计算机视觉项目课:基于Django和YoloV8的鸟类识别智能平台


 计算机视觉项目课:基于Django和YoloV8的鸟类识别智能平台
   课程资料
   2-8 鸟类观察页面的创建.mp4
   4-2 鸟类识别的模型训练和部署.mp4
   2-10 鸟类观察的科普知识.mp4
   2-9 鸟类观察页面的修改.mp4
   3-2 鸟类识别平台的登录页面.mp4
   1-2 鸟类数据的后台管理.mp4
   2-1 鸟类观察表的创建.mp4
   1-3 鸟类数据的添加.mp4
   4-3 鸟类观察的目标检测.mp4
   3-7 个人中心的修改实现.mp4
   2-4 鸟类观察页面的显示.mp4
   2-5 鸟类观察数据的添加.mp4
   1-7 鸟类信息显示的分页功能.mp4
   2-3 鸟类观察页面的搭建.mp4
   1-5 鸟类档案库的查询和显示.mp4
   3-5 个人中心.mp4
   2-6 鸟类观察数据的添加和显示.mp4
   2-7 鸟类观察数据的删除.mp4
   4-4 AlexNet模型识别动物分类.mp4
   1-1 子应用鸟类数据表的创建.mp4
   3-1 用户数据表的创建.mp4
   3-4 用户注册和登录的具体实现.mp4
   1-6 鸟类图片信息的上传.mp4
   4-1 鸟类观察的甄别.mp4
   3-6 个人中心的修改.mp4
   2-2 鸟类观察数据表的创建.mp4
   3-3 登录页面的修改-作业处理.mp4
   1-4 鸟类档案库的页面实现.mp4
     Bird_Identification-01.7z
     bird_classify-01.zip
     object_detect-01.zip
     CHAPTER01-鸟类档案库的实现-01.pdf
     CHAPTER03-用户登录和注册的实现-01.pdf
     CHAPTER04-鸟类观察的识别和检测-01.pdf
     CHAPTER02-鸟类观察的实现-01.pdf

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生活不止苟且,还有我喜爱的海岸.