51CTO-计算机视觉项目课程：Django与YoloV8鸟类识别智能平台

编辑点评

结合Django框架与YoloV8模型，课程深入浅出地讲解了鸟类识别智能平台搭建，适合有Python基础的开发者。

⭐ 编辑推荐

本课程通过Django框架和YoloV8模型，带你打造鸟类识别智能平台，从数据管理到模型训练，全面掌握移动端应用开发。

✨ 课程亮点

课程目录

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

适合人群

• Python开发者
• 移动应用开发者
• 计算机视觉爱好者

🎯 学习收获

• 掌握Django框架应用
• 学习YoloV8模型训练
• 搭建鸟类识别智能平台

🎉 祝您学习愉快！