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CNN用于图片分类，采用Python代码。

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简介：
CNN 成功地完成了图像分类任务，并采用 TensorFlow 和 Python 编程语言进行了实现。当前系统支持三类图像分类，并且具备扩展类别数量的功能。

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  • 使用Python和CNN进行图像分类的代码
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    这段代码展示了如何利用Python编程语言结合卷积神经网络（CNN）模型实现高效的图像分类任务。 使用TensorFlow的Python实现CNN进行图片分类，目前可以区分三类图像，并且可以根据需要增加类别。
     
  • Python使用CNN的图像分类系统源码.zip
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    本资源包含基于Python和卷积神经网络（CNN）实现的图像分类系统的完整源代码，适用于计算机视觉项目学习与开发。 Python基于CNN的图像分类系统源码.zip
     
  • CNN图像分类代码.zip
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    本资源为用于图像分类任务的Python代码包，基于深度学习框架TensorFlow和Keras实现，并充分利用了大规模视觉识别挑战的数据集ImageNet。包含预训练模型及自定义CNN架构。 PyTorch官方文档与源码整合版本已亲测可运行。
     
  • 基于Matlab的CNN图像分类代码
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    本项目提供了一套使用Matlab开发的卷积神经网络(CNN)代码，专注于实现高效且准确的图像分类功能。 该项目旨在利用FPGA技术实现一个经过训练的卷积神经网络（CNN）来进行图像分类任务。项目采用CIFAR-10数据集作为训练样本，并借助深度学习中的CNN模型对输入图像进行类别划分。设计包含了六个层次：滑动窗口卷积、ReLU激活函数应用、最大池化操作、将特征图展平为一维向量以供全连接层处理，以及最终的Softmax分类器。 具体而言，在实现过程中使用了若干卷积核/过滤器来从输入图像中提取有用的视觉信息。该方法支持灰度或彩色图像作为输入数据源。项目所用到的主要工具有：Xilinx Vivado v17.4（用于FPGA设计）、Matlab R2018a（辅助参考和结果对比）。编程语言方面，选择了Verilog HDL以完成硬件描述任务。 截至目前为止，已经完成了以下几项工作： - 对于FPGA及其相关资源、Vivado 17.4以及Matlab R2018a的基本操作有了初步掌握。 - 使用Vivado 17.4开发了一些基础的Verilog模块，如矩阵乘法器、通用多路复用器（MUX）、卷积运算单元、ReLU激活函数和最大池化功能等。 - 利用了Matlab R2018a创建了一系列辅助性矩阵操作程序，用于参考目的及结果验证之需。 此外，在初始阶段主要处理灰度图像（通过在Matlab中将彩色图片转换为灰度格式）。接下来的工作重点在于进一步完善上述基础模块，并开始着手构建整个CNN架构。
     
  • CNN图片分类实现.zip
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    本项目为CNN（卷积神经网络）图像分类应用，包含训练模型及代码，旨在通过深度学习技术准确识别和分类各类图片内容。 数据预处理包括将数据集按照类别进行分组，并分别保存在0到9的目录下。读取图片后将其整理并存储为新的数据集；接着对数据集和标签采用相同的种子随机打乱，然后根据标签比例分割成训练集（占80%，其中10%作为验证集以检查过拟合情况）以及测试集（20%）。接下来构建一个基于TensorFlow 2.0的CNN模型。该模型包括输入层（图像尺寸为32x32像素，包含三个颜色通道），两个卷积层、一个池化层，并重复此结构一次；随后通过展平操作进入全连接层，最后是输出层。除了输出层使用softmax激活函数外，其余部分均采用ReLU激活函数。 完成模型构建后进行训练阶段，在处理后的数据集上运行该CNN模型以优化参数和提高性能。在模型预测环节中，则利用测试集对已训练的模型进行评估，并计算出针对整个测试集合的精确率、召回率及F1分数等关键指标；此外，通过比较预测结果与实际分类情况来生成混淆矩阵，以便进一步分析各类别之间的误判情况和总体性能表现。
     
  • 采用CNN技术的文本分类方法
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    本研究探索了卷积神经网络（CNN）在文本分类任务中的应用，通过实验验证了其有效性，并提出了改进方案以提高模型性能。 该文本内容详细介绍了CNN算法与文本分类之间的相互关系，我觉得很不错，希望大家会喜欢。
     
  • Python CNN图像分类水果360源码
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    本项目提供使用Python和CNN技术进行水果图像分类的完整代码，涵盖360种不同类型的水果识别。适合深度学习与计算机视觉研究者参考。 使用CNN模型进行水果检测的Python-CNN-图像分类项目采用了水果360数据集。该数据集中包含各种类型的水果和蔬菜，总共有90483张图片。训练集由67692张单独展示一个水果或蔬菜的图片组成，测试集则有22688张类似结构的图片。此外还设有103个图像用于表示多个种类的水果（每一张包含一种以上的水果类别）。整个数据集中共有131类不同的水果和蔬菜，所有图像尺寸统一为100x100像素。
     
  • 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。
     
  • hog_svm图像分类（Python代码示例）+图片
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    本项目通过Python实现基于HOG特征与SVM算法的图像分类系统，并附带相关代码和演示图片，展示模型识别效果。 下载后，请安装与版本匹配的Python 3.6、numpy、scipy、matplotlib、sklearn 和 skimage 等包。安装完成后可以直接运行程序，无需对代码进行任何修改。运行程序时输入y即可开始执行自带的图像分类功能（包括小鸡、小鸭、蛇和猫等类别）。
     
  • 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。