一、介紹

魚(yú)類識(shí)別系統(tǒng)。使用Python作為主要編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，通過(guò)收集常見(jiàn)的30種魚(yú)類（‘墨魚(yú)’, ‘多寶魚(yú)’, ‘帶魚(yú)’, ‘石斑魚(yú)’, ‘秋刀魚(yú)’, ‘章魚(yú)’, ‘紅魚(yú)’, ‘羅非魚(yú)’, ‘胖頭魚(yú)’, ‘草魚(yú)’, ‘銀魚(yú)’, ‘青魚(yú)’, ‘馬頭魚(yú)’, ‘魷魚(yú)’, ‘鲇魚(yú)’, ‘鱸魚(yú)’, ‘鮑魚(yú)’, ‘鮭魚(yú)’, ‘鰱魚(yú)’, ‘鯉魚(yú)’, ‘鯽魚(yú)’, ‘鯧魚(yú)’, ‘鯛魚(yú)’, ‘鰈魚(yú)’, ‘鳊魚(yú)’, ‘鰻魚(yú)’, ‘黃魚(yú)’, ‘黃鱔’, ‘黑魚(yú)’, ‘龍頭魚(yú)’）圖片作為數(shù)據(jù)集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理后進(jìn)行模型迭代訓(xùn)練，得到一個(gè)識(shí)別精度較高的H5模型文件。并基于Django框架開(kāi)發(fā)網(wǎng)頁(yè)端平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)用戶在網(wǎng)頁(yè)上上傳一張魚(yú)類圖片識(shí)別其名稱。

二、效果圖片

三、演示視頻 and 完整代碼

視頻+代碼：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/faw6kga47czostik

四、TensorFlow圖像分類介紹

TensorFlow是一個(gè)由Google開(kāi)發(fā)的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，它被廣泛應(yīng)用于各種深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目，尤其在圖像分類和識(shí)別方面表現(xiàn)出色。在圖像分類任務(wù)中，TensorFlow利用其強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，能夠訓(xùn)練模型識(shí)別和區(qū)分不同的圖像和對(duì)象。
圖像分類是一個(gè)將圖像分配到不同類別（例如貓、狗、車等）的過(guò)程。TensorFlow通過(guò)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），一種專門(mén)用于處理圖像的深度學(xué)習(xí)模型，有效地完成這一任務(wù)。CNN通過(guò)模擬人類視覺(jué)系統(tǒng)的工作原理來(lái)識(shí)別圖像中的模式和特征，如邊緣、形狀和紋理。
在實(shí)踐中，首先需要大量的圖像數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練模型。訓(xùn)練過(guò)程包括輸入圖像，讓網(wǎng)絡(luò)通過(guò)其層次結(jié)構(gòu)提取特征，并使用這些特征來(lái)預(yù)測(cè)圖像的類別。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，模型逐漸學(xué)會(huì)區(qū)分不同類別的圖像。
下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的TensorFlow圖像分類示例代碼。這個(gè)示例使用了TensorFlow的高級(jí)API——tf.keras，來(lái)構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的CNN模型，用于分類MNIST手寫(xiě)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten

# 加載數(shù)據(jù)集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 歸一化圖像數(shù)據(jù)
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)) / 255.0
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)) / 255.0

# 構(gòu)建模型
model = Sequential([
    Conv2D(28, kernel_size=(3,3), input_shape=(28,28,1)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 訓(xùn)練模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# 評(píng)估模型
model.evaluate(test_images, test_labels)

在這段代碼中，我們首先導(dǎo)入了必要的TensorFlow模塊。然后，我們加載并準(zhǔn)備了MNIST手寫(xiě)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含了大量的手寫(xiě)數(shù)字圖像及其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽。接著，我們構(gòu)建了一個(gè)簡(jiǎn)單的CNN模型，包括卷積層、扁平化層和全連接層。之后，我們編譯并訓(xùn)練模型，并在測(cè)試集上評(píng)估其性能。通過(guò)這個(gè)簡(jiǎn)單的例子，我們可以看到TensorFlow在圖像分類任務(wù)上的強(qiáng)大和便利。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-788301.html

到了這里，關(guān)于魚(yú)類識(shí)別Python+深度學(xué)習(xí)人工智能+TensorFlow+卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！