一族跛、介紹
動物識別系統(tǒng)弛作，使用Python作為主要開發(fā)語言，基于深度學習TensorFlow框架馒稍，搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法皿哨。并通過對18種動物數(shù)據(jù)集進行訓練，最后得到一個識別精度較高的模型纽谒。并基于Django框架证膨，開發(fā)網(wǎng)頁端操作平臺，實現(xiàn)用戶上傳一張動物圖片識別其名稱鼓黔。目前可識別的動物有：'烏龜', '云豹', '變色龍', '壁虎', '獰貓', '獅子', '獵豹', '美洲獅', '美洲虎', '老虎', '蜥蜴', '蠑螈', '蟾蜍', '豹貓', '鈍吻鱷', '雪豹','非洲豹', '鬣蜥'央勒。本系統(tǒng)是一個完整的人工智能，機器學習澳化，深度學習項目崔步，包含訓練預測代碼，訓練好的模型缎谷，WEB網(wǎng)頁端界面井濒，數(shù)據(jù)集等相關(guān)資料。
二列林、系統(tǒng)效果圖片展示
三瑞你、演示視頻 and 完整代碼 and 安裝
視頻+代碼+介紹：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/uwc4sl67ox7x4lyr
四、ResNet50卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
ResNet50（Residual Network 50-layer）是由微軟研究院提出的一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型席纽，它具有獨特的設(shè)計思想——“殘差連接”（Residual Connection），旨在解決傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練過程中面臨的梯度消失和梯度爆炸問題撞蚕。
ResNet50的最大特點是使用了殘差連接润梯，也稱為“快捷連接”（Shortcut Connections）。傳統(tǒng)的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在訓練困難的問題，特別是在網(wǎng)絡(luò)層數(shù)加深后纺铭，訓練時梯度可能會消失或者爆炸寇钉，從而導致模型難以收斂。ResNet通過引入殘差學習的方式舶赔，在每一層的輸出與輸入之間添加了一條直接的跳躍連接扫倡，這使得梯度能夠直接流過這些殘差連接，從而有效避免了梯度消失問題竟纳。這種設(shè)計使得網(wǎng)絡(luò)能夠訓練得非常深撵溃，且不容易過擬合。
ResNet50擁有50層锥累，意味著它比許多傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)更深缘挑。深度的增加帶來了更強的表達能力，但也伴隨著更難訓練的挑戰(zhàn)桶略。殘差連接的引入使得ResNet在深度擴展時仍然能保持較好的訓練效果语淘。
ResNet50由多個“殘差模塊”（Residual Blocks）組成，每個模塊通常包含多個卷積層际歼，并通過殘差連接將輸入與輸出相加惶翻。這些模塊的堆疊使得ResNet50能夠?qū)W習更復雜的特征。
ResNet50被證明在多個計算機視覺任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)越鹅心，尤其是在圖像分類吕粗、目標檢測、語義分割等領(lǐng)域巴帮。它通過大幅度降低訓練時的復雜度溯泣，避免了深層網(wǎng)絡(luò)的訓練困難，顯著提高了模型的準確性和效率榕茧。
ResNet50是一個強大的預訓練模型垃沦，常常被用作遷移學習的基礎(chǔ)。在許多計算機視覺任務(wù)中用押，我們可以使用ResNet50的預訓練權(quán)重肢簿，進行微調(diào)，從而快速適應新的任務(wù)蜻拨。
示例代碼
以下是使用TensorFlow和Keras框架實現(xiàn)ResNet50模型的代碼：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
# 加載ResNet50預訓練模型池充，去掉頂層（全連接層）
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
# 凍結(jié)ResNet50的卷積層，避免預訓練層的權(quán)重在訓練過程中更新
base_model.trainable = False
# 構(gòu)建新的全連接層
model = models.Sequential([
base_model,
layers.GlobalAveragePooling2D(),
layers.Dense(256, activation='relu'),
layers.Dense(5, activation='softmax') # 假設(shè)是5分類任務(wù)
])
# 編譯模型
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 數(shù)據(jù)預處理和增強
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=30, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
# 加載訓練和驗證數(shù)據(jù)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory('path_to_train_data', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory('path_to_validation_data', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical')
# 訓練模型
model.fit(train_generator, epochs=10, validation_data=validation_generator)
# 保存訓練后的模型
model.save('resnet50_finetuned_model.h5')
代碼說明：
- ResNet50預訓練模型：我們加載了ResNet50的預訓練權(quán)重缎讼，并去掉了頂層（全連接層）收夸，以便根據(jù)新的任務(wù)需求添加新的全連接層。
-
凍結(jié)預訓練卷積層：通過
base_model.trainable = False血崭，我們凍結(jié)了ResNet50的卷積層卧惜，避免在訓練過程中修改這些預訓練的權(quán)重厘灼。 -
全連接層：添加了全局平均池化層（
GlobalAveragePooling2D）和兩個全連接層來處理任務(wù)特定的分類。 -
數(shù)據(jù)增強：使用
ImageDataGenerator對訓練集進行數(shù)據(jù)增強咽瓷，以提高模型的泛化能力设凹。 - 訓練和評估：使用訓練數(shù)據(jù)和驗證數(shù)據(jù)來訓練模型，最終保存訓練后的模型茅姜。
通過以上步驟闪朱，我們可以利用ResNet50進行遷移學習，并通過微調(diào)來適應特定的分類任務(wù)钻洒。
