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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）

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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。

计算型云服务器

在阿里云官网注册并充值后,搜索"云服务器ESC",即可购买计算型云服务器。

付费模式下选择抢占式实例,地域及可用区选择华北5,类型依次选择异构计算GPU/FPGA/NPU→GPU计算型→实例规格:ecs.gn5-c4g1.xlarge。

单台实例规格上限价使用自动出价,数量为1,镜像选择市场中CentOS7.3(预装NVIDIAGPU驱动和深度学习框架)V1.0。

设置密码后,单击"创建实例"即可。远程连接时,输入密码登录。

Python环境

需要Python 3.6及以上配置,以Linux环境下安装为例,安装依赖环境,输入命令:

yum-y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel

下载Python3,输入命令:

wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tgz

安装Python3，在/usr/local/python3目录下,输入命令：

mkdir -p /usr/local/python3
tar -zxvf Python-3.6.1.tgz

进入解压后的目录,编译安装,输入命令:

cd Python-3.6.1
./configure--prefix=/usr/local/python

建立Python3的软链,输入命令:

ln -s /usr/local/python3/bin/python3/usr/bin/python3

将/usr/local/python3/bin加入PATH,输入命令:

vim ~/.bash_profile
.bash_profile

获取别名和函数,输入命令:

if[-f~/.bashrc];then
.~/.bashrc
fi

增加新环境的目录,输入命令:

PATH=$PATH:$HOME/bin:/usr/local/python3/bin
export PATH

按Esc键,输入wq,按回车键退出。使上一步的修改生效,输入命令:

source ~/.bash_profile

检查Python3及pip3能否正常使用,输入命令:

python3 -V
pip3 -V

TensorFlow环境

安装TensorFlow环境及各种库,升级pip3,输入命令：

pip3 install --upgrade pip

查询CUDA版本,输入命令:

cat /usr/local/cuda/version.txt

查看CUDA版本,输入命令:

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep cuDNN_MAJOR-A 2

安装对应GPU版本的TensorFlow,如图所示。

安装TensorFlow,输入命令:

pip3 install tensorflow_gpu==1.4

安装TensorFlow对应的Keras库,输入命令:

pip3 install keras=2.2.4

安装其他需要使用的库,输入命令:

pip3 install pillow
pip3 install numpy
pip3 install h5py
pip3 install tqdm

安装完毕。

MySQL环境

在http://www.mysql.com中下载MySQL安装包,选择Community版本。

选择MySQL Community Server,单击Go to DownloadPage,打开下载界面,选择本地安装包下载，然后直接下载。

打开下载好的安装包,按照默认设置安装MySQL(地址可更改)。在Accounts and Roles处设置root用户名和密码,用于登录数据库。

安装Navicat for MySQL,便于操作数据库。官网地址为:https://navicat.com.cn/products/navicat-for-mysql,按照默认设置安装即可。

当Navicat for MySQL客户端连接到数据库后,鼠标右键"连接名",新建名为catkind的数据库,使用UTF-8编码。

Django环境

下载PyCharm以及Anaconda，完成Python所需环境的配置，本项目使用Python 3.6版本。打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,输入命令:

conda config--add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config-set show_channel_urls yes

创建Python3.6的环境,名称为TensorFlow,输入命令：

conda create -n tensorflow python=3.6

有需要确认的地方,都输入y。
在Anaconda Prompt或者终端中激活TensorFlow环境,输入命令：

conda activate tensorflow

安装Django,输入命令:

pip install django==1.8.2
pip install pymysql==0.8.0

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工程源代码下载

详见本人博客资源下载页

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