系列文章目录
基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）
基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二）
基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（三）
基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（四）
基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（五）
基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（六）
目录
- 系列文章目录
- 前言
- 总体设计
- 系统整体结构图
- 系统流程图
- 运行环境
- 模块实现
- 1. 数据预处理
- 2. 数据增强
- 3. 普通CNN模型
- 1）模型结构
- 2）模型优化
- 3）模型训练
- 4）模型保存
- 4. 残差网络模型
- 1）残差网络的介绍
- 2）模型结构
- 3）模型训练
- 4）模型保存
- 5. 模型生成
- 1）搭建Django项目
- 2）输入图片并预测
- 3）链接数据库
- 4）美化网页
- 系统测试
- 1. 训练准确率
- 1）普通网络模型准确率
- 2）残差网络模型准确率
- 3）数据增强后残差网络模型准确率
- 2. 测试效果
- 3. 模型应用
- 其他相关博客
- 工程源代码下载
- 其它资料下载
前言
本项目以卷积神经网络（CNN）模型为基础，对收集到的猫咪图像数据进行训练。通过采用数据增强技术和结合残差网络的方法，旨在提高模型的性能，以实现对不同猫的种类进行准确识别。
首先，项目利用CNN模型，这是一种专门用于图像识别任务的深度学习模型。该模型通过多个卷积和池化层，能够有效地捕捉图像中的特征，为猫的种类识别提供强大的学习能力。
其次，通过对收集到的数据进行训练，本项目致力于建立一个能够准确辨识猫的种类的模型。包括各种猫的图像，以确保模型能够泛化到不同的种类和场景。
为了进一步提高模型性能，采用了数据增强技术。数据增强通过对训练集中的图像进行旋转、翻转、缩放等操作，生成更多的变体，有助于模型更好地适应不同的视角和条件。
同时，引入残差网络的思想，有助于解决深层网络训练中的梯度消失问题，提高模型的训练效果。这种结合方法使得模型更具鲁棒性和准确性。
最终，通过本项目，实现了对猫的种类进行精准识别的目标。这对于宠物领域、动物学研究等方面都具有实际应用的潜力，为相关领域提供了一种高效而可靠的工具。
总体设计
本部分包括系统整体结构图和系统流程图。
系统整体结构图
系统整体结构如图所示。
系统流程图
系统流程如图所示。
运行环境
本部分包括计算型云服务器、Python环境、TensorFlow环境和MySQL环境。
详见博客。
模块实现
本项目包括5个模块：数据预处理、数据增强、普通CNN模型、残差网络模型、模型生成。下面分别给出各模块的功能介绍及相关代码。
1. 数据预处理
打开浏览器，分别搜索布偶猫、孟买猫、暹罗猫和英国短毛猫的图片。用批量下载器下载图片，筛选出特征明显的图片作为数据集。使用的图片包含101张布偶猫、97张孟买猫、101张逼罗猫以及85张英国短毛猫，共计384张图片。（其中在工程代码中/cat_kind_model/cat_data_100与/cat_kind_model/cat_data_224也可下载）
详见博客。
2. 数据增强
所谓数据增强，是通过翻转、旋转、比例缩放、随机裁剪、移位、添加噪声等操作对现有数据集进行拓展。本项目中数据量较小，无法提取图片的深层特征，使用深层的残差网络时易造成模型过拟合。
详见博客。
3. 普通CNN模型
处理图片数据格式后,转换为数组作为模型的输入，并根据文件名提取标签，定义模型结构、优化器、损失函数和性能指标。本项目使用Keras提供类似VGG的卷积神经网络。
1）模型结构
详见博客。
2）模型优化
详见博客。
3）模型训练
详见博客。
4）模型保存
详见博客。
4. 残差网络模型
本部分包括残差网络的介绍、模型结构以及模型训练。
1）残差网络的介绍
详见博客。
2）模型结构
详见博客。
3）模型训练
详见博客。
4）模型保存
详见博客。
5. 模型生成
模型应用主要有3部分：一是从本地相册输入猫的图片；二是把输入的图片转换成数据，在输入训练好的模型中进行预测；三是根据预测结果输出数据库中预存的相关信息。
1）搭建Django项目
详见博客。
2）输入图片并预测
详见博客。
3）链接数据库
详见博客。
4）美化网页
详见博客。
系统测试
本部分包括训练准确率、测试效果及模型应用。
1. 训练准确率
经过训练，普通网络在原始数据集上的准确率为73.2%；残差在原始数据集上的准确率为85.4%；残差在数据增强后的准确率为99.3%。
1）普通网络模型准确率
普通网络模型训练结果如图1所示，准确率为73%，预测模型效果不够理想，其原因是数据集太小且图片背景复杂，无法提供更多的信息，模型的深度不够，无法提取更深层次的信息。普通网络模型在测试集上的准确率如图2所示。
2）残差网络模型准确率
用ResNet50模型在原始数据集上训练100次，训练结果如图所示。
残差网络模型在测试集上的准确率如图所示。
3）数据增强后残差网络模型准确率
使用数据增强将数据集拓展20倍后，用残差网络模型训练，训练结果如图3所示，准确率如图4所示。
2. 测试效果
如图所示，将测试集数据输入模型进行测试，分类的标签与原始数据进行显示和对比。
如图所示,可得到验证：模型可以识别四种猫。
3. 模型应用
页面项目编译成功后,在命令行终端输入：
python manage.py runserver
即可在http://127.0.0.1:8000/预览网页。打开网页，初始界面如图所示。
界面左侧有两个按钮。单击"选择图片"按钮，即可从本地文件中选取要测试的猫图片。单击"种类识别"按钮，识别出猫的种类，并显示相关信息。在网页上用孟买猫测试结果如图所示。
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工程源代码下载
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其它资料下载
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