的核心部分，用于存储长期信息。它像一个持续运行的传送带，在整个序列中保持信息不变。 - **输入门（Input Gate）**：该门决定了哪些新的数据会被加入到记忆单元中。其决定依据是当前时刻的数据和上一时刻隐藏状态的信息。 - **遗忘门（Forget Gate）**：此门负责确定从记忆单元丢弃哪部分旧信息，同样基于当前的输入与前一时段的状态做出决策。 - **输出门（Output Gate）**：该机制控制哪些内容会由记忆单元传递到下一个时刻的隐藏状态中。其决定也依赖于当前输入和上一时间点的信息。 LSTM的工作流程大致如下： 1. 使用遗忘门确定从记忆单元移除什么信息； 2. 利用输入门来选择新数据加进内存； 3. 更新记忆细胞的状态，以反映上述决策的结果； 4. 最后通过输出门决定哪些内容将被发送到下一个时间点的隐藏状态。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系，在语音识别、文本生成、机器翻译和时序预测等众多序列建模任务中表现出色。
     
  • YOLO金鱼及金鱼疾病检测数据集【目标检测+渔业应用】
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    本数据集提供用于训练和测试YOLO模型的金鱼图像及其疾病标注信息，旨在促进计算机视觉技术在渔业管理中的应用。 这是一个针对金鱼及其常见疾病的检测数据集，涵盖健康金鱼、腹水病（dropsy）、白点病（ich）和败血症（septicemia）等多个类别。该数据集不仅具有重要的研究意义，在实践应用中也展现出广泛的前景。 这个数据集精心收集并标注了数百张金鱼的图片，旨在为研究人员和爱好者提供一个多功能平台，以识别和了解金鱼的健康状态。图像来源多样化，包括不同光线、角度和背景下的金鱼照片，确保了数据的泛化能力。此外，每一类别的图像都经过专家精心挑选和验证，保证了数据的准确性和可靠性。 该数据集的应用场景非常丰富。例如，它可以用于训练深度学习模型以自动识别家庭或商业养鱼场中金鱼的疾病，并及时采取治疗措施，减少损失。另外它也可以作为教育资源帮助鱼类养殖爱好者更好地了解金鱼健康问题并提高养殖质量和效率。 此数据集的优势在于其高度标准化和丰富的多样性。所有图片都采用统一格式提供，方便研究人员和开发者直接使用。 该数据集包含：684个训练样本、96个验证样本以及48个测试样本。
     
  • 海洋鱼类检测数据集 - 目标检测系列 - DataBall
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    海洋鱼类检测数据集是DataBall推出的目标检测系列之一，专注于收集和标注各类海洋鱼类图像，助力科研人员及开发者提高水下生物识别技术。 在当今数据为王的时代，构建并应用高质量的数据集对于机器学习与人工智能领域的发展至关重要。本段落将介绍一种专门用于目标检测任务的数据集——“海洋鱼类检测数据集 fish- DataBall”。此数据集中包含106个样本，每个样本都是一张标注了特定海洋鱼类的图片。 该数据集旨在为训练和评估能够识别及定位不同种类海洋鱼类的目标检测模型提供支持。其多样性和代表性使得它成为机器学习工程师与研究人员的理想选择，尤其是那些致力于开发用于分类和监测海洋生物的技术的人士。此研究不仅有助于保护海洋生态平衡，而且在可持续利用海洋资源方面也具有重要意义。 为了便于使用者快速上手使用数据集，提供了解析脚本及相关操作指南。通过这些工具，用户可以轻松设置路径并运行demo.py以开始探索该数据集或验证模型效果。 此外，“fish- DataBall”这一命名方式暗示了创新与趣味性的结合。“DataBall”的名字可能寓意着这个数据集像一个球一样完整、圆润且充满活力，既形象地表达了其全面性特点，也体现了在快速变化的数据科学领域中的独特地位。 海洋鱼类检测数据集是计算机视觉技术应用于海洋生物识别研究的重要资源。同时它也为相关领域的科学家提供了宝贵的实证基础。通过简洁的操作指南和易于获取的解析脚本，该数据集极大地简化了科研与开发流程，为广大的研究人员和开发者带来了便利。
     
