第一次冲刺计划2

针对项目需求，团队搜集并整理了一套包含多种野生动物及其栖息环境的高质量图像数据集。数据集经过仔细标注，确保每张图片中的动物类别及位置信息准确无误。为提高模型泛化能力，数据集还进行了平衡处理，涵盖不同季节、时间、天气条件下的样本。在上一次的团队会议中，我们考虑到YOLOv5系列的高效性和准确性，选定YOLOv5s作为基础模型，并针对生态保护场景进行了微调。通过调整网络结构、学习率等超参数，以及采用迁移学习策略，有效加速了训练过程并提升了模型在特定物种检测上的性能。测试阶段，我们设计了严格的验证流程，包括但不限于精度测试、召回率、F1分数等指标的计算。利用交叉验证方法确保评估结果的可靠性。测试过程中，特别关注模型在复杂环境（如密集植被、弱光条件）下的表现，以检验其在实际应用场景中的鲁棒性。 实验结果显示，经过优化的YOLOv5模型在自定义数据集上的平均精度达到92.5%，特别是在关键物种识别上表现出色，显著提高了监测软件的实用价值。然而，也发现模型在极少数特殊形态或遮挡严重的对象上有误检情况，为后续迭代指明了方向。 本次测试证明了YOLOv5在生态保护软件中的有效应用潜力，为野生动物监测提供了强有力的技术支持。未来，团队计划进一步丰富数据集多样性，引入更多先进技术如数据增强和模型融合，以持续提升检测精度和适应性，为全球生态保护事业贡献力量。