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开设、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，打造全面的鸟类识别平台。

课程目标：
– 掌握Django的基本使用。
– YOLOV8算法的理解和应用。
– 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、后端逻辑实现和在线部署。

目录
1-1 创建子应用鸟类数据表.mp4
1-2 后台管理鸟类数据.mp4
1-3 添加鸟类数据.mp4
1-4 鸟类档案库的页面实现.mp4
1-5 查询和显示鸟类档案库.mp4
1-6 上传鸟类图片信息.mp4
1-7 鸟类信息显示的分页功能.mp4
2-1 创建鸟类观察表.mp4
2-2 鸟类观察数据表的创建.mp4
2-3 鸟类观察页面的构建.mp4
2-4 鸟类观察页面的显示.mp4
2-5 添加鸟类观察数据.mp4
2-6 添加和显示鸟类观察数据.mp4
2-7 删除鸟类观察数据.mp4
2-8 创建鸟类观察页面.mp4
2-9 修改鸟类观察页面.mp4
2-10 鸟类观察的科普知识.mp4
3-1 创建用户数据表.mp4
3-2 鸟类识别平台的登录页面.mp4
3-3 登录页面修改-操作处理.mp4
3-4 具体实现用户注册和登录.mp4
3-5 个人中心.mp4
3-6 修改个人中心.mp4
3-7 修改实现个人中心.mp4
4-1 鸟类观察的筛选.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 动物分类识别AlexNet模型.mp4

课程资料\bird_classify-01.zip
课程资料\Bird_Identification-01.7z
CHAPTER01-鸟类档案库的实现-01.pdf
实现CHAPTER02-鸟类观察-01.pdf
CHAPTER03-用户登录注册-01.pdf
CHAPTER04-鸟类观察识别与检测-01.pdf
课程资料\object_detect-01.zip