摘要：本项目实现了一个基于卷积神经网络的动物识别系统，采用PyTorch框架支持ResNet50、AlexNet和MobileNet三种模型。系统包含完整的GUI界面（Python+PyySide6）、数据集处理模块和模型评估功能，可输出训练曲线、混淆矩阵、热力图等可视化结果。项目提供完整的代码、预训练模型和数据集，支持在PyCharm/Anaconda或VSCode/Anaconda环境下运行，

本文介绍了一个基于YOLOv8的小麦麦穗检测系统，采用PyTorch框架实现。项目包含完整代码、数据集、预训练模型权重、训练记录和简洁的PySide6 GUI界面，支持图像/视频/摄像头实时检测。系统提供模型训练验证全流程：修改数据集路径后运行train.py训练，val.py验证，最终通过GUI界面展示检测效果。核心功能包括图片上传、目标检测（显示检测时间、类别、置信度和坐标位置）、视频实时检测

摘要：本项目基于YOLOv8框架开发了家禽检测系统，包含完整的数据集、预训练模型、GUI界面及性能指标。系统支持图像检测、视频实时检测，使用PySide6设计简洁界面，可在PyCharm/Anaconda或VSCode/Anaconda环境下运行。项目提供详细训练指南，用户可自行训练模型或直接使用预训练权重。核心技术包括目标检测、结果可视化及性能统计，项目结构完整，开箱即用，附带完整的文档。

摘要：本文介绍了一个基于卷积神经网络的野生保护动物识别系统，采用PyTorch框架实现，包含ResNet50、VGG16和ResNet34三种可选模型。项目提供完整代码、数据集、预训练模型及Web界面（Vue+Django）。系统支持模型训练、测试和性能评估，提供准确率曲线、混淆矩阵等可视化指标。用户可通过前端界面进行动物分类识别并查看历史记录。项目结构清晰，包含详细配置说明和核心代码示例，为野生

摘要：该项目基于YOLOv8实现咖啡豆成熟度检测系统，采用PyTorch框架，包含完整代码、数据集、预训练模型及Web界面。系统支持图像/视频/实时摄像头检测，技术栈包括Python+OpenCV+Django+Vue。模型训练过程包含数据准备、训练、验证及部署四个步骤，并提供详细指标分析。Web界面实现检测结果可视化展示，支持目标分类及置信度显示。项目提供完整的开发环境配置指南和预训练模型，开箱

本文介绍了一个基于YOLOv8的微表情检测系统，包含完整项目代码、数据集、预训练模型和GUI界面。系统支持图像/视频实时检测，提供精确率、召回率等评估指标。项目采用PySide6设计简洁界面，支持自定义训练和验证流程。文章详细说明了环境配置、数据集结构、模型训练步骤及核心代码实现。

摘要：该项目基于YOLOv8实现水果分级系统，包含完整代码、数据集、预训练模型及GUI界面。系统支持图像/视频检测，提供模型评估指标（精确率、召回率等）。GUI采用PySide6开发，支持摄像头输入。项目结构清晰，包含训练脚本(train.py)、验证脚本(val.py)和图形界面(gui.py)，用户可选择使用训练好模型或自行训练。核心功能包括目标检测、定位及结果可视化。系统部署支持PyChar

【摘要】本项目实现了一个基于卷积神经网络的中药识别系统，采用PyTorch框架开发，提供ResNet50、VGG16和ResNet34三种可选模型。系统包含完整的数据集、训练代码、Web前端(Vue+Django)及可视化界面，支持图像分类识别和历史记录查询功能。项目提供模型训练指标（准确率曲线、混淆矩阵、热力图等）和预训练权重，用户可自行重新训练或直接使用现有模型。系统实现了从数据预处理、模型训

摘要：本项目基于YOLOv8实现了一个完整的公共安全监控系统。系统提供GUI界面（PySide6+Python+OpenCV），支持笔记本/USB摄像头输入，包含完整代码、数据集、预训练模型及训练指标（精确率、召回率等）。用户可直接使用预训练模型或通过简单步骤重新训练：1)修改数据集路径 2)运行train.py训练 3)验证模型 4)通过GUI界面展示效果。项目提供详细文档支持PyCharm/A

本文介绍了一个基于YOLOv8的水果新鲜度检测系统项目。该系统在PyTorch框架下实现，采用Python+OpenCV+Django+Vue技术栈开发，包含完整的数据集、训练模型、Web前端界面（支持图像/视频/实时摄像检测）及模型性能指标。项目提供了详细的使用指南，包括模型训练、验证流程和Web界面操作说明。系统具备目标检测、结果保存等功能，展示了良好的检测效果（精确率、召回率等指标）。