Pet_Dog_Age_Prediction

• 比赛链接：宠物年龄自动辨识学习赛
• 先上分数：
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📝 比赛思路

详见宠物年龄识别汇报PPT.pptx

📌 比赛总结

狗脸检测

掌握了YOLOv11模型的完整训练流程，包括数据预处理、模型调参和性能优化，实现了高精度的狗头区域检测与截取

年龄预测

在对比多种网络结构后，选择EfficientNet-B3作为基础模型，并针对本项目特点进行了改进，使模型在保持轻量化的同时提升了预测准确率，并通过对网络注意力模块的修改，深入学习和对比了SE、CBAM、ECA的结构和特性

UI设计（比赛没有这个要求，是我自己添加的功能）

通过PySide6开发完整的GUI界面，实现了从图像输入到年龄预测的完整流程，掌握了界面设计、功能模块集成和用户体验优化等软件开发技能

📂 文件说明

• 大致运行顺序：dogface_detect_train，dogface_detect_pred，clean_data，train，predict，score_calculation

• data

  • dogface_detect_pred_data：用于年龄预测模型训练
  • dogface_yolo_detect_data：用于yolo狗脸检测模型训练
  • raw_data：原始数据和新标签数据

• model

  • yolo11：yolo11基底模型
  • age_pred_model：训练好的年龄预测模型

• runs：训练好的狗脸检测模型和yolo训练日志

• Pet_Dog_Age_Prediction_UI：宠物狗年龄预测系统UI界面

• train_logs：年龄预测模型训练日志

• other：一些草稿，看看就行

• clean_data.py：数据清洗

• dog_face.yaml：yolo训练配置

• dogface_detect_train.py：yolo狗脸检测模型训练

• dogface_detect_pred.py：yolo狗脸检测模型预测

• utils.py：工具包

• train.py：训练年龄预测模型

• predict.py：年龄预测

• EfficientNet.py：手搓EfficientNet（不太记得了，应该是这个）

• EfficientNet_CBAM.py：手搓EfficientNet+CBAM模块（不太记得了，应该是这个）

• EfficientNet_CBAM_prd.py：加载参数的EEfficientNet+CBAM模块

• EfficientNet_ECA_prd.py：加载参数的EEfficientNet+ECA模块

• score_calculation.py：分数计算

• predictions.txt：年龄预测结果

• pred_result.txt：最终提交格式

• 宠物年龄识别汇报PPT.pptx：项目答辩PPT

• requirements.txt：依赖文件

• .gitignore：忽略上传的文件

• LICENSE：开源许可证