網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的主要流程,搜狗短鏈接生成,公司微網(wǎng)站怎么做的好,wordpress字體替換一、項(xiàng)目介紹 摘要 本項(xiàng)目基于前沿的YOLOv10目標(biāo)檢測(cè)算法#xff0c;開(kāi)發(fā)了一套高精度的貓狗品種識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)#xff0c;能夠區(qū)分37種不同的貓犬品種#xff08;包括12種貓品種和25種犬品種#xff09;。系統(tǒng)采用包含13,983張圖像的專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證#xff0c…一、項(xiàng)目介紹摘要本項(xiàng)目基于前沿的YOLOv10目標(biāo)檢測(cè)算法開(kāi)發(fā)了一套高精度的貓狗品種識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)能夠區(qū)分37種不同的貓犬品種包括12種貓品種和25種犬品種。系統(tǒng)采用包含13,983張圖像的專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證其中訓(xùn)練集12,879張驗(yàn)證集736張測(cè)試集368張。該識(shí)別系統(tǒng)能夠在復(fù)雜場(chǎng)景下準(zhǔn)確識(shí)別并分類(lèi)不同品種的貓狗可廣泛應(yīng)用于寵物醫(yī)院智能診斷、寵物商店管理、動(dòng)物收容所自動(dòng)化登記、寵物社交平臺(tái)內(nèi)容分類(lèi)以及智能家居寵物識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域?yàn)閷櫸锵嚓P(guān)行業(yè)提供智能化解決方案。項(xiàng)目意義寵物行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型推動(dòng)傳統(tǒng)寵物相關(guān)行業(yè)向自動(dòng)化、智能化方向發(fā)展提升服務(wù)效率和準(zhǔn)確性。精準(zhǔn)寵物管理幫助寵物醫(yī)院、美容院等機(jī)構(gòu)快速識(shí)別寵物品種提供更有針對(duì)性的服務(wù)。動(dòng)物收容所效率提升自動(dòng)識(shí)別流浪動(dòng)物品種簡(jiǎn)化登記流程提高領(lǐng)養(yǎng)匹配效率。寵物社交平臺(tái)增強(qiáng)為寵物社交平臺(tái)提供自動(dòng)內(nèi)容分類(lèi)和標(biāo)簽生成功能改善用戶(hù)體驗(yàn)。智能家居集成可與智能家居系統(tǒng)結(jié)合實(shí)現(xiàn)基于寵物品種的個(gè)性化設(shè)置如自動(dòng)喂食器調(diào)整。學(xué)術(shù)研究?jī)r(jià)值為細(xì)粒度圖像識(shí)別領(lǐng)域提供新的應(yīng)用案例和技術(shù)參考。動(dòng)物保護(hù)應(yīng)用輔助識(shí)別特定受保護(hù)品種支持野生動(dòng)物保護(hù)和非法貿(mào)易監(jiān)管工作。技術(shù)驗(yàn)證意義驗(yàn)證YOLOv10在多類(lèi)別細(xì)粒度物體檢測(cè)中的性能表現(xiàn)為后續(xù)研究提供基準(zhǔn)。目錄一、項(xiàng)目介紹摘要項(xiàng)目意義二、項(xiàng)目功能展示系統(tǒng)功能圖片檢測(cè)視頻檢測(cè)攝像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)三、數(shù)據(jù)集介紹數(shù)據(jù)集概述數(shù)據(jù)集特點(diǎn)數(shù)據(jù)集配置文件數(shù)據(jù)集制作流程四、項(xiàng)目環(huán)境配置創(chuàng)建虛擬環(huán)境pycharm中配置anaconda安裝所需要庫(kù)五、模型訓(xùn)練訓(xùn)練代碼訓(xùn)練結(jié)果六、核心代碼七、項(xiàng)目源碼視頻下方簡(jiǎn)介內(nèi)基于深度學(xué)習(xí)YOLOv10的貓狗品種識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)YOLOv10YOLO數(shù)據(jù)集UI界面Python項(xiàng)目源碼模型_嗶哩嗶哩_bilibili基于深度學(xué)習(xí)YOLOv10的貓狗品種識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)YOLOv10YOLO數(shù)據(jù)集UI界面Python項(xiàng)目源碼模型二、項(xiàng)目功能展示系統(tǒng)功能?圖片檢測(cè)可對(duì)圖片進(jìn)行檢測(cè)返回檢測(cè)框及類(lèi)別信息。?視頻檢測(cè)支持視頻文件輸入檢測(cè)視頻中每一幀的情況。?攝像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)連接USB 攝像頭實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。?參數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)置信度和IoU閾值圖片檢測(cè)該功能允許用戶(hù)通過(guò)單張圖片進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。輸入一張圖片后YOLO模型會(huì)實(shí)時(shí)分析圖像識(shí)別出其中的目標(biāo)并在圖像中框出檢測(cè)到的目標(biāo)輸出帶有目標(biāo)框的圖像。視頻檢測(cè)視頻檢測(cè)功能允許用戶(hù)將視頻文件作為輸入。YOLO模型將逐幀分析視頻并在每一幀中標(biāo)記出檢測(cè)到的目標(biāo)。最終結(jié)果可以是帶有目標(biāo)框的視頻文件或?qū)崟r(shí)展示適用于視頻監(jiān)控和分析等場(chǎng)景。