免责声明 没有积极维护该存储库。 这是一篇硕士论文的结果，如果有人想复制论文的结果，可以将该代码作为参考。 鸟类种类分类 这些是在Chalmers University of Technology进行的硕士学位论文的项目文件。 该项目的目的是通过使用深度残差神经网络，多宽度频率增量数据增强和元数据融合来构建和训练鸟类分类器，从而改进最先进的鸟类分类器。带有相应物种标签的鸟类歌曲数据。 如果该资料库对您的研究有用，请引用硕士论文。 设置 $ git clone https://github.com/johnmartinsson/bird-species-classification $ virtualenv -p /usr/bin/python3.6 venv $ source venv/bin/activate (venv)$ pip install -r requirements.txt

Caltech-UCSD Birds 200 是一个鸟类图片数据集，包含 200 不同种鸟类，共计 11788 张图片。

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标记的数据集，用于训练Haar级联 目的-快速搜索图像中的鸟类。 在RPi3上，在640x480分辨率下高达20 fps。 例子： 视频 多重识别 使用 下载经过培训的级联的。 用它初始化CascadeClassifier。 cascade = cv2 . CascadeClassifier ( 'cascade_226.xml' ) 级联创建 1.抽样 opencv_createsamples -vec traning.vec -info positive\desc.txt -bg neg_desc.txt -w 24 -h 24 2.培训 opencv_traincascade -data cascade -vec traning.vec -bg negative/desc.txt -numPos 180 -numNeg 60 -numStages 30 -fea

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[实战]200类鸟类细粒度分类识别 我又来了！！！！ 一、图像分类 这次进行实战项目，鸟类细粒度分类识别实战。再讲细粒度分类之前，让我们先回顾一下图像分类吧。 图像分类是计算机视觉的最基础的一个任务，从最开始的入门级的mnist手写数字识别、猫狗图像二分类到后来的imagenet任务。图像分类模型随着数据集的增长，一步步提升到了今天的水平。计算机的图像分类水准已经超过了人类。 在这里我把图像分类任务分为了两种，一种是单标签的图像分类任务，一种是多标签的图像分类任务。 多标签的图像分类任务，更加符合人们的认知习惯。因为现实生活中的图片往往会包含多个类别物体。 而在单标签的图像分类任务中又可以

观鸟 基于深度学习的鸟类图像识别系统，使用Keras，TensorFlow，OpenCV和Flask。 介绍 由业余摄影师和机器学习爱好者创建的“观鸟”项目是野生动物摄影师面临的一个简单问题的解决方案：一种识别照片中鸟类的方法。 该应用程序是使用Keras和TensorFlow开发的，其中Flask用于Web应用程序。 InceptionV3用作基本模型，并使用转移学习和微调技术进行了培训。 可以在找到实时应用程序 用法 设置 可以通过以下命令安装运行Flask应用所需的库。 使用画中画： pip install -r requirements.txt 使用Conda： conda install numpy scipy h5py Pillow Click Flask itsdangerous Jinja2 MarkupSafe Werkzeug tensorflow pip i

YOLOv5_Mast_Detection 使用传输学习训练基于YOLOV5的算法来检测通信桅杆。