51CTO-计算机视觉项目课：基于Django和YoloV8的鸟类识别智能平台

金龙

├─第1章鸟类智能综合平台
│      1-1 子应用鸟类数据表的创建.mp4
│      1-2 鸟类数据的后台管理.mp4
│      1-3 鸟类数据的添加.mp4
│      1-4 鸟类档案库的页面实现.mp4
│      1-5 鸟类档案库的查询和显示.mp4
│      1-6 鸟类图片信息的上传.mp4
│      1-7 鸟类信息显示的分页功能.mp4
│      
├─第2章鸟类观察的实现
│      2-1 鸟类观察表的创建.mp4
│      2-10 鸟类观察的科普知识.mp4
│      2-2 鸟类观察数据表的创建.mp4
│      2-3 鸟类观察页面的搭建.mp4
│      2-4 鸟类观察页面的显示.mp4
│      2-5 鸟类观察数据的添加.mp4
│      2-6 鸟类观察数据的添加和显示.mp4
│      2-7 鸟类观察数据的删除.mp4
│      2-8 鸟类观察页面的创建.mp4
│      2-9 鸟类观察页面的修改.mp4
│      
├─第3章个人中心及登录和注册
│      3-1 用户数据表的创建.mp4
│      3-2 鸟类识别平台的登录页面.mp4
│      3-3 登录页面的修改-作业处理.mp4
│      3-4 用户注册和登录的具体实现.mp4
│      3-5 个人中心.mp4
│      3-6 个人中心的修改.mp4
│      3-7 个人中心的修改实现.mp4
│      
├─第4章 鸟类识别和检测
│      4-1 鸟类观察的甄别.mp4
│      4-2 鸟类识别的模型训练和部署.mp4
│      4-3 鸟类观察的目标检测.mp4
│      4-4 AlexNet模型识别动物分类.mp4
│      
└─课程资料
        bird_classify-01.zip
        Bird_Identification-01.7z
        CHAPTER01-鸟类档案库的实现-01.pdf
        CHAPTER02-鸟类观察的实现-01.pdf
        CHAPTER03-用户登录和注册的实现-01.pdf
        CHAPTER04-鸟类观察的识别和检测-01.pdf
        object_detect-01.zip

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