基于CNN的Python 20种动物识别系统（含文档、PPT、源码及数据集）
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简介：
本项目构建了一个基于卷积神经网络(CNN)的动物识别系统，能够准确识别20种不同类型的动物。该项目资料详尽，包含完整的Python代码、演示文稿、详细说明文档以及用于训练和测试的数据集。
本项目包含详细的运行教程与设计文档，并使用了10004个数据样本进行训练，每种动物至少有120个训练样本及超过20个测试样本，模型的精确度、准确率、召回率以及F1评分均达到74%以上。该项目涵盖了以下20种动物：鳄鱼, 鸟, 鸡, 牛, 狗, 大象, 狐狸, 长颈鹿, 金鱼, 鹅, 河马, 马, 豹子, 狮子, 猴子, 熊猫，猪，兔，蛇和老虎。用户可以自行收集图片对模型进行训练，并自定义识别物品信息。
任务要求如下：
1. 关于卷积神经网络的原理及结构设计。
2. 数据增强处理方法的应用。
3. 使用Keras库进行网络顺序设计的方法说明。
4. Keras中训练参数设置的相关内容介绍。
5. 目标识别系统的设计步骤详解。
6. 实现框内物体识别的具体方案描述。
7. 多目标识别中的误差和准确率分析。
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