项目介绍
本项目是一个基于深度学习的宠物识别系统，旨在实现对猫和狗的自动识别与分类。系统采用前后端分离架构，前端使用Vue3+Element Plus构建用户友好的交互界面，后端基于Flask框架提供高效的API服务，核心识别算法采用TensorFlow深度学习框架和ResNet50卷积神经网络模型。
选题背景与意义
随着人工智能技术的快速发展，图像识别在各个领域的应用越来越广泛。宠物作为人们生活中的重要伴侣，对宠物进行自动化识别具有重要的实用价值和研究意义。传统的宠物识别方法主要依赖人工判断，效率低下且准确性难以保证，而基于深度学习的图像识别技术为解决这一问题提供了新的思路。
关键技术栈：ResNet50
ResNet50是由微软研究院提出的深度卷积神经网络模型，是ResNet（Residual Network）系列中的经典模型之一。该模型通过引入残差连接（Residual Connection）机制，有效解决了深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以构建得更深，从而显著提升了图像识别的准确性。
ResNet50模型包含50层卷积和全连接层，主要由输入层、卷积层、残差块、池化层和全连接层组成。其核心创新在于残差块结构，通过将输入直接与输出相加，形成跳跃连接（Skip Connection），使得网络可以学习残差映射，简化了训练过程。这种设计使得ResNet50在处理复杂图像特征时具有更强的表达能力。
技术架构图
系统功能模块图
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