文件名称：狗项目
文件大小：845KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-12 01:21:00
JupyterNotebook
项目概况 欢迎来到AI Nanodegree中的卷积神经网络（CNN）项目！ 在此项目中，您将学习如何构建可在Web或移动应用程序中使用的管道，以处理用户提供的真实图像。 给定狗的图像，您的算法将识别出犬的品种的估计值。 如果提供了人像，则代码将识别出类似狗的品种。 在探索最新的CNN模型进行分类的同时，您还将做出有关应用程序用户体验的重要设计决策。 我们的目标是，通过完成本实验，您将了解将一系列旨在在数据处理管道中执行各种任务的模型拼接在一起所面临的挑战。 每种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完美的答案。 尽管如此，您不完善的解决方案仍会带来有趣的用户体验！ 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/udacity/dog-project.git cd dog-project 下载
【文件预览】：
dog-project-master
----.gitignore(164B)
----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(41KB)
----CODEOWNERS(187B)
----extract_bottleneck_features.py(932B)
----LICENSE.txt(1KB)
----README.md(6KB)
----haarcascades()
--------haarcascade_frontalface_alt.xml(661KB)
----bottleneck_features()
--------.gitignore(16B)
----requirements()
--------dog-linux.yml(1KB)
--------requirements-gpu.txt(180B)
--------requirements.txt(176B)
--------dog-windows.yml(2KB)
--------dog-mac.yml(5KB)
--------dog-windows-gpu.yml(2KB)
--------dog-linux-gpu.yml(1KB)
--------dog-mac-gpu.yml(5KB)
----saved_models()
--------.gitignore(0B)