牧场牛羊智能识别系统:YOLOv9模型训练与应用

资源摘要信息: "本资源为一个完整的智慧畜牧业系统，实现了基于YOLOv9模型的牛羊识别检测计数功能。该系统包含了一套训练好的模型，用于对牧场中的牛羊进行自动计数和识别。用户可以下载该资源包，使用提供的Python源码和详细的运行教程，在自己的计算机上重现模型训练和测试的过程。此外，还包含了一系列评估指标曲线，用于评估模型性能。 系统使用教程分为三个部分：环境配置、模型训练和测试。首先，用户需要在自己的计算机上安装Anaconda环境管理器以及PyCharm集成开发环境，并按照教程配置好运行环境。接着，通过pip安装项目依赖包，这些依赖包的具体列表可以在requirements.txt文件中找到。安装成功后，用户需要将Anaconda中的Python环境导入到PyCharm中，以便后续运行项目。 环境配置完成后，用户可以开始训练模型。这里提供两种数据集准备方式：直接使用资源中提供的数据集，或者根据需要自行准备数据集。数据集需要按照YOLO格式进行准备，资源中提供了详细的指南和数据集链接。数据准备好后，用户需要修改配置文件，包括指定训练集和验证集的图片路径、类别名称等。配置文件以banana_ripe.yaml为例，用户可以参照其格式修改自己的yaml文件。 配置文件修改好后，通过修改train_dual.py中的配置参数或者直接在PyCharm终端输入命令行指令来启动模型训练。训练完成后，模型会保存在runs/train文件夹下，用户可以用于后续的测试。 在模型训练完毕后，用户可以进行测试。测试同样需要修改detect_dual.py文件中的参数，包括权重路径、测试数据位置以及置信度阈值等。测试完成后，检测结果会保存在runs/detect文件夹下。此外，项目还提供了羊群牛群训练模型结果的截图，作为参考。 特别说明中强调，项目内容为原创，用户不得将其用于非法或商业用途。备注部分指出，项目代码已经过测试，可以放心使用，并提示适用人群范围。 标签信息指明了该资源涉及的关键技术点，包括YOLOv9、深度学习、目标检测以及程序开发。这些标签有助于用户快速定位资源内容和使用场景。 压缩包子文件名称列表提供了资源包中包含的文件目录。README.md文件通常包含项目的详细说明和使用指南；羊群牛群训练模型结果截图.png可用于展示模型训练结果；yolov9-s.pt可能是预训练的YOLOv9模型权重文件；train_dual.py、train_triple.py、train.py、export.py、val_dual.py、val_triple.py、val.py等文件为模型训练和验证相关的脚本文件。"