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郑州专业网站制作建设python基础教程雪峰

news 2025/9/27 6:47:54

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在人工智能与生物技术深度融合的今天，犬种识别技术已从实验室走向千家万户。犬种识别可以帮助人们更好地理解和照顾他们的宠物，同时对于遗传疾病的研究、遗失宠物的寻找以及犬只的品种改良等方面也有着重要的作用。今天小编为大家梳理快瞳犬种识别技术原理、效果展示、代码示例及应用场景。

一、犬种识别技术原理

犬种识别技术主要基于深度学习中的卷积神经网络（CNN）和目标检测算法（如YOLO）。

卷积神经网络（CNN）：通过卷积层提取图像特征，能够捕捉犬只的外观、毛发、耳朵、面部等关键特征

YOLO系列模型：YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测算法，能够同时进行目标定位和分类。使用YOLOv8等模型训练的犬种识别系统在训练集上的准确率较高，能够快速识别犬只品种，并在图像上标注出边界框和置信度

二、犬种识别效果测试

小编在网上找了一些尽量清晰展示狗狗面部特征的照片，调用快瞳AI的API接口进行测试，效果如下：

三、训练代码

在犬种识别的深度学习任务中，模型的训练是一个至关重要的过程。训练环节负责将算法应用于实际数据，通过迭代学习来提升模型的性能。下文介绍介绍如何使用Python代码对YOLOv8模型进行训练，以及这些代码背后的含义以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：

环境设置与模型加载：首先，我们的代码通过导入必要的库和包开始，其中torch是PyTorch深度学习框架的核心库，而yaml用于处理配置文件。ultralytics的YOLO类是一个接口，用于加载预训练的YOLO模型，并执行训练任务。QtFusion.path中的abs_path函数用于获取文件的绝对路径，这对于确保数据集路径的准确性至关重要。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用于加载YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用于获取文件的绝对路径

模型训练的准备工作包括设定计算资源（GPU或CPU）和指定训练用的数据集。GPU显著加速了模型的训练过程，而CPU则为没有专业硬件支持的用户提供了可能性。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

数据集准备：接着，在训练模型之前，首先定义了工作进程数workers和批量大小batch，这些参数直接影响数据加载和批处理的效率。在多处理器系统中，增加工作进程可以加速数据的加载，而批量大小则需要根据GPU的内存来适配，以防止内存溢出。随后，脚本读取并更新了数据集配置文件.yaml，这一步骤非常重要，因为它确保了训练过程中数据的正确加载和引用。配置文件中的路径被更新为正确的目录路径，这项操作避免了在不同工作环境或操作系统中可能出现的路径错误。

workers = 1  # 工作进程数
batch = 8  # 每批处理的图像数量
data_name = "DogSeeker"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

训练开始前，需要确保数据集的配置正确无误。我们通过处理YAML文件，保证了数据集的路径准确指向存放训练和验证图像的位置。

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)if 'path' in data:data['path'] = directory_pathwith open(data_path, 'w') as file:yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

训练模型：模型训练前，我们加载了一个yolov8n.pt文件，这是YOLOv8网络的预训练权重，代表了一个训练好的网络，可以在我们的特定数据集上进行微调。接下来，model.train函数调用启动了实际的训练过程。我们向该函数传递了多个关键参数，包括数据集的配置文件路径、计算设备、工作进程数、输入图像大小imgsz、训练周期epochs和批量大小batch。这些参数共同定义了训练过程的各个方面，从基础架构到训练细节。最后，训练的结果被命名为'train_v8_' + data_name，这为输出文件提供了描述性的名称，方便后续查找和引用。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径device=device,  # 自动选择进行训练workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640epochs=120,  # 指定训练100个epochbatch=batch,  # 指定每个批次的大小为8name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径device=device,  # 自动选择进行训练workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640epochs=120,  # 指定训练100个epochbatch=batch,  # 指定每个批次的大小为8name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

整个训练过程旨在利用深度学习技术提取数据中的模式，以便模型学习如何准确地识别不同的犬种。通过这段代码，我们可以训练出一个强大的犬种识别模型，它不仅能够区分各种犬种，而且在面对新的、未曾见过的犬种图像时，也能展现出良好的泛化能力。