基于深度学习YOLOv11的海洋动物检测系统（Python + PySide6界面 + 训练代码）

1. 引言

海洋动物监测对海洋生态环境保护、渔业资源管理和海洋科研等领域具有重要意义。传统的海洋动物监测方法依赖于人工观测和拍摄，这种方法不仅费时费力，而且容易受到人为因素的影响，导致数据的准确性和效率不高。随着深度学习技术的快速发展，特别是目标检测领域的突破，基于深度学习的海洋动物检测技术得到了广泛应用。

YOLO（You Only Look Once）系列算法以其快速、高效、准确的特点，成为了目标检测领域的佼佼者。YOLOv11作为YOLO系列的最新版本，相比于其前版本有着显著的性能提升。基于YOLOv11的海洋动物检测系统，能够快速、准确地识别海洋图像中的动物种类及其位置，自动化程度高、实时性强，为海洋动物监测和研究提供了极大的便利。

本文将介绍如何基于YOLOv11模型实现海洋动物检测系统，内容涵盖数据集准备、模型训练、PySide6界面开发等多个方面，最终实现一个完整的海洋动物检测系统。

2. YOLOv11模型概述

2.1 YOLO算法简介

YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的实时目标检测算法。YOLO通过一个卷积神经网络（CNN）模型，将目标检测问题转化为回归问题，直接从图像中预测所有目标的类别、位置和置信度。与传统