Ironman-creator / Cat-Dog-Recognition-Project
利用深度学习技术构建的猫狗分类系统。通过数据统计分析了解数据集分布,基于 PyTorch 框架搭建 AnimalCNN 模型并训练,对模型进行全面评估与预测结果可视化。同时开发了 PyQt5 图形用户界面,方便用户上传图像进行猫狗识别,展示识别结果及置信度,为猫狗图像分类提供了完整解决方案,具有一定的拓展性与应用潜力,可用于宠物图像识别相关领域或作为深度学习图像分类的学习示例项目。
☆22Updated 5 months ago
Alternatives and similar repositories for Cat-Dog-Recognition-Project
Users that are interested in Cat-Dog-Recognition-Project are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 毕业设计——基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统☆143Updated 2 years ago
- 毕业设计:基于深度学习的印刷字体识别系统设计与实现☆13Updated 2 months ago
- 1412基于Python卷积神经 网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计毕业源码案例设计☆147Updated 2 years ago
- 基于深度学习的车牌识别GUI项目☆34Updated 2 years ago
- 1356基于Python卷积神经网络人脸识别驾驶员疲劳检测与预警系统设计毕业源码案例设计☆39Updated 2 years ago
- Python+OpenCV表情识别系统(源码和部署教程)☆11Updated last year
- 基于深度学习的车牌识别系统,车牌检测部分由YOLOv8实现,字符识别部分由CNN实现☆50Updated last month
- 用于本科毕业时涉及深度学习、机器学习的毕业设计,可以检测任何你想检测的东西,只需要准备好图片数据集,就可以训练自己的目标检测模型,任何一台电脑都可以使用,可以通过摄像头动态使用,也可以检测单张图片,也可以检测一整个视频内容,同时,联系作者支持定制。☆24Updated last year
- 本项目的目标是设计并实施一个面部情绪识别系统,本系统利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)算法,基于Tensorflow深度学习框架,来预测和分类人的面部情绪,最后通过图形化界面完成以下两个功能的设计:从本地读取图片进行面部情绪…☆23Updated last year
- 毕业设计 使用pytorch进行深度学习网络模型训练,实现车型识别☆105Updated 2 years ago
- 本课题利用 CCPD 数据及自生成的高清车牌数据,基于加入注意力机制以及轻型卷积改良的 YOLO 目标检测算法检测车牌,同时利用自定义的 ResNet+Transformer 网络构成字符识别算法用于识别检测出的车牌内容信息。所设计的模型提升了平均精度(mAP)值,降低了计…☆80Updated 2 weeks ago
- 基于opencv dlib的疲劳驾驶检测系统☆79Updated 2 years ago
- 毕业设计:行人检测系统,pyqt + opencv☆49Updated 3 years ago
- Opencv基于改进VGG19的表情识别系统(源码&Fer2013&教程)☆13Updated last year
- 基于深度学习的交通流量检测系统☆17Updated last year
- 本科毕业设计-基于YOLOv5的异常行为检测☆26Updated 2 years ago
- 深度学习大作业(基于ResNet网络模型的花卉识别研究)☆11Updated last year
- 基于OpenPose与随机森林的驾驶员检测系统,包含姿态检测与疲劳检测☆40Updated 2 years ago
- PyTorch框架构建花朵图像分类模型(Resnet网络,迁移学习)☆14Updated 2 years ago
- 基于 ResNet 的花卉分类识别系统。A ResNet-based flower classification and recognition system.☆28Updated 2 months ago
- 基于深度学习的电动车头盔检测,使用yolo算法,并添加CBAM注意力机制提高检测的准确率。☆13Updated last year
- 026 基于深度学习的水果识别系统-设计展示 python django vue pytorch 深度学习 根据拍摄照片识别图片中果蔬名称 可识别网络图片中的水果类型 可本地上传图片识别水果 推断出识别水果并给出识别分数(可信度) 识别后给出水果介绍☆15Updated 2 years ago
- 该系统在本地计算机上使用 YOLOv5 模型进行烟雾检测。YOLOv5 是一种高效的目标检测模型,能够在复杂的场景中快速识别火灾烟雾。该模型部署在高性能硬件上,以确保实时响应和高精度的检测效果,在使用时对获取的图片可以进行推理,以检测火情。 YOLOv5-Lite 部署 …☆23Updated 8 months ago
- Python基于改进Resnet和Vgg新冠肺炎分类[源码&部署教程]☆15Updated last year
- 毕业设计项目-基于深度学习的阿兹海默症早期诊断辅助系统设计与实现☆102Updated 5 years ago
- 疲劳检测-危险驾驶检测☆76Updated 3 years ago
- 基于深度学习卷积神经网络的图像分类的GUI界面☆24Updated 2 years ago
- 基于深度学习的垃圾识别分类☆31Updated 6 months ago
- 基于ResNet的垃圾分类智能识别系统☆8Updated last year
- 基于YOLOv5s+CBAM注意力机制的危险驾驶行为识别系统☆12Updated 11 months ago