【计算机科学】【2019.03】基于深度学习的动物识别

【毕业设计】深度学习动物识别系统 - python 卷积神经网络 机器视觉

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不同于传统的野生动物识别,基于深度学习的野生动物识别技术可以捕获到野生动物更加细致的信息,有利于对野生动物进行更加准确的识别和研究。因此,对基于深度学习的野生动物识别和研究,可以更好的帮助社会管理者和政府全面有效的对野生动物进行保护和监管,这也正是保护和识别野生动物的关键,同时这对整个自然和社会的和谐发展... 深度学习实战07-卷积神经网络(Xception)实现动物识别

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它与Inception-v1(23M)的参数数量大致相同。 1. 深度可分离卷积 深度可分离卷积其实是一种可分解卷积操作(factorized convolutions)。其中可以分解为两个更小的操作:depthwise convolution和pointwise convolution。 (1)标准卷积 下面先学习标准卷积的操作: 输入一个12 12 3的一个输入特征图,经过5 5 3的卷积核得到...【毕业设计】深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

HUXINY的博客

08-103379

这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是 **基于深度学习的动物识别算法 **学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分。...＜数据集＞斯坦福狗狗识别数据集＜目标检测＞最新发布

qq_53332949的博客

08-201335

YOLO与VOC格式的斯坦福狗狗识别数据集，适用于YOLO系列、Faster Rcnn、SSD等模型训练，图片数量20580，120个种类 基于深度学习的卷积神经网络的四种动物识别案例分享(含数据集).zip

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卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network)是深度学习领域中的一种核心模型,尤其在图像识别任务中表现出色。本案例分享将探讨如何利用CNN进行四种动物的图像识别,包括数据集的构建、模型训练以及评估。下面将详细介绍这个主题。 1. **深度学习与卷积神经网络**: 深度学习是一种模仿人脑工作原理的人工智能技术,它通... Python实现对12500张猫狗图像的精准分类_动物图片分类算法

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实际上,如果要机器实现自动分类,那么我们需要知道如何强有力地描绘出猫和狗的特征,也就是说为什么我们认为这张图片中的是猫,而那张图片中的却是狗。这个需要描绘每个动物的内在特征。 深度神经网络在图像分类任务上效果很好的原因是,它们有着能够自动学习多重抽象层的能力,这些抽象层在给定一个分类任务后又可以对每...深度学习之基于Xception实现四种动物识别

starlet_kiss的博客

09-052210

本次实验类似于猫狗大战，只不过将两种动物识别变为了四种动物识别。 本文的重点是卷积神经网络Xception的实践，在之前的学习中，我们已经实验过其他几种比较常用的网络模型，但是Xception网络并未实践过。在弄本科毕设的时候，一个好朋友的毕设就是基于Xception实现海洋垃圾的识别，最终的实验效果达到了99%左右，由此可见Xception的模型性能还是不错的。 本次实验基于Xception实现动物识别，最终的模型准确率在95%左右。 1.导入库 import numpy as np import tenPytorch深度学习卷积神经网络动物识别动物数据集（Alexnet，GoogLeNet，Resnet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，Shufflent）热门推荐

10-191万+

基于人工智能的动物AI识别，能够帮助我们快速认知动物品种，对动物科普等研究方面具有重大的意义。本项目将采用深度学习的方法，搭建一个动物分类识别的训练和测试系统。基于该项目，你可以快速训练一个动物分类识别模型。目前，基于ResNet18的动物分类识别，**支持90种动物分类识别；**在Animals90动物数据集上，训练集的Accuracy 99%左右，测试集的Accuracy在91%左右；在Animals10动物数据集上，训练集的Accuracy 99%左右，测试集的Accuracy在96%左右。 一只初学者,如何登顶野生动物识别挑战赛?| 附代码

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最近,HackerEarth举办的一项初学者深度学习挑战赛,落幕了。 比赛内容是,识别野生动物。 来自印度的本科生Abhishek Sharma登上了冠军宝座。   于是,他写了写自己的心得,给小伙伴们参考: 怎样的挑战 比赛数据集里有19,000张图,包含30个不同物种的野生动物。 这个深度学习Model Zoo,真的有点像动物园? | 来自一只新加坡蓝精灵-C...

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那里,可以找到许多训练好的、活蹦乱跳的深度学习模型。 他说,之前找模型的时候,发现人类上传模型的去处太多了,筛起来很费力。 所以,他想给这些散落各地的模型,造一个整齐的家,人类就更容易找到自己心里的那个模型。 优秀的动物园 进入ModelZoo.co,这是一个很朴素的网站,各种模型似乎是按人气罗列出来。基于深度学习的动物识别系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）

思绪无限的博客

03-201万+

动物识别系统用于识别和统计常见动物数量，通过深度学习技术检测日常几种动物图像识别，支持图片、视频和摄像头画面等形式。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。动物识别系统主要用于常见动物的识别，检测几种动物的数目、位置、预测置信度等；检测模型可选择切换，识别结果记录在界面表格中；系统设计有注册登录功能，方便用户进行管理和使用。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。基于深度学习的高精度野生动物检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

sc1434404661的博客

05-273573

近年来，机器学习和深度学习取得了较大的发展，深度学习方法在检测精度和速度方面与传统方法相比表现出更良好的性能。YOLOv5是单阶段目标检测算法YOLO的第五代，根据实验得出结论，其在速度与准确性能方面都有了明显提升，开源的代码可见https://github.com/ultralytics/yolov5。因此本博文利用YOLOv5检测算法实现一种高精度野生动物识别检测模型，再搭配上Pyside6库写出界面系统，完成目标检测识别页面的开发。 软件杯 深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

10-30

利用深度学习对野生动物进行自动识别分类,可以大大提高野生动物监测效率,为野生动物保护策略的制定提供可靠的数据支持。但是目前野生动物的自动识别仍面临着监测图像背景信息复杂、质量低造成的识别准确率低的问题,影响了深度学习技术在野生动物保护领域的应用落地。为了实现高准确率的野生动物自动识别,本项目基于卷积神经网络... 基于深度学习实现数千种动物识别_基于深度学习的动物识别系统资源...

