在当今社会，宠物已成为许多家庭的重要成员，它们为人们的生活带来了无尽的欢乐与陪伴。随着科技的进步和人工智能的快速发展，利用计算机技术来改善和提升宠物相关服务的需求日益增长。特别是，在计算机视觉领域，通过深度学习技术对宠物进行自动检测与识别，不仅能够提高宠物店的运营效率，还能为宠物主人提供更加个性化和便捷的服务体验。

基于此背景，本项目旨在开发一个基于PyTorch框架的宠物店宠物检测系统。该系统利用深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），对宠物店内的宠物进行自动识别与分类。通过训练模型以识别不同种类的宠物（如猫、狗、鸟类等），系统能够帮助宠物店员工快速准确地记录宠物的出入情况、监控宠物的健康状况，并为顾客提供基于宠物类型的个性化推荐服务。

项目的实现不仅涉及到图像处理和机器学习算法的应用，还需要考虑实际宠物店环境中的复杂因素，如光照变化、宠物活动状态、背景干扰等，以确保系统的鲁棒性和准确性。最终，这一系统将作为宠物店智能化升级的重要工具，促进宠物行业服务的创新与提升。