26年WP计算机科学与技术基于YOLOv5Pytorch的犬类品种识别系统12.87-AI7.57全日(19422字).docx

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WHKJ 大学本科毕业论文摘要计算机视觉技术发展迅速，深度学习图像识别技术已在动物识别领域得到广泛应用。传统犬类品种识别方法难以满足实际应用需求。本研究设计并实现了基于YOLOv5 的桌面端犬类品种识别系统，可以方便和高效地对犬类图像进行自动识别。本文采用 Stanford Dogs 数据集，将 VOC 格式标注转换成 YOLO 格式，并通过分层抽样完成数据集划分。选用 YOLOv5m 轻量化网络构建 116 类犬种识别模型，利用迁移学习加载预训练权重来加快模型收敛。系统采用 PyQt5 框架开发模块化图形化界面，并且引入异步多线程机制处理深度学习推理引发的界面卡顿...

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