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在当前的数字化时代,计算机视觉技术正在快速发展,尤其在图像识别领域。基于深度学习的动物识别是其中的一个重要分支,它能帮助我们理解和分类自然界中的众多生物种类。本项目聚焦于利用深度学习技术来实现对数千种动物的精确识别,并通过Flask框架提供API接口,以供Android应用程序调用。 我们要了解PaddlePaddle,这是一个由...基于深度学习的计算机视觉 - 垃圾分类（附源码）.zip

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生活垃圾由于种类繁多，具体分类缺乏统一标准，大多人在实际操作时会“选择困难”，基于深度学习技术建立准确的分类模型，利用技术手段改善人居环境。 1.2 实验要求 a）建立深度神经网络模型，并尽可能将其调到...基于深度学习的柑橘实时识别方法.pdf

08-18

通过试验，基于SSD_MobileNets模型的柑橘实时识别方法可以达到86.03%的平均准确率，参数量减少为改进前的1/7，识别速度达到38.48帧/s，较改进前提高了3.18倍。该识别方法具有良好的泛化能力和实时性，为果实识别研究...基于深度学习的ResNet多分类源码.zip

01-18

基于深度学习的ResNet多分类源码.zip基于深度学习的ResNet多分类源码.zip基于深度学习的ResNet多分类源码.zip基于深度学习的ResNet多分类源码.zip基于深度学习的ResNet多分类源码.zip基于深度学习的ResNet多分类源码...基于深度学习的车型识别研究与应用

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基于深度学习的车型识别技术可以提高交通管理效率，减少人为错误，为自动驾驶和智慧城市的建设提供强有力的支持。 1.2. 国内外研究现状 当前车型识别方法多样，包括电感线圈检测法、红外线探测法、磁力检测法和视频...基于深度学习CNN的9种动物识别

S1998L的博客

01-201249

082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。一共含有:9个类别，数据集图片数量超过:600张,包含:'bear', 'cat', 'dog', 'elephant', 'goat', 'horse', 'lion', 'tiger', 'wolf'等。【深度学习入门案例】动物种类识别

全栈川川

08-303378

一、定义待预测数据 数据集： 代码： # 待预测图片 test_img_path = ['./img/img.png', './img/img_1.png','./img/img_2.png','./img/img_3.png','./img/img_4.png'] import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg # 展示其中大狮子图片 img1 = mpimg.imread(test_img_path[0]) plt开源的AI算法可以进行物体识别，动物识别

zhangzhechun的专栏

03-093091

其中最常用的算法是深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），如Google开源的Inception和ResNet模型，以及Facebook开源的Detectron2框架等。可以通过学习相关的机器学习和深度学习课程，掌握这些算法的基本原理和实现方法，从而进行物体和动物识别等应用。需要注意的是，以上代码只是一个示例，实际使用时需要根据自己的数据集和任务进行调整和修改。需要注意的是，以上代码只是一个示例，实际使用时需要根据自己的数据集和任务进行调整和修改。【毕设选题】深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

caxiou的博客

08-02207

这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是 **基于深度学习的动物识别算法 **学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分。深度学习100例 | 第30天：TensorFlow2 实现动物识别（90类）MobileNetV2算法（内附源码与数据）

“365天深度学习训练营”报名进行中～

02-212995

本文已加入 ???? Python AI 计划，从一个Python小白到一个AI大神，你所需要的所有知识都在 这里 了。 在之前的文章中我们通过Xception算法模型实现了狗、猫、鸡、马四种的动物的识别（新模型！实现动物识别）。今天我们接着介绍MobileNetV2算法，将数据集扩充到90个类别，即使用 90 个不同类别的动物图片，每个类别分别含有60张图片，一共 5400 张图片进行识别。最后达到的准确率是86.2%　。代码与数据我放在文末了，需要的自取。 我的环境： 语言环境：Python3.8基于CNN算法自定义模型的动物识别项目1

生活总是来来往往 千万别等来日方长

04-193503

基于CNN算法自定义模型的动物识别项目1资源文件一、数据集介绍二、开发步骤1.引入库2.定义模型3.定义优化器4.数据增强5.测试数据归一化6.定义数据生成7.查看类别定义8.训练模型9.模型可视化10.显示指定层11.预测每一层输出12.可视化单层网络输出13.增强可视化效果14.可视化所有中间网络层15.验证模型预测结果 资源文件 15种常见动物识别数据集【毕业设计】深度学习动物识别系统 - 图像识别 python OpenCV

caxiou的博客

11-281598

Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！ 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是 **基于深度学习的动物识别算法 **学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分。

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