[发明专利]一种基于YOLOv5的鸟类检测与识别方法在审
| 申请号： | 202011547546.0 | 申请日： | 2020-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN112668444A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 段连元 | 申请（专利权）人： | 南京泓图人工智能技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津垠坤知识产权代理有限公司 12248 | 代理人： | 王忠玮 |
| 地址： | 210019 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于YOLOv5的鸟类检测与识别方法，包括如下步骤：S1：建立数据集，所述数据集包括不同鸟类的图片信息，并对数据集包括不同鸟类的图片信息进行标注并做好分类得到待训练数据集；S2：搭建好YOLOv5的网络模型，使用所述模型对待训练数据集进行模型参数训练，训练后的模型即可对图像特征进行预测，生成边界框和并预测类别。该方法使用了YOLOv5模型作为网络模型，该网络主要由三部分构成：Backbone、Neck和Head，通过在CUB‑200‑2011开源数据集上进行训练得出模型文件，实现了端到端的检测方法，只需要输入一张原始图片，我们的方法即可对图片上的鸟类进行检测与识别，总计可以检测与识别200中不同的鸟类，可以帮助人们更好地了解鸟地种类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolov5 鸟类 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
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