一、介紹
球類識別系統，本系統使用Python作為主要程式語言，基於TensorFlow搭建ResNet50卷積神經網路演算法模型，透過收集 '美式足球', '棒球', '籃球', '檯球', '保齡球', '板球', '足球', '高爾夫球', '曲棍球', '冰球', '橄欖球', '羽毛球', '乒乓球', '網球', '排球'等15種常見的球類影像作為資料集，然後進行訓練，最終得到一個識別精度較高的模型檔案。再使用Django開發Web網頁端視覺化介面平臺，實現使用者上傳一張球類圖片識別其名稱。
二、系統效果圖片展示
三、演示影片 and 完整程式碼 and 安裝
地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/ocsfgr1rg9b2bs2w
四、ResNet50演算法介紹
ResNet50是一種深度卷積神經網路（CNN），專為影像識別和分類任務設計。它是ResNet網路家族的一員，其中“ResNet”代表殘差網路。這種網路的主要特點是它能夠透過使用所謂的“殘差塊”來訓練極深的神經網路，而不會出現梯度消失或爆炸的問題。每個殘差塊包括跳躍連線，允許輸入直接跳過一些層。這些連線幫助網路學習恆等對映，保證了網路在增加深度的同時，效能不會下降。
卷積神經網路（CNN）是一類特別適用於處理具有明顯層次或空間結構的資料（如影像）的深度學習模型。CNN透過使用卷積層來自動和有效地捕捉影像中的空間和時間依賴性，無需手動特徵工程。每個卷積層透過濾波器對影像執行操作，這些濾波器能夠捕捉影像的區域性依賴性和重要特徵。
在影像識別應用中，ResNet50和其他CNN模型通常需要大量標記資料來訓練。一旦訓練完成，這些模型可以用於新影像的分類，物體檢測，甚至場景理解。ResNet50因其深度和效率，在處理複雜影像任務時表現出色，尤其是在需要識別或分類大量物件類別的場景中。
下面是一個使用Python和Keras框架載入預訓練的ResNet50模型，並用它來預測輸入影像類別的示例程式碼：
from keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
from keras.preprocessing import image
import numpy as np
# 載入預訓練的ResNet50模型
model = ResNet50(weights='imagenet')
# 載入一張圖片，調整大小到224x224
img_path = 'your_image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
# 將圖片轉換成模型可讀的格式
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
# 使用ResNet50進行預測
predictions = model.predict(x)
# 輸出預測結果
print('Predicted:', decode_predictions(predictions, top=3)[0])
這段程式碼演示瞭如何利用深度學習和具體的網路架構來實現高效的影像識別。