  • 水面漂浮物目标检测模型及Yolo系列的.pt文件+相关数据集
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    本项目提供了一种针对水面漂浮物进行目标检测的有效模型，并包含基于Yolo算法的预训练权重文件（.pt格式）及相关训练数据集，助力于水域环境监测与保护。 水面漂浮物目标检测模型已训练完成，可以直接使用而无需再次进行训练。此外，还可以提供yolo系列目标检测的水面漂浮物数据集。
     
  • 冰海钓鱼 Chill Fish - Unity钓鱼模拟挂机游戏项目源码(C#)
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    冰海钓鱼是一款Unity开发的钓鱼模拟挂机游戏项目源码，采用C#语言编写。该游戏提供逼真的钓鱼体验与丰富的鱼类收集元素，适合开发者学习和二次创作使用。 在这款游戏中，您将在轻松的音乐中享受钓鱼的乐趣，但也会遇到让这种乐趣变得更加刺激的情况。因此，你需要与时间赛跑并不断提升自己。祝你在远离尘嚣的大海中好运连连。你的时代已经到来！
     
  • YOLOv8目标检测预训练模型
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    简介：YOLOv8是一款先进的目标检测预训练模型，以其高效的速度和精准度在计算机视觉领域中占据领先地位。该模型适用于多种场景下的实时物体识别任务，极大地促进了智能监控、自动驾驶等应用的发展。 YOLOv8是一款高效且精准的目标检测模型，在计算机视觉领域有着广泛的应用。Yolo（You Only Look Once）是一种实时的物体检测系统，旨在快速而准确地识别图像中的多个对象。该系列模型以其快速的检测速度和较高的精度著称，而YOLOv8作为最新版本，则继承了这些优点并进一步优化性能。 YOLOv8利用深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）架构来识别图像中的目标。这一系列预训练模型包括yolov8n.pt、yolov8s.pt、yolov8m.pt、yolov8l.pt和yolov8x.pt，分别代表不同规模的版本，适用于不同的计算资源和应用场景：其中“n”可能表示nano，“适合低功耗设备；“s”可能表示small，“适合轻量级应用；“m”可能表示medium，“提供平衡的性能与计算需求；“l”可能表示large，“提供更高的精度但需要更多计算资源；而x则代表extra large，是该系列中最大且最精确的模型。 这些预训练模型在大规模数据集如COCO（Common Objects in Context）上进行了充分训练。这一过程使它们能够理解和识别多种物体，并直接用于实际目标检测任务或作为基础进行迁移学习以适应特定领域的应用需求。 设计上的改进可能包括更高效的特征提取网络结构、优化的损失函数以及调整后的训练策略，这些都旨在提高模型的速度和准确性。例如，可能会采用最新的卷积层技术如Dilated Convolution或Deformable Convolution来增强对物体形状与位置变化的鲁棒性，并引入数据增强方法以提升泛化能力。 在实际应用中，用户可依据硬件条件及任务需求选择合适的版本：对于移动设备或嵌入式系统，小型模型（例如yolov8n或yolov8s）能实现实时目标检测；而对于服务器或高性能计算环境，则可以考虑使用更大规模的模型如yolov8l或yolov8x以获取更高的精度。 YOLOv8预训练模型为开发者提供了一套强大的工具，助力其快速部署各种视觉相关应用。通过这些模型，开发者能够节省大量时间和资源，并集中精力于定制化和优化工作上，从而推动AI技术在实际生活中的广泛应用。
     
  • 数据集-目标检测系列-观赏金鱼检测数据集 (goldfish) ＞＞ DataBall
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    Goldfish 数据集由DataBall提供，专注于观赏金鱼的目标检测。该数据集包含大量高质量图像和详细标注信息，适用于训练和评估机器学习模型在复杂背景中的小目标检测能力。 数据集-目标检测系列-金鱼观赏鱼检测数据集 goldfish ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml 项目地址：github.com/XIAN-HHappyultralytics-yolo-webui 通过webui方式对ultralytics的detect检测任务进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 样本量：723 目前数据集暂时在该网址进行更新。