基于深度学习的鱼类分类检测系统 —— YOLOv5的实现与应用

随着深度学习在计算机视觉领域的蓬勃发展，目标检测技术已经被广泛应用于农业、水产养殖、生态监测等领域。针对鱼类分类与检测的需求，本文以 YOLOv5（You Only Look Once）为核心算法，详细探讨如何构建一个实时、准确的鱼类分类检测系统，包括数据集准备、模型训练、用户界面开发和实际测试等内容。文末附有完整代码，方便读者实践。

目录

1. 项目背景与需求分析

1.1 背景

1.2 系统需求

2. 技术选型与开发环境

2.1 技术选型

2.2 开发环境

2.3 安装必要工具

3. 数据集构建与预处理

3.1 数据集获取

3.2 数据标注

3.3 数据增强

4. YOLOv5的模型训练

4.1 数据配置

4.2 模型训练

4.3 超参数优化

5. 用户界面设计与实现

5.1 Tkinter 界面实现

5.2 Streamlit 界面实现

6. 系统测试与性能评估

7. 总结与展望

1. 项目背景与需求分析

鱼类分类检测在水产养殖、渔业监控和生态保护中扮演着重要角色。例如：

传统方法依赖人工统计和简单的视频分析，不仅效率低下，还容易出现漏检和误判。而基于深度学习的目标检测系统能够大幅提升检测效率与准确性。