深度学习之基于Django+Tensorflow动物识别系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。

文章目录

一项目简介

基于Django和TensorFlow的动物识别系统可以被设计成能够使用深度学习算法自动识别上传的图像中的动物种类,并提供相应的分类结果。

该系统的主要组成部分包括:

  1. Django框架:作为系统的主要开发框架,用于构建用户界面、处理用户请求,以及与后台服务器和数据库进行交互。

  2. TensorFlow:作为深度学习的核心库,用于实现图像的预处理、特征提取和分类模型的训练。

  3. 图像处理库:用于图像的预处理工作,例如调整图像大小、转换图像格式等。

  4. 训练数据集:收集和准备用于训练深度学习模型的大量动物图像数据集。这些数据集应包含多个动物种类的图像,并配以正确的标签。

  5. 深度学习模型:使用TensorFlow库训练一个卷积神经网络(CNN)模型,该模型能够学习并识别不同动物种类的特征。

  6. 数据库:用于存储用户上传的图像、分类结果以及其他相关信息。

二、功能

环境:Python3.9、Django4.1、Tensorflow2.11、PyCharm

简介:深度学习之基于Django+Tensorflow动物识别系统(GUI界面) 用户名:admin 密码:admin123

三、系统







四. 总结

在使用该系统时,用户可以通过网页界面上传待识别的动物图像。系统将使用预训练的深度学习模型对该图像进行分析

相关推荐
格林威36 分钟前
常规线扫描镜头有哪些类型?能做什么?
人工智能·深度学习·数码相机·算法·计算机视觉·视觉检测·工业镜头
lyx331369675944 分钟前
#深度学习基础:神经网络基础与PyTorch
pytorch·深度学习·神经网络·参数初始化
B站计算机毕业设计之家2 小时前
智慧交通项目:Python+YOLOv8 实时交通标志系统 深度学习实战(TT100K+PySide6 源码+文档)✅
人工智能·python·深度学习·yolo·计算机视觉·智慧交通·交通标志
IT森林里的程序猿2 小时前
基于机器学习方法的网球比赛胜负趋势预测
python·机器学习·django
kobe_OKOK_3 小时前
Django ORM 字段查询表达式(Field lookup expressions)
后端·python·django
kobe_OKOK_4 小时前
Django ORM 无法通过 `ForeignKey` 自动关联,而是需要 **根据父模型中的某个字段(比如 ID)去查询子模型**。
后端·python·django
relis5 小时前
llama.cpp Flash Attention 论文与实现深度对比分析
人工智能·深度学习
盼小辉丶6 小时前
Transformer实战(21)——文本表示(Text Representation)
人工智能·深度学习·自然语言处理·transformer
艾醒(AiXing-w)6 小时前
大模型面试题剖析:模型微调中冷启动与热启动的概念、阶段与实例解析
人工智能·深度学习·算法·语言模型·自然语言处理
无风听海6 小时前
神经网络之交叉熵与 Softmax 的梯度计算
人工智能·深度学习·神经网络