基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

引言

近年来，计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用，特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域，YOLO（You Only Look Once）系列模型以其高效且准确的目标检测能力，成为了当下最为流行的深度学习模型之一。

在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中，快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工作至关重要。本篇博客将详细介绍如何使用YOLOv8模型来构建一个海洋动物检测系统，并使用Python和PySide6开发一个图形用户界面（GUI）来展示实时检测结果。

1. YOLOv8模型概述

1.1 YOLO系列模型的简介

YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，首次提出时其主要特点是“单次检测”。传统的目标检测算法如R-CNN系列需要分别进行区域提议和分类步骤，而YOLO则通过单一神经网络来同时完成这两个任务。

YOLOv8是YOLO系列的最新版本，相比之前的版本，它在性能和效率上都有了显著提升，特别是在小物体检测、精度和推理速度上取得了更好的平衡。YOLOv8在各种应用场景中展现了出色的性能，尤其在处理大