YOLOv12完整代码-基于深度学习的海洋动物检测系统

作品简介

一、代码功能:

  • 检测任务:基于 YOLOv12 的海洋动物实时检测
  • 检测类别:支持 7 类(中英文对照):fish(鱼) / jellyfish(水母) / penguin(企鹅) / puffin(海雀) / shark(鲨鱼) / starfish(海星) / stingray(黄貂鱼)
  • 数据集总量:内置 4670 张海洋动物标注数据集
  • 数据集划分:训练集 4480 张,验证集 127 张,测试集 63 张
  • 输入方式:支持图片、视频、浏览器摄像头三种输入源,浏览器端实时显示检测框与置信度
  • 系统架构:采用 Flask + Flask-SocketIO 后端推理,配套 HTML / CSS / JS Web 界面,支持一键启动可视化演示
  • 结果输出:检测结果支持 CSV 导出,支持保存带框图片 / 视频,支持写入 SQLite 数据库存档
  • 用户功能:有登录注册界面,也可以不启用登录注册
  • 权重管理:支持在线上传与切换 YOLO 模型权重,方便对比不同版本效果

二、详细教程:





创作时间:2026-03-15 20:23:18