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m基于深度学习网络的宠物狗种类识别系统matlab仿真,带GUI界面,包括程序操作录像

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作品简介

1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。视频播放使用windows media player播放。

3.部分仿真截图

4.内容简介

基于深度学习网络的宠物狗种类识别系统可以通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)实现。以下是一个基本的实现步骤:

  1. 收集数据:从Kaggle等数据集网站下载猫和狗的图像数据集,并将它们划分为训练集和测试集。
  2. 数据预处理:将收集到的图像数据进行预处理,包括调整大小、归一化和增强等。
  3. 建立模型:建立一个CNN模型,该模型具有两个卷积层和两个全连接层。
  4. 训练模型:使用训练集对模型进行训练,使用交叉验证技术来优化模型的参数。
  5. 测试模型:使用测试集对训练好的模型进行测试,评估模型的准确率和精度。
  6. 应用模型:将训练好的模型应用到实际场景中,例如作为一个宠物狗种类识别工具,允许用户上传图像并立即得到宠物狗品种的预测结果。



创作时间:2023-09-19 16:56:18

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matlab2022a

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3.部分仿真截图

4.内容简介

基于深度学习网络的宠物狗种类识别系统可以通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)实现。以下是一个基本的实现步骤:

  1. 收集数据:从Kaggle等数据集网站下载猫和狗的图像数据集,并将它们划分为训练集和测试集。
  2. 数据预处理:将收集到的图像数据进行预处理,包括调整大小、归一化和增强等。
  3. 建立模型:建立一个CNN模型,该模型具有两个卷积层和两个全连接层。
  4. 训练模型:使用训练集对模型进行训练,使用交叉验证技术来优化模型的参数。
  5. 测试模型:使用测试集对训练好的模型进行测试,评估模型的准确率和精度。
  6. 应用模型:将训练好的模型应用到实际场景中,例如作为一个宠物狗种类识别工具,允许用户上传图像并立即得到宠物狗品种的预测结果。



创作时间:2023-09-19 16:56:18