摘要：本次的核心任务是集成YOLOV5模型至软件平台，针对预定义的入侵物种数据库，实现精准的图像识别与分类。作为团队中的入侵检测模块负责人，我的工作涵盖了数据准备、模型优化、算法实现与系统集成等多个方面。 首先，我们搜集了大量野外拍摄的高清图片，包括入侵物种与本土物种的样本，确保覆盖不同生长阶段、环境背景 阅读全文

摘要：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Y 阅读全文

摘要：YOLOv5 算法整体主要有 3 部分组成: Backbone、 Neck 和 Prediction, 以 YOLOv5s 模型为例整体算法结 构如下所示. Backbone 主要有 Conv, C3 和 SPPF 基 本网络模块组成, 其主要功能就是提取图像特征信息, C3 模块使用残差网络结构, 阅读全文