海洋生物識別系統+影像識別+Python+人工智慧課設+深度學習+卷積神經網路演算法+TensorFlow

子午0發表於2024-06-23
Python人工智慧深度學習卷積神經網路演算法

一、介紹

海洋生物識別系統。以Python作為主要程式語言，透過TensorFlow搭建ResNet50卷積神經網路演算法，透過對22種常見的海洋生物（'蛤蜊', '珊瑚', '螃蟹', '海豚', '鰻魚', '水母', '龍蝦', '海蛞蝓', '章魚', '水獺', '企鵝', '河豚', '魔鬼魚', '海膽', '海馬', '海豹', '鯊魚', '蝦', '魷魚', '海星', '海龜', '鯨魚'）資料集進行訓練，得到一個識別精度較高的模型檔案，然後使用Django開發一個Web網頁平臺操作介面，實現使用者上傳一張海洋生物圖片識別其名稱。

二、系統效果圖片展示

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三、演示影片 and 完整程式碼 and 安裝

地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/mbopflgmz5ck2lyi

四、卷積神經網路演算法介紹

卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）是一種深度學習模型，因其在處理影像資料方面的卓越效能而廣受關注。CNN的主要特點包括：

  1. 區域性連線和權值共享：透過卷積層中的濾波器（或稱為卷積核），CNN能夠捕捉影像中的區域性特徵。每個濾波器在影像上滑動，透過區域性連線和權值共享的機制，顯著減少了引數數量，提高了計算效率。
  2. 層次化特徵表示：CNN透過多層卷積和池化操作，從低層次到高層次逐步提取影像的特徵。低層次特徵如邊緣和紋理，高層次特徵如形狀和物體。
  3. 平移不變性：池化層（如最大池化和平均池化）透過對區域性區域的下采樣，使得模型對影像的平移和區域性變形具有一定的魯棒性。

在影像識別方面，CNN具有廣泛的應用，如影像分類、目標檢測、語義分割等。以下是一些常見的CNN模型：

  1. LeNet-5：最早的CNN之一，由Yann LeCun等人提出，用於手寫數字識別。
  2. AlexNet：2012年ImageNet競賽冠軍，極大推動了深度學習的發展。
  3. VGGNet：透過使用較小的3x3卷積核和更深的網路結構，提高了影像分類精度。
  4. GoogLeNet（Inception）：採用Inception模組，減少計算量的同時增加了網路的深度和寬度。
  5. ResNet：引入殘差模組，解決了深層網路中的梯度消失問題。

以下是一個簡單的示例程式碼，使用Keras搭建一個CNN模型進行影像分類：


import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.datasets import cifar10

# 載入CIFAR-10資料集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifar10.load_data()

# 歸一化
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# 搭建CNN模型
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 訓練模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

# 評估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print(f'\nTest accuracy: {test_acc}')

這段程式碼演示瞭如何使用Keras構建和訓練一個簡單的CNN模型，對CIFAR-10資料集進行分類。透過多層卷積和池化操作，模型可以逐步提取影像特徵，實現高效的影像分類任務。

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