攝像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)該功能支持通過(guò)連接攝像頭進(jìn)行實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)。YOLO模型能夠在攝像頭拍攝的實(shí)時(shí)視頻流中進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)實(shí)時(shí)識(shí)別并顯示檢測(cè)結(jié)果。此功能非常適用于安防監(jiān)控、無(wú)人駕駛、智能交通等應(yīng)用提供即時(shí)反饋。核心特點(diǎn)高精度基于YOLO模型提供精確的目標(biāo)檢測(cè)能力適用于不同類(lèi)型的圖像和視頻。實(shí)時(shí)性特別優(yōu)化的算法使得實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)成為可能無(wú)論是在視頻還是攝像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)中響應(yīng)速度都非?？?。批量處理支持高效的批量圖像和視頻處理適合大規(guī)模數(shù)據(jù)分析。三、數(shù)據(jù)集介紹數(shù)據(jù)集概述本項(xiàng)目構(gòu)建了一個(gè)大規(guī)模的貓狗品種識(shí)別專(zhuān)用數(shù)據(jù)集共包含37個(gè)品種12貓25狗總樣本量達(dá)13,983張高質(zhì)量圖像。數(shù)據(jù)集按照8:1:1的比例劃分為訓(xùn)練集12,879張、驗(yàn)證集736張和測(cè)試集368張確保模型開(kāi)發(fā)和評(píng)估的科學(xué)性。數(shù)據(jù)集覆蓋了各種姿態(tài)、年齡、毛色和場(chǎng)景下的貓狗圖像每張圖像都經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)標(biāo)注和嚴(yán)格質(zhì)檢。數(shù)據(jù)集特點(diǎn)品種覆蓋全面包含12個(gè)熱門(mén)貓品種從阿比西尼亞貓到斯芬克斯貓涵蓋25個(gè)常見(jiàn)犬種從哈巴狗到約克夏梗每個(gè)品種包含300-500張樣本圖像確保數(shù)據(jù)平衡圖像多樣性豐富多種姿態(tài)站立、坐臥、奔跑、睡覺(jué)等不同年齡段幼崽、成年、老年各種光照條件自然光、室內(nèi)光、逆光等復(fù)雜背景家庭環(huán)境、戶(hù)外場(chǎng)景、專(zhuān)業(yè)攝影棚多角度拍攝正面、側(cè)面、俯視、特寫(xiě)標(biāo)注精細(xì)專(zhuān)業(yè)每個(gè)目標(biāo)都使用矩形框精確標(biāo)注品種標(biāo)簽由動(dòng)物學(xué)專(zhuān)家驗(yàn)證確認(rèn)對(duì)相似品種如英國(guó)短毛貓vs俄羅斯藍(lán)貓進(jìn)行特別標(biāo)注包含部分遮擋、截?cái)嗟壤щy樣本的標(biāo)注數(shù)據(jù)質(zhì)量保障所有圖像分辨率高經(jīng)過(guò)三階段質(zhì)量篩選流程由專(zhuān)業(yè)獸醫(yī)團(tuán)隊(duì)參與數(shù)據(jù)校驗(yàn)定期更新和維護(hù)數(shù)據(jù)集評(píng)估維度全面獨(dú)立的測(cè)試集用于最終模型評(píng)估包含跨品種難例分析子集提供不同場(chǎng)景下的性能評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)集配置文件數(shù)據(jù)集采用標(biāo)準(zhǔn)YOLO格式組織train: F:貓狗品種識(shí)別檢測(cè)數(shù)據(jù)集 rainimages val: F:貓狗品種識(shí)別檢測(cè)數(shù)據(jù)集validimages test: F:貓狗品種識(shí)別檢測(cè)數(shù)據(jù)集 estimages nc: 37 names: [cat-Abyssinian, cat-Bengal, cat-Birman, cat-Bombay, cat-British_Shorthair, cat-Egyptian_Mau, cat-Maine_Coon, cat-Persian, cat-Ragdoll, cat-Russian_Blue, cat-Siamese, cat-Sphynx, dog-american_bulldog, dog-american_pit_bull_terrier, dog-basset_hound, dog-beagle, dog-boxer, dog-chihuahua, dog-english_cocker_spaniel, dog-english_setter, dog-german_shorthaired, dog-great_pyrenees, dog-havanese, dog-japanese_chin, dog-keeshond, dog-leonberger, dog-miniature_pinscher, dog-newfoundland, dog-pomeranian, dog-pug, dog-saint_bernard, dog-samoyed, dog-scottish_terrier, dog-shiba_inu, dog-staffordshire_bull_terrier, dog-wheaten_terrier, dog-yorkshire_terrier]數(shù)據(jù)集制作流程需求分析與規(guī)劃階段調(diào)研寵物市場(chǎng)需求確定核心品種清單與獸醫(yī)專(zhuān)家合作制定品種分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集方案確定樣本量和分布數(shù)據(jù)采集階段專(zhuān)業(yè)攝影師團(tuán)隊(duì)實(shí)地拍攝寵物展、醫(yī)院、家庭從授權(quán)圖庫(kù)獲取高質(zhì)量樣本與寵物育種機(jī)構(gòu)合作獲取稀有品種圖像網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)獲取補(bǔ)充樣本嚴(yán)格版權(quán)審查設(shè)計(jì)多場(chǎng)景拍攝腳本確