基于YOLOv8m的水族馆动物识别(附数据集和Coovally操作步骤)

本文主要内容:详细介绍了水族馆动物识别的整个过程,从创建数据集到训练模型再到预测结果全部可视化操作与分析。

文末有数据集获取方式,请先看检测效果

  • 现状

随着水族馆行业的快速发展,对动物识别的需求日益增加。水族馆需要准确识别动物种类、数量、行为等,以便于进行动物管理、生态保护、科学研究等工作。但水族馆环境复杂,光照、水质等因素可能影响识别效果。同时,部分海洋观赏动物具有相似的外观特征,增加了识别的难度。

基于现在的水族馆动物识别现状,结合YOLO算法下的目标检测,可以实现对水族馆中各类动物的高效、准确识别,为水族馆动物识别提供了新的解决方案。

  • 数据集来源

公开数据集。此数据集共有它包括638张图片,标签类型有7种:fish, jellyfish, penguins, sharks, puffins, stingrays, starfish。

  • 操作步骤与结果分析

1.创建数据集:点击创建数据集,填入基本信息,上传图片数据压缩包和标签文件;

2.模型训练:选择任务类型、模型算法以及实验参数;

如果你觉得数据集数量较少,可以在开始训练前点击“增强算法”,增加数据集。平台支持变换、模糊变换、裁剪变换、几何变换等多种增强方法;

3.任务训练结束后,可查看任务是否成功及训练成功的指标数;以及数据详情、实验详情等;

还可以查看训练集与验证集的图片、标签数量和占比等信息;(标签类型0-6:fish, jellyfish, penguins, sharks, puffins, stingrays, starfish)

模型训练过程中会输出日志,可以查看并跟踪在模型训练过程中出现的问题

还可查看混淆矩阵图的可视化图像,用于展示模型在不同类别上的分类效果;

4.模型转换:Coovally平台支持云边端转换,此次模型转换成onnx格式,平台还支持TensorRT格式;

5.模型部署:点击模型部署,完成后即可选择模型,上传图片进行预测;

图片1预测结果:

图片2预测结果:

图片3预测结果:

6.模型下载与分享:用户可根据自己的需求在Coovally平台进行下载和分享。

综上,本博文训练得到的YOLOv8m模型在数据集上表现良好,具有较高的检测精度,可以在实际水族馆动物识别场景中应用。感兴趣的朋友可以关注我私信获取数据集。

另外,Coovally是一个AI项目开发与应用平台,就是本博文演示部分的展示,从上传数据集到模型预测与下载,快速构建AI解决方案。更多信息可以搜索https://www.coovally.com或关注跑码地Coovally AI公众号。

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