一媒吗、介紹
寵物識(shí)別系統(tǒng)豁翎，本系統(tǒng)使用Python作為主要開發(fā)語(yǔ)言心剥，基于TensorFlow搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法优烧，并收集了37種常見的貓狗寵物種類數(shù)據(jù)集【'阿比西尼亞貓（Abyssinian）', '孟加拉貓（Bengal）', '暹羅貓（Birman）', '孟買貓（Bombay）', '英國(guó)短毛貓（British Shorthair）', '埃及貓（Egyptian Mau）', '緬因貓（Maine Coon）', '波斯貓（Persian）', '布偶貓（Ragdoll）', '俄羅斯藍(lán)貓（Russian Blue）', '暹羅貓（Siamese）', '斯芬克斯貓（Sphynx）', '美國(guó)斗牛犬（American Bulldog）', '美國(guó)比特犬（American Pit Bull Terrier）', '巴賽特獵犬（Basset Hound）', '比格犬（Beagle）', '拳師犬（Boxer）', '吉娃娃（Chihuahua）', '英國(guó)可卡犬（English Cocker Spaniel）', '英國(guó)賽特犬（English Setter）', '德國(guó)短毛指示犬（German Shorthaired）', '大比利牛犬（Great Pyrenees）', '哈瓦那犬（Havanese）', '日本 chin（Japanese Chin）', '德國(guó)狐犬（Keeshond）', '萊昂貝格犬（Leonberger）', '迷你杜賓犬（Miniature Pinscher）', '紐芬蘭犬（Newfoundland）', '博美犬（Pomeranian）', '哈巴狗（Pug）', '圣伯納犬（Saint Bernard）', '薩摩耶犬（Samoyed）', '蘇格蘭梗犬（Scottish Terrier）', '柴犬（Shiba Inu）', '斯塔钙杪Γ郡斗牛犬（Staffordshire Bull Terrier）', '小麥梗（Wheaten Terrier）', '約克夏梗（Yorkshire Terrier）'】
再使用通過搭建的算法模型對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練得到一個(gè)識(shí)別精度較高的模型熙卡，然后保存為為本地h5格式文件驳癌。最后使用Django框架搭建了一個(gè)Web網(wǎng)頁(yè)平臺(tái)可視化操作界面颓鲜，實(shí)現(xiàn)用戶上傳一張寵物圖片識(shí)別其名稱。
二乐严、系統(tǒng)效果圖片展示
三昂验、完整代碼 and 演示視頻 and 安裝
訪問網(wǎng)址：yuque.com/ziwu/yygu3z/blwx3d16qfusg8hg
四艾扮、系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)~ResNet50算法
ResNet50（Residual Network 50）是一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型栏渺，提出者為微軟研究院的Kaiming He等人锐涯。它是ResNet系列模型的一部分，通過引入殘差學(xué)習(xí)（Residual Learning）的思想滞磺，解決了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在加深時(shí)訓(xùn)練變得困難的問題击困。ResNet50的"50"指的是該網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)阅茶，模型包含50個(gè)卷積層脸哀、池化層和全連接層撞蜂。ResNet通過跳躍連接（Skip Connections）或殘差連接（Residual Connections）將輸入直接傳遞給后續(xù)層侥袜，避免了深層網(wǎng)絡(luò)中梯度消失和梯度爆炸的問題枫吧，從而使得網(wǎng)絡(luò)能夠有效地訓(xùn)練更加深層次的結(jié)構(gòu)浦旱。
ResNet50的特點(diǎn)：
- 殘差塊（Residual Blocks）：ResNet通過引入跳躍連接，允許信號(hào)在某些層之間跳躍由蘑，直接傳遞。這些殘差連接可以有效緩解網(wǎng)絡(luò)層數(shù)加深后梯度消失的問題尼酿，確保訓(xùn)練過程中的梯度仍然能夠有效傳播。
- 更深的網(wǎng)絡(luò)：與傳統(tǒng)的CNN相比裳擎，ResNet50能夠在較深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中訓(xùn)練并取得優(yōu)異的性能，因?yàn)樗ㄟ^跳躍連接解決了深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的難題鹿响。
- 模塊化設(shè)計(jì)：ResNet50由多個(gè)殘差模塊構(gòu)成羡微，每個(gè)模塊包含兩個(gè)或更多的卷積層，通過快捷連接將輸入直接與輸出相加惶我。這種設(shè)計(jì)使得網(wǎng)絡(luò)能夠有效地捕捉到不同層次的特征信息。
ResNet50的結(jié)構(gòu)：
ResNet50的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由多個(gè)殘差模塊（Residual Blocks）堆疊而成绸贡，每個(gè)模塊內(nèi)部包含兩個(gè)3x3的卷積層以及一個(gè)捷徑連接。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)可以分為四個(gè)階段（Stage）捧挺，每個(gè)階段的輸出通道數(shù)逐漸增加，具體結(jié)構(gòu)如下：
- Stage 1：由一個(gè)卷積層和池化層組成黑竞。
- Stage 2-4：每個(gè)階段包含多個(gè)殘差模塊。
- 最后爬骤，使用全局平均池化層（Global Average Pooling）將特征圖縮減為一個(gè)向量莫换，并通過一個(gè)全連接層輸出最終的分類結(jié)果霞玄。
優(yōu)勢(shì)：
- 訓(xùn)練深層次網(wǎng)絡(luò)：通過引入殘差學(xué)習(xí)，ResNet可以輕松訓(xùn)練非常深的網(wǎng)絡(luò)拉岁，像ResNet50坷剧、ResNet101、ResNet152等都取得了極大的成功喊暖。
- 避免了梯度消失：殘差連接有助于保持信號(hào)的傳播惫企，使得梯度能夠有效地從輸出層傳播回輸入層，從而避免梯度消失問題陵叽。
下面是一個(gè)使用ResNet50模型進(jìn)行圖像分類的簡(jiǎn)單TensorFlow代碼示例：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras import layers, models
# 加載ResNet50預(yù)訓(xùn)練模型（不包括頂部分類層）
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
# 固定ResNet50的卷積層狞尔，不進(jìn)行訓(xùn)練
base_model.trainable = False
# 構(gòu)建自定義分類模型
model = models.Sequential([
base_model, # 使用預(yù)訓(xùn)練的ResNet50卷積層
layers.GlobalAveragePooling2D(), # 全局平均池化層
layers.Dense(512, activation='relu'), # 全連接層
layers.Dense(10, activation='softmax') # 輸出10個(gè)類別的預(yù)測(cè)
])
# 編譯模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 數(shù)據(jù)預(yù)處理：加載訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
'data/train', # 訓(xùn)練數(shù)據(jù)路徑
target_size=(224, 224),
batch_size=32,
class_mode='sparse'
)
# 訓(xùn)練模型
model.fit(train_generator, epochs=10)
代碼說明：
-
ResNet50模型：通過
ResNet50函數(shù)加載預(yù)訓(xùn)練的ResNet50模型，并去掉頂部的全連接層（include_top=False）巩掺，因?yàn)槲覀儠?huì)自定義一個(gè)新的分類器偏序。 -
全局平均池化：
GlobalAveragePooling2D將特征圖的空間維度壓縮為單個(gè)數(shù)值，以減少參數(shù)量胖替。 -
訓(xùn)練過程：使用
Adam優(yōu)化器研儒、sparse_categorical_crossentropy損失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，并在訓(xùn)練時(shí)加載圖像數(shù)據(jù)集独令。
ResNet50能夠有效利用預(yù)訓(xùn)練權(quán)重來提取圖像特征端朵，從而在各種圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。
