# AIRT
本文利用Python爬虫收集了近两万张十种动物的图像,并对这些图像进行了预处理,包括调整图像大小、裁剪和规范化等操作,以提高图像质量和一致性。本文的重点是利用深度学习的卷积神经网络(CNN)构建了具有一个池化层、一个全连接层、一个Dropout层和一个softmax层的模型,并使用预处理后的数据集对模型进行训练。本文通过对数据预处理、模型构建和GUI图形用户界面三个主要组件的设计和实现,成功地构建了一个完整的动物图像识别系统。
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基于Python爬虫收集近两万张十种动物的图像,并进行图像处理源码+项目说明.zip (5个子文件)
code_20105
reptile.py 2KB
Training model.py 3KB
安装说明.docx 450KB
start.py 3KB
README.md 601B
共 5 条
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