基于卷积神经网络的猫种类的识别
1 引言
我也是刚刚接触卷积神经网络不久,理解的也不是特别深入,以下都是我自己的个人想法,如有错误希望大家指正。
这个是一个基于类似于VGG模型(模型来源于keras文档)的卷积神经网络实现的图片分类器,实现的是对猫的种类识别,因为数据集比较难找所以只用了320张图片做训练集,用69张图片做测试集。具体猫的分类一共有4类:布偶猫,孟买猫,暹(xian)罗猫,英国短毛猫。(图片均来源于网络图片)
本工程基于Django1.8.2,python3.6,keras等在windows8.1系统下,实现由网页上传图片,进而对图片识别出猫的种类,那让我们开始具体的操作吧。
注:
如果没有基础的同学
建议通过廖雪峰的官方网站学习python
对卷积神经网络,tensorflow,keras不了解的同学
建议通过莫烦python学习
或者通过tensorflow、keras官方的中文文档
2 文档结构
由于文章篇幅过长所以分成几个模块分别阐述:
(1)Django项目搭建
(2)图片的上传
(3)mysql数据库的连接
(4)卷积神经网络的搭建
(5)与Django结合利用模型对上传图片预测
(6)启用后台管理
(7)阿里云ubuntu服务器环境配置
(8)移动app发布项目
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