基于 YOLOv8 的 Stanford Dogs 犬类识别系统：120 种犬类目标检测与 GUI 实现
文章目录
- 🔍 一、项目背景与目标
- 📌 项目核心目标：
- 🐾 二、Stanford Dogs数据集概览
- 🔃 三、数据预处理与标注格式转换
- ✅ XML转YOLO格式的Python脚本
- 📁 四、配置YOLO训练参数
- 🧠 五、模型训练：使用YOLOv8
- 安装依赖：
- 训练脚本：
- 🧪 六、推理与检测结果
- 🖼️ 七、可视化图形界面（Tkinter）
- 📊 八、训练效果评估
- ✅ 九、总结与建议
项目类型：深度学习实战 / 目标检测 / 图形界面开发
发布时间：2025年6月22日
数据集来源：Stanford AI Lab
代码和论文在文章底部的链接中
🔍 一、项目背景与目标
Stanford Dogs数据集是斯坦福大学人工智能实验室发布的标准犬种识别数据集，最初用于图像分类任务。本项目对该任务进行扩展，转换为目标检测任务，通过YOLOv8实现对图像中狗的定位和识别，并构建了图形界面实现可视化操作。
📌 项目核心目标：
- 将原始的图像分类任务改造为目标检测任务。
- 使用YOLOv8进行训练与检测，完成犬种识别与定位。
- 使用Tkinter开发图形界面，实现图像上传与检测结果展示。
- 完整实现数据准备、训练、推理、可视化的全流程。