听说越来越卷，那我们就用卷积神经网络CNN来识别狗狗吧

hhh江月

优质创作者: python技术领域

2021-11-12 10:50:37

原文链接：
听说越来越卷，那我们就用卷积神经网络CNN来识别狗狗吧_江月的博客-CSDN博客

首先介绍博文的内容；

在这篇博文中，

我们将借助Python使用CNN卷积神经网络来进行狗脸的识别，我们知道狗狗是有120多种类别，我们本次的目标就是要通过深度学习使得机器可以区分出来这120种狗狗的类别并且较为准确的将结果告诉使用者。

总之一句话，识别不同狗狗的种类。

具体的内容请参见上述的链接。

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贵哥的编程之路(热爱分享为后来者) 2021-11-17

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卷积神经网络(CNN)项目，给你一个狗的图像，你的算法将会识别并估计狗的品种

这是《听说越来越卷，那我们就用卷积神经网络CNN来识别狗狗吧！！》这篇博文中所使用的数据集，免费放在这里供大家使用了啦。

基于深度学习和卷积神经网络的狗狗品种分类项目源码.zip是一个综合性的学习资源，它不仅包含了完整的项目代码，还涵盖了数据集、训练好的模型以及详细的部署教程文档。该项目旨在通过卷积神经网络（CNN）技术实现对不同狗品种的自动识别，展示了深度学习在图像分类领域的应用。项目特点：技术栈丰富：项目使用了当前流行的深度学习框架PyTorch和TensorFlow，提供了两种框架下的实现方式，适应不同背景的用户需求。完整的项目结构：包括数据预处理、模型构建、训练与测试等全过程，方便用户理解整个项目的运行流程。可选模型架构：提供了ResNet50和MobileNet等多种预训练模型，用户可以根据需求选择适合的模型进行微调或训练。跨平台兼容性：项目已在多个操作系统上进行了测试，确保了代码的功能性和稳定性。详细的文档说明：包含部署教程文档，指导用户如何在不同环境中部署和应用该项目。适用人群：计算机相关专业的学生，可作为毕业设计、课程设计或期末大作业的参考项目。对深度学习感兴趣的初学者，通过实践可以加深对卷积神经网络的理解。有经验的研究者和开发者，可以在此基础上进行进一步的研究和开发。注意事项：在使用前，请确保已安装所需的Python环境和相关依赖库。根据个人需求选择合适的模型架构和超参数进行调整。仔细阅读项目中的README文件和部署教程文档，按照说明进行操作。总之，这是一个宝贵的学习资源，可以帮助用户深入了解并实践深度学习及卷积神经网络在图像分类领域的应用。

基于卷积神经网络与迁移学习技术的狗狗品种识别系统_深度学习图像分类模型构建与优化_通过ResNet50预训练模型提取瓶颈特征实现高准确率犬种预测_结合OpenCV人脸检测与Haar.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本首先是代码的整体介绍总共是3个py文件，十分的简便本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值最后训练的模型会保存在本地名称为model.ckpt 运行03pyqt界面.py，就可以实现自己训练好的模型去识别图片了

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