基于YOLOv11的犬类检测与识别系统的实现（含完整程序及数据）

简介：
本项目实现了基于YOLOv11算法的犬类检测与识别系统，并提供了完整的程序代码和训练数据。该系统能够高效准确地在图像中定位并分类不同品种的犬只，为宠物爱好者和科研人员提供实用工具。 本段落详细介绍了构建用于犬类识别与检测系统的流程。该系统采用YOLOv11网络结构，并通过ONNX导出优化模型的兼容性和运行效率。文中还讨论了数据增强手段及图像预处理方法，支持用户自定义置信度和IOU调整并提供了丰富的统计数据图表展示结果。最后，文章详细给出了实现项目的代码示例与实际案例演示。 本段落适用于深度学习模型部署的研究者和技术开发者，以及希望快速搭建图像分类物体定位应用的个人或团队。该系统特别适合于动物领域中的图片检测任务，如野生动物管理、宠物跟踪等应用场景，并能满足对精准度与时延双重需求严格的实时检测要求。 此外，文中还指出了进一步工作的潜力在于探索新的模型融合技术和提高现有检测速度，同时强调了当前阶段实施过程中需要注意的数据准备和技术选型等问题。