基于YOLOv10的动物类别实时检测系统（python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型）
摘要：
本文提出了一种基于YOLOv10算法的动物类别检测系统，利用7101张图片（5521张训练集，1580张验证集）进行模型训练，最终开发出一个高效的动物检测模型。为了方便用户操作和实时检测，本系统还开发了基于Python和PySide6的图形用户界面（GUI），实现了动物类别的实时检测功能。此外，为保障系统安全，系统还配备了用户登录界面，需通过账户和密码方可访问。完整的数据集、检测系统源代码以及已训练好的模型可通过文末链接获取。
1.主要功能：
（1）用户注册、登录与密码修改功能，确保系统的安全性。
（2）支持自定义系统标题、简介及封面，提升用户体验。
（3）检测界面具备最小化、最大化以及退出系统功能。
（4）支持对单张图片、图片文件夹、视频或摄像头进行目标检测。
（5）具备检测暂停、结果保存和检测结束功能，提升灵活性。
（6）可自由切换检测模型，满足不同场景需求。
（7）允许用户调整检测的置信度和IoU阈值。
（8）支持单类目标或特定目标的检测，适应性强。
（9）实时展示检测目标的详细信息及检测用时。
（10）自动记录所有检测目标的坐标信息，方便后续分析。
目标检测系统更多的功能介绍以及详细的操作教程请参考链接：https://blog.csdn.net/2401_85556416/article/details/142906627?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=142906627&sharerefer=PC&sharesource=2401_85556416&sharefrom=from_link
2.意义：
目标检测是计算机视觉领域的重要组成部分，为动物保护和生态监测提供了核心技术支持。动物类别的实时检测，尤其是在野生动物观察和保护工作中，对于评估种群健康和保护生物多样性至关重要。因此，开发高效的目标检测算法是实施动物保护和生态监测的基础。
3.数据集介绍：
本系统所使用的数据集包括训练集（5521张）、验证集（1580张）和测试集（790张）。数据标签采用YOLO模型常用的TXT格式，方便直接应用于YOLOv10模型的训练。数据集涵盖 80 种类别：Bear: 熊, Brown-bear: 棕熊, Bull: 公牛, Butterfly: 蝴蝶, Camel: 骆驼, Canary: 金丝雀, Caterpillar: 毛毛虫, Cattle: 牛, Centipede: 蜈蚣, Cheetah: 猎豹, Chicken: 鸡, Crab: 螃蟹, Crocodile: 鳄鱼, Deer: 鹿, Duck: 鸭, Eagle: 鹰, Elephant: 大象, Fish: 鱼, Fox: 狐狸, Frog: 青蛙, Giraffe: 长颈鹿, Goat: 山羊, Goldfish: 金鱼, Goose: 鹅, Hamster: 仓鼠, Harbor-seal: 港口海豹, Hedgehog: 刺猬, Hippopotamus: 河马, Horse: 马, Jaguar: 美洲豹, Jellyfish: 水母, Kangaroo: 袋鼠, Koala: 考拉, Ladybug: 瓢虫, Leopard: 豹, Lion: 狮子, Lizard: 蜥蜴, Lynx: 猞猁, Magpie: 喜鹊, Monkey: 猴子, Moths-and-butterflies: 蛾子和蝴蝶, Mouse: 老鼠, Mule: 骡子, Ostrich: 鸵鸟, Otter: 水獺, Owl: 猫头鹰, Panda: 熊猫, Parrot: 鹦鹉, Penguin: 企鹅, Pig: 猪, Polar-bear: 北极熊, Rabbit: 兔子, Raccoon: 浣熊, Raven: 乌鸦, Red-panda: 小熊猫, Rhinoceros: 犀牛, Scorpion: 蝎子, Sea-lion: 海狮, Sea-turtle: 海龟, Seahorse: 海马, Shark: 鲨鱼, Sheep: 羊, Shrimp: 虾, Snail: 蜗牛, Snake: 蛇, Sparrow: 麻雀, Spider: 蜘蛛, Squid: 鱿鱼, Squirrel: 松鼠, Starfish: 海星, Swan: 天鹅, Tick: 蜱虫, Tiger: 老虎, Tortoise: 乌龟, Turkey: 火鸡, Turtle: 龟, Whale: 鲸鱼, Woodpecker: 啄木鸟, Worm: 虫, Zebra: 斑马
4.检测效果展示：
部分检测结果如下所示，展示了系统在不同场景下的检测表现。
5.YOLOv10模型概述：
YOLOv10 的独特创新在于完全消除了后处理过程中对非极大值抑制（NMS）的依赖，这是提升推理速度的一大进步。该模型采用了一种全新的无 NMS 训练方法，通过双标签分配机制，确保模型在捕获关键检测特征的同时保持高计算效率，从而实现了精度和速度的平衡。此方法不仅减少了冗余预测，还加速了推理过程。
此外，YOLOv10 的架构改进引入了轻量级分类头、空间通道解耦下采样和等级引导块设计，每个设计都大幅减少了计算需求和参数数量。这些优化不仅提升了模型的运算效率，还增强了其在多种设备上的适用性，能够从高性能服务器扩展到资源有限的边缘设备。
经过大量的测试，YOLOv10 在性能与效率的平衡上设定了新的行业标准。与 YOLOv9 相比，它在减少延迟和模型尺寸方面实现了显著改进，同时仍然提供了竞争力或更优的检测精度。这一成就在应用于 COCO 数据集时尤为显著，YOLOv10 在各项检测指标上均取得了显著的提升，进一步巩固了其在实时目标检测技术领域的领导地位。
6.模型的训练结果：
模型是已经训练好了的。训练结果保存在"runs\detect\train"目录下的。其中"runs\detect\train\best.pt"是训练过程中获得的最佳模型。
7.系统界面展示：
用户界面：
初始化界面：
目标检测界面1：
目标检测界面2：
付费后可获取完整的项目文件代码！
注意事项:
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