Advertisement

利用Keras和VGG16神经网络进行猫狗识别的代码，准确率高达98.39%.zip

  •  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 Keras库和预训练VGG16模型实现的高精度猫狗图像分类项目。通过少量调整，模型在测试集上的识别准确率达到98.39%，非常适合深度学习与计算机视觉的学习者参考使用。 基于Keras+VGG16神经网络实现的猫狗识别源码准确率达到98.39%。该代码利用了预训练的VGG16模型，并通过微调以适应特定任务，即区分图像中的猫和狗。此项目展示了如何使用深度学习技术解决分类问题的有效性。 （注：原文中没有具体提及联系方式等信息，故重写时未做相应修改）

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用Keras和VGG16神经网络进行猫狗识别的代码，准确率高达98.39%.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Python Keras库和预训练VGG16模型实现的高精度猫狗图像分类项目。通过少量调整，模型在测试集上的识别准确率达到98.39%，非常适合深度学习与计算机视觉的学习者参考使用。 基于Keras+VGG16神经网络实现的猫狗识别源码准确率达到98.39%。该代码利用了预训练的VGG16模型，并通过微调以适应特定任务，即区分图像中的猫和狗。此项目展示了如何使用深度学习技术解决分类问题的有效性。 （注：原文中没有具体提及联系方式等信息，故重写时未做相应修改）
     
  • 利用卷积神经网络进行猫狗识别
    优质
    本项目运用卷积神经网络技术，旨在通过分析图像特征实现对猫与狗的有效分类。该研究不仅深入探讨了CNN模型在动物图像识别中的应用潜力，还展示了如何优化算法以提高准确率和效率。 基于卷积神经网络的猫狗识别可以用于小型课程设计和学习实践。
     
  • 利用TensorFlow卷积神经网络进行Python中的猫狗识别
    优质
    本项目采用TensorFlow框架和卷积神经网络技术，在Python环境中实现对图像数据中猫与狗的有效分类。通过深度学习算法优化模型参数，提升识别精度，是机器视觉领域的一个典型应用案例。 这份数据集来源于Kaggle，包含12500张猫的图片和12500张狗的图片。以下是整体处理思路：数据预处理、设计神经网络以及训练测试。 首先进行数据预处理步骤，将图像数据转换为TensorFlow能够识别的数据格式，并按照批次组织好这些数据。 具体来说，在第一步中使用get_files()方法读取图片文件，根据文件名来确定猫或狗的标签。然后把每张图片及其对应的标签存储到数组里并打乱顺序以保证训练时样本随机性。 接着将上述处理好的图像和标签数组转换为TensorFlow可以识别的数据格式，并对所有输入进行裁剪、填充等标准化操作，最后按批次输出数据。 为了实现这些功能，在项目中新建一个专门用于数据预处理的文件input_data.py。在该文件中导入必要的tensor库并编写相应的代码来完成上述任务。
     
  • 利用Python和TensorFlow进行猫狗图像的卷积神经网络识别
    优质
    本项目运用Python与TensorFlow框架，构建卷积神经网络模型，旨在精准区分猫狗图像，展示深度学习在图像分类中的强大能力。 今天分享一篇关于使用Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别的文章。我认为内容非常实用，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以一起看看，具有很好的参考价值。
     
  • 手写字体识别利器——卷积神经网络，高达99%的准确率。
    优质
    本项目利用卷积神经网络技术实现高效的手写字体识别系统，其精确度可达99%，堪称手写字符识别领域的顶尖工具。 卷积神经网络在识别手写字体方面表现出很高的准确性，并且相关代码已经全部公开。
     
  • 利用CNN卷积神经网络进行猫狗识别的详尽指南
    优质
    本指南详细介绍了使用CNN卷积神经网络技术进行猫狗图像分类的方法与实践步骤，适合深度学习初学者参考。 基于CNN卷积神经网络实现的猫狗识别详细教程提供了一步一步的教学指南，帮助读者理解和实践如何使用深度学习技术来区分图像中的猫和狗。该教程涵盖了从数据预处理到模型训练、评估及优化等各个环节的知识点，并提供了丰富的代码示例和实验建议，适合初学者入门以及有经验的开发者深入研究。
     
  • 案例四：利用VGG卷积神经网络进行猫狗图像识别
    优质
    本案例运用VGG卷积神经网络模型实现对猫和狗图片的自动分类与识别，通过深度学习技术提高图像识别准确性。 文件列表如下： - Mode LastWriteTime Length Named - 2023/6/16 21:58 data_processd - 2023/6/16 22:02 network-a - 2023/6/16 22:51 220 check_gpus.py - 2022/4/3 18:58 812 predict_model.py - 2023/6/16 22:51 507 README.md - 2023/6/16 23:17 4945 train_model.py 对应的文章内容未具体提及联系方式等信息。
     
  • 利用PyTorch的ResNet50和VGG16网络进行猫狗分类的源码实现
    优质
    本项目使用Python及PyTorch框架，通过预训练的ResNet50与VGG16模型对猫狗图像数据集进行特征提取和微调，最终完成猫狗分类任务。提供了完整的代码实现供学习参考。 基于ResNet50和VGG16网络的PyTorch框架实现猫狗分类源码。
     
  • 利用神经网络进行人脸识别（含代码）
    优质
    本项目采用深度学习技术中的神经网络模型实现高效的人脸识别系统，并提供详细的代码示例供参考和实践。 代码分为两个文件：read_can_use.m 和 main_can_ues.m。首先运行 read_can_use.m 文件来读取图片的像素值，并使用奇异值分解的方法得到对应的特征。程序预设只读取前5个人的人脸图片，但可以自行调整为最多15个人。 接着运行 main_can_use.m 程序会输出类似 1 1 2 3 2 3 的序列，每个数字代表一张图片最有可能的识别类别（即人的编号）。对于每个人的11张图片，程序使用前7张进行训练，并用后4张进行测试。取前5个人的数据来进行实验，则共有35个训练样本和20个测试样本。 例如输出结果为 1 1 1 1 2 2 1 2 3 3 3 3 …..，这表示每四个数字属于同一个人的图片。如果一组中的所有数字都相同（如前四组都是1），则预测正确；如果有错误，则会出现不匹配的情况（例如第二组中有一个1应为2）。由于参数随机初始化的影响，并不能保证每次运行的结果完全一致。
     
  • Brain-Tumor-Detection-CNN: 利用 Keras 和 Tensorflow 的卷积神经网络实现高达 90% 准确率的脑肿瘤检测
    优质
    本项目利用Keras和TensorFlow开发了一种卷积神经网络模型，专为脑肿瘤检测设计。该CNN模型在测试中达到了90%以上的准确度，展示了其在医学影像分析领域的强大潜力。 这是一个用 Python 开发的卷积神经网络（CNN），使用 Keras 和 Tensorflow 进行二进制分类，训练用于检测 MRI 图像中的脑肿瘤。该模型达到了 90% 的准确率。