保多樣性數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理去除低質(zhì)量、重復(fù)或無(wú)關(guān)圖像統(tǒng)一調(diào)整圖像尺寸和格式保留高分辨率對(duì)敏感信息進(jìn)行模糊處理建立圖像質(zhì)量評(píng)分體系進(jìn)行分級(jí)篩選專(zhuān)業(yè)標(biāo)注流程第一階段由普通標(biāo)注員進(jìn)行初步邊界框標(biāo)注第二階段專(zhuān)業(yè)寵物美容師驗(yàn)證品種標(biāo)簽第三階段獸醫(yī)專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)復(fù)核爭(zhēng)議樣本使用CVAT標(biāo)注工具進(jìn)行高效協(xié)作標(biāo)注數(shù)據(jù)集劃分與增強(qiáng)按品種分層抽樣確保分布均衡采用8:1:1比例劃分訓(xùn)練/驗(yàn)證/測(cè)試集應(yīng)用智能數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略幾何變換旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)色彩空間調(diào)整亮度、對(duì)比度、飽和度隨機(jī)遮擋模擬增強(qiáng)魯棒性背景替換與合成質(zhì)量控制體系建立三級(jí)質(zhì)量檢查流程標(biāo)注員自查、組長(zhǎng)復(fù)查、專(zhuān)家抽查開(kāi)發(fā)自動(dòng)化校驗(yàn)工具檢測(cè)標(biāo)注一致性定期組織標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)培訓(xùn)與考核建立錯(cuò)誤樣本追溯與修正機(jī)制持續(xù)維護(hù)與擴(kuò)展定期收集用戶(hù)反饋?zhàn)R別缺失樣本每季度新增品種和樣本建立數(shù)據(jù)版本控制體系開(kāi)發(fā)自動(dòng)化數(shù)據(jù)清洗管道四、項(xiàng)目環(huán)境配置創(chuàng)建虛擬環(huán)境首先新建一個(gè)Anaconda環(huán)境每個(gè)項(xiàng)目用不同的環(huán)境這樣項(xiàng)目中所用的依賴(lài)包互不干擾。終端輸入conda create -n yolov10 python3.9激活虛擬環(huán)境conda activate yolov10安裝cpu版本pytorchpip install torch torchvision torchaudiopycharm中配置anaconda安裝所需要庫(kù)pip install -r requirements.txt五、模型訓(xùn)練訓(xùn)練代碼from ultralytics import YOLOv10 model_path yolov10s.pt data_path datasets/data.yaml if __name__ __main__: model YOLOv10(model_path) results model.train(datadata_path, epochs500, batch64, device0, workers0, projectruns/detect, nameexp, )根據(jù)實(shí)際情況更換模型 yolov10n.yaml (nano)輕量化模型適合嵌入式設(shè)備速度快但精度略低。 yolov10s.yaml (small)小模型適合實(shí)時(shí)任務(wù)。 yolov10m.yaml (medium)中等大小模型兼顧速度和精度。 yolov10b.yaml (base)基本版模型適合大部分應(yīng)用場(chǎng)景。 yolov10l.yaml (large)大型模型適合對(duì)精度要求高的任務(wù)。--batch 64每批次64張圖像。--epochs 500訓(xùn)練500輪。--datasets/data.yaml數(shù)據(jù)集配置文件。--weights yolov10s.pt初始化模型權(quán)重yolov10s.pt是預(yù)訓(xùn)練的輕量級(jí)YOLO模型。訓(xùn)練結(jié)果六、核心代碼import sys import cv2 import numpy as np from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMessageBox, QFileDialog from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal from ultralytics import YOLOv10 from UiMain import UiMainWindow import time import os class DetectionThread(QThread): frame_received pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list) # 原始幀, 檢測(cè)幀, 檢測(cè)結(jié)果 finished_signal pyqtSignal() # 線(xiàn)程完成信號(hào) def __init__(self, model, source, conf, iou, parentNone): super().