猫狗分类应用，基于CNN技术的源码。

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简介：
本项目，即猫狗识别应用，旨在作为Udacity机器学习课程的毕业项目完成。该项目的核心挑战集中在开题报告和论文撰写方面，同时还需要解决图像原始数据的处理问题，包括异常检测、数据增强以及图像尺寸的标准化。此外，还需要训练一个基于多个成熟卷积神经网络（CNN）模型的融合分类器，并对预测值进行相应的处理。最后，需要详细说明项目目录结构。项目包含以下文件和目录：├── 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。为了顺利运行该项目，用户需要先安装Anaconda、TensorFlow和Keras，具体的安装步骤请参考网络上的相关教程进行自行搜索。创建并激活一个独立的运行环境，使用以下命令进行操作：$ conda create -n py36 python=3.6 随后切换到该运行环境。

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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

基于Python CNN的猫狗分类Web应用【100012236】

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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。

Cat_and_Dog_Classification:_运用CNN技术区分猫狗图像

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本研究利用卷积神经网络（CNN）技术对猫和狗的图像进行分类。通过深度学习方法自动识别与提取图像特征，实现高效准确的动物图像识别。在本项目Dog_Cat_Classification中，我们将探讨如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类，特别是区分猫和狗的图像。这个任务属于计算机视觉领域的一个基础应用，通常用于训练机器学习模型识别不同类别的图像。下面，我们将详细讲解这个过程中的各个关键步骤。 1. **数据集分割**：在开始任何机器学习项目之前，我们都需要对数据进行适当的处理。这包括将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集帮助我们在训练过程中评估模型性能，而测试集则在模型最终完成时用于评估其泛化能力。通常，我们会采用80%的数据作为训练集，10%作为验证集，剩下10%作为测试集。 2. **加载标签**：在这个猫狗图像分类项目中，每个图像都与一个标签相关联，指示该图像是否代表一只猫或狗。加载这些标签是训练模型的关键步骤，因为模型需要根据这些标签来学习图像特征并进行分类。 3. **模型构建**：卷积神经网络（CNN）在图像处理任务中表现优异，因为它能自动学习图像的局部特征。CNN通常由卷积层、池化层、全连接层和激活函数组成。在这个项目中，我们可能使用预训练的模型，如VGG16或ResNet，通过微调来适应猫狗分类任务。也可以从头开始构建模型，包括定义输入层、多个卷积层、池化层、归一化层和分类层。 4. **训练参数**：训练CNN时，需要设置一些关键参数，如学习率、批次大小、优化器类型（如Adam或SGD）、损失函数（如交叉熵）以及训练轮数。这些参数的选择将直接影响模型的性能和训练时间。 5. **数据扩充**：数据扩充是一种技术，通过旋转、裁剪、翻转等方式增加训练数据的多样性，以减少过拟合。在Keras等库中，可以方便地实现这些操作。通过数据扩充，模型能够更好地泛化到未见过的图像。 6. **模型保存**：一旦模型训练完成并且在验证集上表现出良好的性能，我们可以将其保存为文件，以便于未来部署或进一步调整。在Python中，可以使用`model.save()`方法将模型结构和权重保存到HDF5文件中。 7. **Jupyter Notebook**：这个项目使用的开发环境是Jupyter Notebook，它是一个交互式的代码编辑器，支持Markdown和Python代码。这使得实验过程可读性强，方便记录和分享代码、结果和分析。 Dog_Cat_Classification项目涉及了深度学习的基本流程，包括数据预处理、模型构建、训练、评估和保存。通过实践这个项目，你可以深入了解CNN在图像分类中的应用，并掌握相关技能。在实际操作中，还需要注意监控训练过程，调整超参数以优化模型性能，以及在测试集上验证模型的泛化能力。

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。

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。

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。

基于Python CNN的猫狗图像分类项目源码（毕业设计）.zip

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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。

【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

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。

【Python代码实现】基于深度学习CNN的猫狗分类识别

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本项目利用Python和深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）模型，专注于构建一个能够有效区分猫与狗图像的人工智能系统。通过训练大量标记数据集，该模型学会了自动提取特征并准确分类输入图片为猫或狗。该项目展示了如何应用先进的机器学习算法解决实际问题，并提供了实现细节和代码示例，对于初学者理解和实践深度学习概念具有重要价值。使用的是kaggle猫狗识别数据集，该数据集包含25000张JPG格式的照片，其中猫和狗各占12500张。基于下载的kaggle数据集，我们创建了一个新的小数据集，其中包括三个子集：训练集中有猫和狗各1000个样本；验证集中有猫和狗各500个样本；测试集中也有猫和狗各500个样本。通过Python编程实现这一过程。程序首先生成各个文件夹路径，并将对应的训练集、验证集、测试集复制进去，以创建新的小数据集。接下来，在导入相关Tensorflow、Keras等基础科学软件包的基础上搭建卷积神经网络模型。经过适当的训练后，该模型的准确率可以达到80%以上。在使用随机函数从包含猫和狗图像的kaggle数据集中选择一张图片并输入到已训练好的神经网络中之后，我们利用resize函数对选中的图片进行缩放处理，并将其转换为numpy array格式。接着用result = model.predict([[array_im]])来检测这张图片的内容。如果预测结果result[0][0]>0.5，则判断该图像是狗，并将结果向上取整为1；否则，认为这是猫的图像。