Advertisement

基于Python CNN的猫狗图像分类项目源码（毕业设计）.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这是一个使用Python和卷积神经网络(CNN)进行猫狗图像分类的项目源代码包，适用于毕业设计。包含了数据预处理、模型构建与训练等完整流程。 本项目为基于Python卷积神经网络（CNN）的猫狗图像分类设计，适用于毕业设计。使用了2000张图片作为训练集、1000张作为验证集以及另外1000张用于测试集，并且实现了97%的识别准确率。项目中采用了数据增强技术以提高模型性能和泛化能力。如果需要利用全部数据进行训练，可以自行修改源代码并重新运行实验。 感谢李老师的指导和支持。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Python CNN的猫狗图像分类项目源码（毕业设计）.zip
    优质
    这是一个使用Python和卷积神经网络(CNN)进行猫狗图像分类的项目源代码包，适用于毕业设计。包含了数据预处理、模型构建与训练等完整流程。 本项目为基于Python卷积神经网络（CNN）的猫狗图像分类设计，适用于毕业设计。使用了2000张图片作为训练集、1000张作为验证集以及另外1000张用于测试集，并且实现了97%的识别准确率。项目中采用了数据增强技术以提高模型性能和泛化能力。如果需要利用全部数据进行训练，可以自行修改源代码并重新运行实验。 感谢李老师的指导和支持。
     
  • 使用Python CNN进行猫狗图像分类的代码及作业文档（99分项目）
    优质
    本项目运用Python和CNN技术实现对猫狗图片的精准分类。包含详尽代码与实验报告，适合深入学习计算机视觉领域的同学参考，助力高分作业完成。 基于Python卷积神经网络CNN的猫狗图像分类源码与作业文档（99分项目），这是一个高分期末大作业设计项目，导师非常认可我的设计方案，适合用作课程设计和期末项目的参考材料。代码配有详细注释，即便是编程新手也能轻松理解并运行整个项目。有能力的同学也可以在此基础上进行二次开发以满足更多需求。
     
  • 基于Vision Transformer (ViT)的图像分类项目：“猫狗大战”(猫狗识别)
    优质
    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。
     
  • 【图像识别】猫狗分类(CNN) - 附带资源
    优质
    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Python CNN的猫狗分类Web应用【100012236】
    优质
    本项目是一款基于Python和CNN技术开发的猫狗图像识别Web应用。用户上传图片后，系统能够准确区分并返回该图是属于猫还是狗的分类结果。该项目编号为【100012236】。 该项目是一个基于 Keras 的猫狗识别 Web 应用。数据集来自 Kaggle 上的猫狗大赛数据集，训练集中包含 12500 张猫的照片和 12500 张狗的照片，测试集中则有共计 12500 张图片。本项目使用了两种方法进行模型训练：一种是基于 Keras 构造的自定义 CNN 网络，另一种则是利用 Keras 中的 VGG16 卷积神经网络模型。经过对比发现，VGG16 模型的表现优于自建 CNN 网络，在测试集上的准确率达到了 95% 以上，而自训练模型的准确率为 70%-80% 左右。最后，项目使用了 Python 的 Django 框架搭建了一个简单的展示页面，包括个人简介、图片上传和预测结果展示等功能。
     
  • 基于PyTorch和CNN的猫狗图像分类代码（高等期终大作业）
    优质
    本项目为高等课程期末作业，使用Python深度学习框架PyTorch及卷积神经网络(CNN)技术实现对猫狗图像的自动分类识别。 基于PyTorch和CNN的猫狗图片分类源码适用于高分期末大作业项目开发，该项目获得了97分的优异成绩，可作为课程设计与期末项目的参考范例。代码包含详细的注释，即使是编程初学者也能轻松理解，并且有能力的开发者可以在现有基础上进行二次开发。整个项目代码完整、易于下载和运行。 基于PyTorch和CNN技术实现猫狗图片分类的源码，适用于高分期末大作业任务，该设计获得了97分的成绩。此项目可以作为课程设计与期末项目的参考模板，包含详尽注释以帮助编程新手理解，并鼓励有能力的同学在此基础上进一步开发改进。代码完整且易于下载运行。 基于PyTorch和CNN的猫狗图片分类源码适用于高分期末大作业任务，该项目获得了97分的成绩评价，可供课程设计与期末项目参考使用。源代码配有详细注释方便编程初学者理解，并为有能力的同学提供了二次开发的空间。整个项目的代码完整无缺、可直接下载并运行。
     
  • 基于CNN的TensorFlow图像分类Web应用：猫与狗图片识别（附源码）
    优质
    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。
     
  • 基于Python CNN的图像分类系统毕业设计（含源码、模型、文档及数据）.zip
    优质
    本作品为基于Python的CNN图像分类系统的毕业设计项目。包含完整源代码、预训练模型、技术文档以及标注数据集，适合进行深度学习和计算机视觉研究与应用。 该资源提供了一个基于Python卷积神经网络（CNN）的图像分类系统的源代码、模型以及相关文档和数据资料。所有提供的源码已经过本地编译并可以正常运行，且评审分数达到95分以上。项目的难度适中，并经过助教老师的审核确认能够满足学习与使用的需求。如果有需要的话，您可以放心下载和使用该资源。
     
  • CatDog分类APP：基于CNN的猫狗识别应用-源码
    优质
    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
     
  • 猫狗图像分类项目源码笔记（基于卷积神经网络和数据集）.zip
    优质
    本项目为一个使用卷积神经网络进行猫狗图像分类的研究，包含详细代码及注释，并利用特定数据集训练模型。 猫狗数据集+基于卷积神经网络实现的猫狗图像分类项目源码 笔记.zip