计算机视觉项目课：基于Django和YoloV8的鸟类识别智能平台

本课程由K8S、Python教学总监亲自授课，从零开始教授Python编程语言、Django框架和YOLOv8算法，构建一个全面的鸟类识别平台。

课程目标：
– 掌握Django基础使用。
– 理解并应用YOLOv8算法。
– 实现包含鸟类档案库和个人中心的功能模块。

课程内容包括：Django安装配置、数据库设计、前端界面开发、后端逻辑实现及部署上线。

目录
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
2-1 鸟类观察表的创建.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
2-10 鸟类观察的科普知识.mp4
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
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
课程资料\Bird_Identification-01.7z
课程资料\CHAPTER01-鸟类档案库的实现-01.pdf
课程资料\CHAPTER02-鸟类观察的实现-01.pdf
课程资料\CHAPTER03-用户登录和注册的实现-01.pdf
课程资料\CHAPTER04-鸟类观察的识别和检测-01.pdf
课程资料\object_detect-01.zip

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