使用Python构建的深度学习卷积神经网络图像分类项目（含源码、文档及数据）.rar

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本资源提供了一个基于Python的深度学习项目，运用卷积神经网络进行图像分类。内附详细文档、完整源代码和训练数据集。适合深度学习初学者参考实践。资源内容：基于Python实现深度学习卷积神经网络的图像分类项目（完整源码+说明文档+数据）。代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。适用对象：适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。作者介绍：某大厂资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真领域拥有10年经验。擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制和路径规划等多种领域的算法仿真实验，可提供更多定制化的仿真源码与数据集需求支持。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

使用Python构建的深度学习卷积神经网络图像分类项目（含源码、文档及数据）.rar

优质

本资源提供了一个基于Python的深度学习项目，运用卷积神经网络进行图像分类。内附详细文档、完整源代码和训练数据集。适合深度学习初学者参考实践。资源内容：基于Python实现深度学习卷积神经网络的图像分类项目（完整源码+说明文档+数据）。代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。适用对象：适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。作者介绍：某大厂资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真领域拥有10年经验。擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制和路径规划等多种领域的算法仿真实验，可提供更多定制化的仿真源码与数据集需求支持。

基于卷积神经网络的Python深度学习猫狗图像分类源码及数据集

优质

本项目提供了一套使用Python和卷积神经网络实现猫狗图像自动分类的完整代码与训练数据。适合初学者了解深度学习在图像识别中的应用。首先安装所需环境。然后使用data_classify.py文件进行训练集与测试集的分割。接着可以开始模型的训练。数据准备：当前的数据存放在名为data_name的文件夹内，每个类别对应一个子文件夹，共有n个类别的数据就包含n个子文件夹。项目主要结构组成包括： - model_AlexNet.py: 自己构建的AlexNet模型（也可以选择其他模型）。 - model_Vgg16.py: 使用PyTorch自带并进行修改后的VGG16模型（同样可以选用其它预训练模型）。 - train.py：用于训练选定的深度学习模型。 - test.py：用于测试训练好的模型。辅助文件： - data_classify.py：负责将data_name中的类别数据分为训练集与测试集。请查看代码内容，该脚本使用了argparse模块以支持命令行参数配置。此外，还有两个步骤需要注意： 1. 清除单通道图像：对输入的数据进行清洗处理，移除或修正异常的单通道图像； 2. 旧版数据加载：此部分是用于学习如何从文件系统中加载训练所需的图像数据，并对其进行适当的预处理。

基于卷积神经网络的猫狗图像分类深度学习项目源码、数据集及文档PPT（优质资源）.zip

优质

本资源包提供了一个基于卷积神经网络进行猫狗图像分类的深度学习项目，包括完整源代码、训练数据集和详细文档演示(PPT)，适用于初学者快速入门与研究者深入探索。《深度学习基于卷积神经网络的猫狗图像分类项目》是一个已经通过导师指导并获得高分的设计项目。该项目适合用作毕业设计、期末大作业或课程设计。提供的资源包括完整的源代码、数据集以及文档PPT，确保下载后可以直接运行使用。

