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2026/1/22 18:03:32 网站建设 项目流程

文章目录

      • 🔍 一、项目背景与目标
        • 📌 项目核心目标:
      • 🐾 二、Stanford Dogs数据集概览
      • 🔃 三、数据预处理与标注格式转换
        • ✅ XML转YOLO格式的Python脚本
      • 📁 四、配置YOLO训练参数
      • 🧠 五、模型训练:使用YOLOv8
        • 安装依赖:
        • 训练脚本:
      • 🧪 六、推理与检测结果
      • 🖼️ 七、可视化图形界面(Tkinter)
      • 📊 八、训练效果评估
      • ✅ 九、总结与建议

项目类型:深度学习实战 / 目标检测 / 图形界面开发
发布时间:2025年6月22日
数据集来源:Stanford AI Lab

代码和论文在文章底部的链接中

🔍 一、项目背景与目标

Stanford Dogs数据集是斯坦福大学人工智能实验室发布的标准犬种识别数据集,最初用于图像分类任务。本项目对该任务进行扩展,转换为目标检测任务,通过YOLOv8实现对图像中狗的定位和识别,并构建了图形界面实现可视化操作。

📌 项目核心目标:
  1. 将原始的图像分类任务改造为目标检测任务。
  2. 使用YOLOv8进行训练与检测,完成犬种识别与定位。
  3. 使用Tkinter开发图形界面,实现图像上传与检测结果展示。
  4. 完整实现数据准备、训练、推理、可视化的全流程。

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