基于深度学习的动物检测识别系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）_动物图像识别数据库图片格式

项目介绍

项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：

算法模型：
    yolov5

    yolov5主要包含以下几种创新：
        1. 添加注意力机制（SE、CBAM等）
        2. 修改可变形卷积（DySnake-主干c3替换、DySnake-所有c3替换）

数据集：
    整理的coco数据集中动物类别，总共{“bird”: 0, “cat”: 1, “dog”: 2, “horse”: 3, “sheep”: 4, “cow”: 5, “elephant”: 6, “bear”: 7, “zebra”: 8, “giraffe”: 9}10个类别。

以上是本套代码的整体算法架构和对目标检测模型的修改说明，这些模型修改可以为您的 毕设、作业等提供创新点和增强模型性能的功能 。

如果要是需要更换其他的检测模型，请私信。

注：本项目提供所用到的所有资源，包含 环境安装包、训练代码、测试代码、数据集、视频文件、 界面UI文件等。

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项目简介

本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv5算法实现对动物的检测，并利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中，您可以选择自己的视频文件、图片文件进行检测。此外，您还可以更换自己训练的yolov5模型，进行自己数据的检测。

该系统界面优美，检测精度高，功能强大。它具备多目标实时检测，同时可以自由选择感兴趣的检测目标。

本博文提供了完整的Python程序代码和使用教程，适合新入门的朋友参考。您可以在文末的下载链接中获取完整的代码资源文件。以下是本博文的目录：