卷积神经网络——深度学习

优质

卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别和处理的重要模型，通过多层卷积提取特征，广泛应用于计算机视觉领域。卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要组成部分，在图像识别和处理任务中表现出色。其主要特点是利用卷积层和池化层来提取并学习图像特征，并通过多层非线性变换实现复杂模式的识别。 1. **基础知识** - **二维互相关运算**：这是卷积神经网络的基础操作，输入数组与卷积核（也叫滤波器）进行相互作用。具体来说，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置计算子区域乘积和。 - **二维卷积层**：该过程通过将输入数据与多个卷积核执行互相关运算，并加上偏置来生成输出特征图，表示特定空间维度上的特征信息。 - **感受野**：一个重要的概念是“感受野”，即单个神经元可以接收的局部区域。随着网络层次加深，每个元素的感受野增大，能够捕捉更广泛的输入数据模式。 - **卷积层超参数**：包括填充（padding）和步幅（stride），用于控制输出尺寸的一致性和移动速度；此外还有多个输入通道的概念，这允许处理多维图像，并通过1×1的卷积核调整通道数量。 2. **简洁实现** - 使用PyTorch中的`nn.Conv2d`可以轻松创建二维卷积层。该函数接受参数如输入和输出通道数、卷积核大小、步幅以及填充等。 - `forward()`方法接收四维张量作为输入（批量大小，通道数量，高度及宽度），并返回同样结构的张量但可能改变的是特征图的数量及其尺寸。 3. **池化操作** - 池化层用于减少计算复杂度和防止过拟合。它们通过对输入数据进行下采样来实现这一点。 - 最大池化选择窗口内的最大值，而平均池化则取窗口内所有值的均值得到输出；PyTorch中的`nn.MaxPool2d`能够执行这些操作。 4. **LeNet** - LeNet是早期用于手写数字识别的一个卷积神经网络架构。它由Yann LeCun提出，包含一系列卷积层、池化层和全连接层。 5. **常见CNN模型** - **AlexNet**：在ImageNet竞赛中取得突破性进展的深度学习模型，首次证明了深层结构在网络图像识别中的有效性。 - **VGG网络（Visual Geometry Group）**：以其深且窄的设计著称，大量使用3×3卷积核以增加网络深度和复杂度。 - **NiN (Network in Network)**：引入微小的全连接层来增强特征表达能力。 - **GoogLeNet (Inception Network)**：采用创新性的“inception”模块设计，允许不同大小的滤波器并行工作以提高计算效率和模型性能。这些架构的发展推动了卷积神经网络的进步，并使其成为现代深度学习系统的核心组成部分。对于图像分类、目标检测、语义分割及图像生成等领域而言，理解和掌握CNN的基本原理与实现方式至关重要。

深度学习实践项目：基于卷积神经网络的图像风格迁移（附源码、数据集及说明文档）.zip

优质

本资源提供了一个基于卷积神经网络实现图像风格迁移的完整项目，包含源代码、数据集和详细文档。适合深度学习爱好者研究与实践。深度学习实战项目：利用卷积神经网络实现图像风格的迁移（包含源码、数据集、说明文档）

深度学习实践项目：基于卷积神经网络的图像风格迁移（附源码、数据集及说明文档）.zip

优质

本资源包含一个使用卷积神经网络实现图像风格迁移的深度学习项目，内含完整源代码、训练所需数据集以及详细的开发指南和文档。 ### 图像风格迁移 #### 简介利用卷积神经网络实现图像的风格迁移。 #### 画风迁移简单来说就是将另一张图像的绘画风格在不改变原图内容的情况下加入到原图像中，从而“创造”出具有名家风格的作品。这涉及到许多技术难题，但这些问题已经得到了解决。这类问题通常包括以下几个主要流程：捕捉图像的风格、进行风格迁移以及组合不同的画风。 #### 图像风格捕捉 - **原理**：利用卷积神经网络中的格拉姆矩阵（Gram matrix）可以捕获各层的样式特征，如果从随机噪声开始优化生成的图像，并使其在各个卷积层上的格拉姆矩阵与目标图像一致，则生成图将模仿目标图的风格。 - **方法**：可以定义一个style损失函数来计算两组激活输出值经过减去Gram矩阵后的平方误差。通过将原始图像和目标图像（如莫奈的《睡莲》）输入到VGG16卷积神经网络中，对每个卷积层分别计算上述style损失并累加起来，然后使用LBFGS优化器进行训练来最小化这些累积损失值。

猫狗图像分类项目源码及深度学习笔记答辩PPT（基于卷积神经网络和猫狗数据集）.zip

优质

本资料包含一个针对猫狗图像分类项目的完整解决方案，包括源代码、深度学习笔记以及用于演示的PPT。该项目采用卷积神经网络并利用大规模猫狗数据集进行训练与测试，旨在展示如何通过深度学习技术实现高效的图像识别任务。这个项目包括猫狗数据集以及基于卷积神经网络实现的猫狗图像分类项目的源代码、深度学习笔记答辩PPT及大作业文档。由于图片数量庞大，已将所有图片打包成 cats_and_dogs.zip 文件存放，该文件包含25000张猫和狗的照片（每种动物各12500张）。卷积神经网络模型使用此数据集进行训练，并通过验证集上的性能来调整超参数配置。在图像输入卷积神经网络之前，需要将它们格式化为预处理过的浮点数张量，同时也要对标签进行向量化处理。代码位于 5.2_小型数据建立卷积神经网络_猫狗图像分类2.ipynb 文件中，并附有使用教程以方便操作。