文件名称：狗品种分类器：给定狗的图像，它使用卷积神经网络（CNN）识别犬类的估计值
文件大小：2.29MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-05 10:28:11
JupyterNotebook
项目概况 卷积神经网络（CNN）项目，可在Web或移动应用程序中使用以处理现实世界中用户提供的图像。 给定狗的图像，它将识别出犬的品种。 如果提供了人像，则代码将识别出类似狗的品种。 目标是了解将一系列旨在执行数据处理管道中各种任务的模型组合在一起所面临的挑战。 每个模型都有其优点和缺点，设计一个实际应用程序常常涉及解决许多问题而没有一个完美的答案。 项目说明 指示 克隆存储库并导航到下载的文件夹。 git clone https://github.com/iNinad/dog-breed-classifier cd dog-breed-classifier 下载 。 解压缩文件夹并将其放置在path/to/dog-project/dogImages ，位于path/to/dog-project/dogImages 。 dogImages/文件夹应包含133个文件夹，每个文件夹对应一
【文件预览】：
dog-breed-classifier-main
----images()
--------Brittany_02625.jpg(76KB)
--------sample_human_output.png(80KB)
--------Welsh_springer_spaniel_08203.jpg(23KB)
--------American_water_spaniel_00648.jpg(41KB)
--------Labrador_retriever_06449.jpg(57KB)
--------Labrador_retriever_06455.jpg(35KB)
--------sample_cnn.png(181KB)
--------Labrador_retriever_06457.jpg(51KB)
--------Curly-coated_retriever_03896.jpg(61KB)
--------sample_dog_output.png(123KB)
----dog_app.ipynb(828KB)
----added_images()
--------human-3.jpg(90KB)
--------human-2.jpg(58KB)
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--------dog-2-german-shepherd.jpg(92KB)
--------human-1.jpeg(5KB)
----requirements.txt(60B)
----README.md(2KB)
----haarcascades()
--------haarcascade_frontalface_alt.xml(661KB)
----proposal.pdf(92KB)
----report.pdf(586KB)