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YOLOv11实战海洋动物图像识别
本文采用YOLOv11作为核心算法框架,结合PyQt5构建用户界面,使用Python3进行开发。YOLOv11以其高效的特征提取能力,在多个图像分类任务中展现出卓越性能。本研究针对5种海洋动物数据集进行训练和优化,该数据集包含丰富的海洋动物图像样本,为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术,模型能够自动提取海洋动物的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观,便于用户操作和实时查看检测结果。