基于YOLOv8的狗狗品种(多达60种常见犬类)品种鉴别识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！

源码包含：完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程‘

配套完整训练代码、标注数据、模型权重与部署教程，帮助用户从0到1训练并部署自己的狗狗品种识别系统。可广泛应用于：宠物店、犬类救助站、智慧城市宠物监管、AI科普等场景。

前言

随着宠物经济的不断发展，狗狗已经成为众多家庭的重要成员。不同品种犬类在性格、饲养方式、健康管理上有显著差异，快速准确地识别狗狗品种有着重要应用价值。传统方式依赖人工识别，效率低且易出错。

本项目借助YOLOv8强大的目标检测能力，结合高质量数据集训练，实现60种犬类的高精度自动分类识别，并提供可交互图形界面，极大降低使用门槛。

一、软件核心功能介绍及效果演示

1.1 支持输入类型丰富

• 图片识别：支持拖入单张图片或批量导入文件夹，自动识别犬类品种并标注框与标签；
• 摄像头检测：调用本地设备摄像头，实时识别视频流中出现的狗狗；
• 视频检测：加载本地或远程视频，逐帧识别每一帧图像中狗狗的品种；
• 结果保存：每一次推理均可将识别框结果保存为新图片，便于后续整理分析。

1.2 PyQt5界面美观易用

采用PyQt5实现图形化界面，支持按钮交互、一键启动识别任务，适合无编程基础用户。
界面模块包括：

• 左侧菜单栏：识别类型选择（图片/视频/摄像头）
• 中间画布：显示识别结果图片
• 底部控制台：显示当前任务状态与识别日志

二、软件效果演示

为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。

（1）单图片检测演示

用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：

（2）多文件夹图片检测演示

用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。

（3）视频检测演示

支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：

（4）摄像头检测演示

实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。

（5）保存图片与视频检测结果

用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。

三、模型的训练、评估与推理

YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如CIoU、TaskAlignedAssigner）与Anchor-Free策略，在COCO等数据集上表现优异。
其核心优势如下：

• 高速推理，适合实时检测任务
• 支持Anchor-Free检测
• 支持可扩展的Backbone和Neck结构
• 原生支持ONNX导出与部署

3.1 YOLOv8的基本原理

YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：

• 速度快：推理速度提升明显；
• 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；
• 支持分类/检测/分割/姿态多任务；
• 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。

YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。

YOLOv8原理图如下：

3.2 数据集准备与训练

采用 YOLO 格式的数据集结构如下：

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/

每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：

4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757

分类包括（可自定义）：

3.3. 训练结果评估

训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：

• results.png：损失曲线和 mAP 曲线；
• weights/best.pt：最佳模型权重；
• confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。

若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。

在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下，具体内容如下：

3.4检测结果识别

使用 PyTorch 推理接口加载模型：

import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel

# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)

# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)

# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name

# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。

四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包

本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：

4.1 项目开箱即用

作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。

运行项目只需输入下面命令。

python main.py

读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。

自行训练项目只需输入下面命令。

yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001

4.2 完整源码下载

至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV1wB8MzsE9P/

包含：

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址（含标注脚本）

总结

本项目以YOLOv8为核心，构建了一个面向60种常见犬类的智能识别系统，在保留高精度检测能力的同时，借助PyQt5提供了完整易用的图形界面，实现“开箱即用”的实际部署能力。

✅ 项目亮点总结如下：

• 识别种类丰富：覆盖60种常见犬类，适配广泛实际需求
• 模型精度高：经高质量数据集训练，mAP@0.5可达90%以上
• 部署门槛低：PyQt5图形界面 + 打包权重 + 完整教程，轻松上手
• 应用场景多：适用于宠物门店、养殖基地、动物保护机构、智能城市等场景
• 支持扩展训练：用户可复用框架，扩展为猫咪识别、鸟类识别等目标检测任务

🚀 如果你正在寻找一个具备训练、检测、部署一体化能力的目标检测项目实践，本项目将是你不可错过的选择！