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【图像识别】猫狗分类(CNN) - 附带资源

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本项目利用CNN技术进行猫狗图像分类，提供详细教程与代码资源，适合初学者学习图像识别和深度学习基础。 【图像识别】猫狗识别（CNN）-附件资源

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  • 【图像识别】猫狗分类(CNN) - 附带资源
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    本项目利用CNN技术进行猫狗图像分类，提供详细教程与代码资源，适合初学者学习图像识别和深度学习基础。 【图像识别】猫狗识别（CNN）-附件资源
     
  • 基于CNN的TensorFlow图像分类Web应用：猫与狗图片识别（附源码）
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    本项目利用TensorFlow和卷积神经网络(CNN)构建了一个用于区分猫和狗的图像分类Web应用，并提供完整源代码供参考学习。 图像分类端到端Web应用程序使用CNN模型，在TensorFlow的支持下能够对猫和狗的图片进行区分。数据集包含3000张猫狗图片（每张图片大小为1500像素）。可以查看数据集中的一些示例图像。
     
  • 猫狗分类_猫狗区分_; python代码_深度学习; 猫狗分类_猫狗图片识别_猫狗辨别_
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    本项目运用Python编程及深度学习技术进行猫狗图像分类与识别，旨在准确区分各类猫狗照片，提升图片辨识精度。 本猫狗分类代码解决的问题是获取了大量已知为猫或狗的图像作为训练样本集合，并构建一个图像分类网络。利用该模型使计算机能够识别测试样本集合中的动物并将其分为猫类或者狗类，以尽可能提高测试准确率。
     
  • 基于TensorFlow的猫狗图像识别与分类_AlexNet CNN模型应用
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    本项目采用TensorFlow框架实现AlexNet卷积神经网络（CNN）模型，专注于猫狗图像数据集的训练与分类，以提升图片识别准确率。 使用AlexNet网络模型对猫狗图片数据集进行训练，并保存该模型以实现猫狗图片的识别分类。
     
  • CatDog分类APP：基于CNN的猫狗识别应用-源码
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    CatDog分类APP是一款利用卷积神经网络(CNN)技术实现高效、精准地对图像中的猫和狗进行自动分类的应用程序。本项目提供完整的源代码，帮助开发者快速上手机器学习与计算机视觉领域的实践操作。 猫狗识别应用是Udacity机器学习课程的毕业项目。该项目的主要挑战包括： - 编写开题报告及论文。 - 处理图像原始数据（异常检测、数据增强、标准化尺寸）。 - 基于多个成熟的CNN模型进行模型融合和分类器训练。 - 对预测值进行处理。 目录结构如下： ``` ├── app # 应用部署包 │ ├── model # 预训练的CNN模型 │ ├── static # 静态资源文件 │ ├── templates # App网页入口 │ ├── cnn_model.py # 融合模型代码 │ └── webapp.py # 前端控制器 └── submission # 项目过程文档 如何运行： 1. 安装Anaconda, Tensorflow与Keras。具体安装方法请自行搜索。 2. 创建并激活Python环境：$ conda create -n py36 python=3.6
     
  • 二分类的猫狗图片识别
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    本项目旨在开发一种高效的机器学习模型，用于准确区分和识别图像中的猫与狗。通过大量的标记数据训练，该模型能够有效地区分这两种常见的宠物动物，在猫狗爱好者及科研领域有广泛的应用前景。 猫狗图片识别（二分类）
     
  • 基于Vision Transformer (ViT)的图像分类项目：“猫狗大战”(猫狗识别)
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    本项目采用Vision Transformer模型进行图像分类，专注于区分猫咪和狗狗。通过深度学习技术实现对两类动物图片的高度准确识别，挑战经典“猫狗大战”。 利用ViT模型实现图像分类的项目具有强大的泛化能力，能够适用于任何图像分类任务。只需调整数据集和类别数目参数即可完成不同的任务。本项目采用开源的“猫狗大战”数据集来演示如何进行猫狗分类。 该项目非常适合Transformer初学者使用，通过实践可以深入理解ViT模型的工作原理及其结构，并学习在具体的应用场景中如何应用该模型。项目的代码逻辑清晰、易于理解，适合各个层次的学习者参考和学习。它是入门深度学习以及掌握Transformer注意力机制在计算机视觉领域运用的优秀案例。
     
  • 猫狗分类：利用CNN在Oxford-IIIT-Pet数据集上进行图像识别
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    本研究采用卷积神经网络(CNN)技术，在Oxford-IIIT-Pet数据集上训练模型以实现对宠物猫和狗的精准分类，探索深度学习在动物图像识别中的应用。 猫狗分类使用的是牛津-IIIT宠物数据集。任务是对数据集中显示的每种动物进行分类。首先对猫和狗之间的品种进行分类，然后分别对猫和狗的不同品种进行分类，最后将不同种族混合在一起进行分类以增加难度。 步骤如下： 第一步：获取数据集 运行命令 `bash utils/get_dataset.sh` 第二步：预处理数据集 运行命令 `bash run_all_preprocessing.sh` 第三步：创建训练模型 运行命令 `bash run_all_models.sh` 第四步：要使用TensorBoard，请在新终端中输入以下命令，然后在浏览器中打开。 ``` tensorboard --logdir=./logs --port=6006 ```
     
  • 图像识别_猫狗分类_卷积神经网络识别技术
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    本项目采用先进的卷积神经网络技术进行图像识别与分析，专注于区分猫和狗两大类宠物。通过深度学习算法优化模型，实现高效准确的分类功能，为人工智能图像处理领域提供有力支持。 猫狗识别是指通过技术手段来区分图片中的猫咪和狗狗。这一过程通常涉及图像处理与机器学习算法的应用，目的是提高准确性和效率。相关研究在计算机视觉领域中占有重要位置，并且对于宠物爱好者来说具有实用价值。
     
  • CNN演示：狗猫分类
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    本视频由美国有线电视新闻网（CNN）制作，展示了使用深度学习技术对狗和猫进行图像分类的演示。通过人工智能模型训练，该系统能够准确地区分并识别出图片中的狗狗或猫咪。 CNN_demo是一个简单的狗猫分类项目，使用Python 3.7、TensorFlow 2.1 和 TensorBoard 2.3.0 编写。该项目还依赖于库顿7.6.5和cudatoolkit 10.1进行前处理。创建数据集的脚本是`createDataSet.py`，训练模型使用的是`train.py`，预测则通过运行`predict.py`来完成。