鸟类识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。二、效果图片 三、演示视频 and 代码 视频+代码：yuque.com/ziwu/yygu3z/wsdglil6ub5f...
这是一个鸟类识别项目,基于tensorflow,使用卷积神经网络实现对200种鸟类进行识别。 在数据集中收集了200中鸟类图片,每种鸟类都有着40~60张图片,通过对这些数据集进行训练,从而实现对这200中鸟类进行识别。 通过模型算法构建,在服务器上通过30次迭代,目前已将鸟类预测由0.005准确率(1/200)提升至0.5左右,准确率提升了...
一、介绍 鸟类识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实…
深度可分离卷积将空间卷积和通道卷积分开,减少了计算量,并引入了非线性变换,提高了模型的表示能力。 网络设计原则:MobileNetV2 的设计原则是通过网络的宽度和分辨率来平衡模型的性能和速度。通过调整这两个参数,可以在不同的资源和需求条件下灵活地控制模型的大小和速度。 瓶颈结构:MobileNetV2 使用了瓶颈结构(Bottleneck...
一、介绍 鸟类识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。...
一、介绍 鸟类识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。...
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
TensorFlow学习笔记--CIFAR-10 图像识别 零、学习目标 tensorflow 数据读取原理 深度学习数据增强原理 一、CIFAR-10数据集简介 是用于普通物体识别的小型数据集,一共包含10个类别的RGB彩色图片(包含:(飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车)。图片大小均为3232像素*,数据集中一共有50000张训练图片和1000...
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