图像识别

【花朵识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法花朵识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对5种常见的花朵图片数据集（'雏菊', '蒲公英', '玫瑰', '向日葵', '郁金香'）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【鸟类识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法鸟类识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，数据集使用经典的加利福尼亚大学CUB-200-2011鸟类数据集，对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视化操作平台。

【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法动物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对4种常见的动物图片数据集（猫、鸡、马、狗）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【水果识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法水果识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对5种常见的水果图片数据集（'圣女果', '梨', '芒果', '苹果', '香蕉'）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。

【卫星图像识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法卫星影像识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对7种常见的卫星遥感影像图片数据集（'草地（Grass）', '农田（Field）', '工业区（Industry）', '河流湖泊（RiverLake）', '森林（Forest）', '居民区（Resident）', '停车场（Parking）'）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【鸟类识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法鸟类识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，数据集使用经典的加利福尼亚大学CUB-200-2011鸟类数据集，对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视化操作平台。

【宠物识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法宠物识别系统，本系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法，构建了一个能够识别37种常见宠物品种的智能识别系统。所使用的数据集涵盖了多个猫犬品种，例如阿比西尼亚猫、布偶猫、柴犬、哈士奇等。经过多轮迭代训练，最终得到了识别准确率较高的预测模型，并部署于Web端实现可视化交互。

海洋生物识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法海洋生物系统，本项目基于深度学习技术，构建了一个集海洋生物识别、数据可视化和智能问答于一体的Web应用系统。系统采用TensorFlow框架搭建卷积神经网络模型，通过对22种常见海洋生物（包括海豚、鲸鱼、鲨鱼、珊瑚、海星等）数据集进行多轮迭代训练，最终获得高精度识别模型，并开发了功能完善的Web操作平台。

昆虫识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法昆虫识别系统，本项目为一款基于深度学习的昆虫识别系统，融合当前人工智能技术热点，针对10种常见昆虫（包括蜜蜂、甲虫、蝴蝶、蝉、蜻蜓、蚱蜢、蛾、蝎子、蜗牛、蜘蛛）构建数据集，采用卷积神经网络（CNN）进行模型训练，最终实现了高精度的图像识别模型，并搭建了完整的Web端操作平台。

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AI妈妈手把手

深入浅出Faster R-CNN：目标检测的里程碑算法在日常生活中，我们经常需要让计算机"看懂"图像——不仅仅是知道图像里有什么，还要知道这些东西在什么位置。这就是目标检测（Object Detection）的任务：在图像中找出感兴趣的目标（物体），并确定它们的位置和类别。

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型在图像识别中的迁移学习与模型优化亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！在数字化浪潮的席卷下，Java 大数据技术凭借其卓越的性能和强大的生态体系，在众多领域实现了深度赋能，催生出一系列创新的应用场景。

德育处主任

地表最强“慧眼”，给大模型戴上智能眼镜 PaddleOCR-VL当我们谈论大模型时，总在惊叹其 “读懂” 文本、“生成” 内容的能力，GPT-4o 能写代码、Gemini-2.5 Pro 能做逻辑推理。大语言模型（LLM）的能力边界不断拓宽。其中，检索增强生成（RAG）技术更是遍地开花，它让LLM能够连接外部知识库，回答训练数据之外的问题，使其从一个“博学的书呆子”变成了一个能够实时获取信息的“全科专家”。

教程上新｜重新定义下一代 OCR：IBM 最新开源 Granite-docling-258M，实现端到端的「结构+内容」统一理解一直以来，将格式各异的数字文档准确转换为机器可读的结构化数据是一个技术核心挑战。文档布局的复杂多样性、以及其中包含的表格、图片等视觉元素，往往导致传统 OCR 系统的识别准确性难以满足实际需求。现有技术通常依赖于复杂的集成系统，将任务拆解为多个独立子模块，虽在一定程度上有效，但存在优化困难、难以泛化处理各类文档的局限性。

国产神级开源 OCR 模型，登顶全球第一！再次起飞！就在昨晚，百度正式发布并开源了自研多模态文档解析模型 PaddleOCR-VL。在最新的 OmniDocBench V1.5 榜单中，它以 92.6 分的综合成绩位列全球第一，是目前唯二突破 90 分的模型。

PaddleLabel百度飞桨Al Studio图像标注平台安装和使用指南（包冲突 using the ‘flask‘ extra、眼底医疗分割数据集演示）机器学习的核心在于让计算机从数据中学习模式，而监督学习需要大量已标注的训练数据。图像标注工具就是将原始图像转换为机器可理解的训练数据的桥梁。

让YOLO飞起来：从CPU到GPU的配置指南最近在配置YOLO（You Only Look Once）进行物体检测和图像分割任务时，发现默认安装的情况下，YOLO使用的是CPU进行计算。

OpenCV ：基于 Lucas-Kanade 算法的视频光流估计实现目录一、光流估计基础认知1.1 什么是光流估计？1.2 光流估计的 3 个核心前提二、核心算法：Lucas-Kanade 稀疏光流

当小学生的手写体也能识别出来，PP-OCRv5 稳了！PaddleOCR 是一个基于 Apache 许可证开源的 OCR 与文档解析工具包，它累计下载量突破 900 万，GitHub Star 数突破 55.1 k，被超 5.9k 开源项目直接或间接使用，PaddleOCR 已成为全球开发者首选的 OCR 工具！也是GitHub 社区中唯一一个 Star数超过 55k 的中国 OCR 项目！