51CTO - 计算机视觉项目课:基于Django和YoloV8的鸟类识别智能平台

打造鸟类识别智能平台,掌握Django与YoloV8应用

⭐ 编辑推荐

本课程通过Django框架和YoloV8算法,构建鸟类识别智能平台,从数据管理到模型训练,全面掌握前后端开发技能。

课程亮点

Django框架实战,构建鸟类识别平台
YoloV8算法应用,实现鸟类识别
前后端结合,全栈开发技能提升

课程目录

📁 课程资料
    CHAPTER03-用户登录和注册的实现-01.pdf  [133.2 KB]
    CHAPTER02-鸟类观察的实现-01.pdf  [210.4 KB]
    object_detect-01.zip  [125.9 MB]
    Bird_Identification-01.7z  [116.9 MB]
    bird_classify-01.zip  [20.1 MB]
    CHAPTER04-鸟类观察的识别和检测-01.pdf  [104.4 KB]
    CHAPTER01-鸟类档案库的实现-01.pdf  [621.2 KB]
📁 第1章鸟类智能综合平台
    1-7 鸟类信息显示的分页功能.mp4  [33.4 MB]
    1-3 鸟类数据的添加.mp4  [51.1 MB]
    1-1 子应用鸟类数据表的创建.mp4  [54.3 MB]
    1-5 鸟类档案库的查询和显示.mp4  [78.7 MB]
    1-4 鸟类档案库的页面实现.mp4  [53.3 MB]
    1-6 鸟类图片信息的上传.mp4  [32.1 MB]
    1-2 鸟类数据的后台管理.mp4  [97.6 MB]
📁 第2章鸟类观察的实现
    2-2 鸟类观察数据表的创建.mp4  [43.2 MB]
    2-1 鸟类观察表的创建.mp4  [27.9 MB]
    2-8 鸟类观察页面的创建.mp4  [17.6 MB]
    2-5 鸟类观察数据的添加.mp4  [109.8 MB]
    2-9 鸟类观察页面的修改.mp4  [58.6 MB]
    2-7 鸟类观察数据的删除.mp4  [34.7 MB]
    2-3 鸟类观察页面的搭建.mp4  [57.4 MB]
    2-6 鸟类观察数据的添加和显示.mp4  [14.5 MB]
    2-4 鸟类观察页面的显示.mp4  [66.8 MB]
    2-10 鸟类观察的科普知识.mp4  [71.1 MB]
📁 第3章个人中心及登录和注册
    3-6 个人中心的修改.mp4  [65.7 MB]
    3-4 用户注册和登录的具体实现.mp4  [78.4 MB]
    3-5 个人中心.mp4  [35.2 MB]
    3-3 登录页面的修改-作业处理.mp4  [30.8 MB]
    3-2 鸟类识别平台的登录页面.mp4  [44.7 MB]
    3-1 用户数据表的创建.mp4  [40.2 MB]
    3-7 个人中心的修改实现.mp4  [44.8 MB]
📁 第4章 鸟类识别和检测
    4-3 鸟类观察的目标检测.mp4  [35.8 MB]
    4-2 鸟类识别的模型训练和部署.mp4  [36.2 MB]
    4-1 鸟类观察的甄别.mp4  [44.7 MB]
    4-4 AlexNet模型识别动物分类.mp4  [58.0 MB]

适合人群

  • Python开发者
  • Django框架爱好者
  • 计算机视觉领域从业者

学习收获

掌握Django框架的搭建与使用
学会YoloV8算法在鸟类识别中的应用
实现全栈开发,提升项目实战能力

祝您学习愉快!

学有所成,前程似锦!