1、YOLOv7猫狗检测训练模型 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、classes: cat, dog； 3、包含猫狗检测数据，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127988229

Darknet版YOLOv3猫狗检测： 1、包含训练好的YOLOv3和YOLOv3_tiny两种weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map达90%以上 2、包含3000张猫狗检测数据集，类别名为cat和dog，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

Darknet版YOLOv4猫狗检测： 1、包含训练好的YOLOv4和YOLOv4_tiny两种weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map达90%以上 2、包含3000张猫狗检测数据集，类别名为cat和dog，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

1、YOLOv3猫狗检测训练模型，包含YOLOv3和YOLOv3_tiny两种训练好的猫狗检测权重，从自动一万多张猫狗检测数据集训练得到。 2、并包含10000多张标注好的猫狗检测数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为cat和dog，配置好环境后可以直接使用 4、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 5、采用pytrch框架，python代码

1、yolov5训练好的猫狗检测模型，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的猫狗识别权重，从一万多张猫狗检测数据集训练得到，有pyqt界面，目标类别为cat和dog两个类别 2、pyqt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 4、并包含1万多张标注好的猫狗检测数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为car，配置好环境后可以直接使用 5、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 6、采用pytrch框架，python代码

用于常见的深度学习目标检测算法，猫狗目标多样性，标注精准，可以训练不错的模型，欢迎下载使用！

基于python的，识别图片中是猫是狗，然后还可以识别图片中猫狗的数量，程序可以完美运行