__init__(parent) self.model model self.source source self.conf conf self.iou iou self.running True def run(self): try: if isinstance(self.source, int) or self.source.endswith((.mp4, .avi, .mov)): # 視頻或攝像頭 cap cv2.VideoCapture(self.source) while self.running and cap.isOpened(): ret, frame cap.read() if not ret: break # 保存原始幀 original_frame frame.copy() # 檢測(cè) results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取檢測(cè)結(jié)果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) # 發(fā)送信號(hào) self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) # 控制幀率 time.sleep(0.03) # 約30fps cap.release() else: # 圖片 frame cv2.imread(self.source) if frame is not None: original_frame frame.copy() results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取檢測(cè)結(jié)果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) except Exception as e: print(fDetection error: {e}) finally: self.finished_signal.emit() def stop(self): self.running False class MainWindow(UiMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 初始化模型 self.model None self.detection_thread None self.current_image None self.current_result None self.video_writer None self.is_camera_running False self.is_video_running False self.last_detection_result None # 新增保存最后一次檢測(cè)結(jié)果 # 連接按鈕信號(hào) self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image) self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video) self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection) self.save_btn.clicked.connect(self.save_result) # 初始化模型 self.load_model() def load_model(self): try: model_name self.model_combo.currentText() self.model YOLOv10(f{model_name}.pt) # 自動(dòng)下載或加載本地模型 self.update_status(f模型 {model_name} 加載成功) except Exception as e: QMessageBox.critical(self, 錯(cuò)誤, f模型加載失敗: {str(e)}) self.update_status(模型加載失敗) def detect_image(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 請(qǐng)先停止當(dāng)前檢測(cè)任務(wù)) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 選擇圖片, , 圖片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)) if file_path: self.clear_results() self.current_image cv2.imread(file_path) self.current_image cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.display_image(self.original_image_label, self.current_image) # 創(chuàng)建檢測(cè)線(xiàn)程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在檢測(cè)圖片: {os.path.basename(file_path)}) def detect_video(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 請(qǐng)先停止當(dāng)前檢測(cè)任務(wù)) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 選擇視頻, , 視頻文件 (*.mp4 *.avi *.mov)) if file_path: self.clear_results() self.is_video_running True # 初始化視頻寫(xiě)入器 cap cv2.VideoCapture(file_path) frame_width int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) frame_height int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fps cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) cap.release() # 創(chuàng)建保存路徑 save_dir results os.makedirs(save_dir, exist_okTrue) timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) save_path os.path.join(save_dir, fresult_{timestamp}.mp4) fourcc cv2.VideoWriter_fourcc(*mp4v) self.video_writer cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height)) # 創(chuàng)建檢測(cè)線(xiàn)程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在檢測(cè)視頻: {os.path.basename(file_path)}) def detect_camera(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 請(qǐng)先停止當(dāng)前檢測(cè)任務(wù)) return self.clear_results() self.is_camera_running True # 創(chuàng)建檢測(cè)線(xiàn)程 (默認(rèn)使用攝像頭0) conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, 0, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(正在從攝像頭檢測(cè)...) def stop_detection(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): self.detection_thread.stop() self.detection_thread.quit() self.detection_thread.wait() if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer None self.is_camera_running False self.is_video_running False self.update_status(檢測(cè)已停止) def on_frame_received(self, original_frame, result_frame, detections): # 更新原始圖像和結(jié)果圖像 self.display_image(self.original_image_label, original_frame) self.display_image(self.result_image_label, result_frame) # 保存當(dāng)前結(jié)果幀用于后續(xù)保存 self.last_detection_result result_frame # 新增保存檢測(cè)結(jié)果 # 更新表格 self.clear_results() for class_name, confidence, x, y in detections: self.add_detection_result(class_name, confidence, x, y) # 保存視頻幀 if self.video_writer: self.video_writer.write(cv2.cvtColor(result_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)) def on_detection_finished(self): if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer None self.update_status(視頻檢測(cè)完成結(jié)果已保存) elif self.is_camera_running: self.update_status(攝像頭檢測(cè)已停止) else: self.update_status(圖片檢測(cè)完成) def save_result(self): if not hasattr(self, last_detection_result) or self.last_detection_result is None: QMessageBox.warning(self, 警告, 沒(méi)有可保存的檢測(cè)結(jié)果) return save_dir results os.makedirs(save_dir, exist_okTrue) timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) if self.is_camera_running or self.is_video_running: # 保存當(dāng)前幀為圖片 save_path os.path.join(save_dir, fsnapshot_{timestamp}.jpg) cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f截圖已保存: {save_path}) else: # 保存圖片檢測(cè)結(jié)果 save_path os.path.join(save_dir, fresult_{timestamp}.jpg) cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f檢測(cè)結(jié)果已保存: {save_path}) def closeEvent(self, event): self.stop_detection() event.accept() if __name__ __main__: app QApplication(sys.argv) # 設(shè)置應(yīng)用程序樣式 app.setStyle(Fusion) # 創(chuàng)建并顯示主窗口 window MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_())七、項(xiàng)目源碼視頻下方簡(jiǎn)介內(nèi)完整全部資源文件包括測(cè)試圖片、視頻py文件訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練代碼、界面代碼等這里已打包上傳至博主的面包多平臺(tái)見(jiàn)可參考博客與視頻已將所有涉及的文件同時(shí)打包到里面點(diǎn)擊即可運(yùn)行完整文件截圖如下基于深度學(xué)習(xí)YOLOv10的貓狗品種識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)YOLOv10YOLO數(shù)據(jù)集UI界面Python項(xiàng)目源碼模型_嗶哩嗶哩_bilibili基于深度學(xué)習(xí)YOLOv10的貓狗品種識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)YOLOv10YOLO數(shù)據(jù)集UI界面Python項(xiàng)目源碼模型