# Cat-Recognition
神经网络算法识别猫
#### 测试:
> python server.py
将会启动一个web服务,浏览器中键入 http://127.0.0.1:5000 可进入
---
网络模型:5层全连接神经网络,大小分别是 [12288, 20, 7, 5, 1]
---
* server.py 使用flask搭建的简单web服务,提供前台上传图片接口,后台调用recog.py进行识别,默认监听5000端口
* recog.py 神经网络的封装,需要读取params.obj参数
* params.obj 已训练好的参数,pickle序列化保存
* src: 训练代码
* datasets: 训练数据
#### 效果图:
![cat loading](https://github.com/SherlockUnknowEn/Cat-Recognition/blob/master/img/img1.png "cat")
![cat-re loading](https://github.com/SherlockUnknowEn/Cat-Recognition/blob/master/img/img1-re.png "cat-re")
![ji loading](https://github.com/SherlockUnknowEn/Cat-Recognition/blob/master/img/img2.png "ji")
![ji-re loading](https://github.com/SherlockUnknowEn/Cat-Recognition/blob/master/img/img2-re.png "ji-re")
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基于神经网络算法识别猫的项目源码+项目说明.zip
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code_20105
recog.py 6KB
src
.DS_Store 8KB
linear_activation_forward.py 1KB
compute_cost.py 687B
util.py 871B
predict.py 902B
L_model_backward.py 2KB
linear_forward.py 722B
relu.py 415B
initialize_parameters_deep.py 950B
L_layer_model.py 2KB
linear_backward.py 964B
linear_activation_backward.py 1KB
relu_backward.py 546B
sigmoid_backward.py 461B
update_parameters.py 859B
L_model_forward.py 1KB
train.py 1KB
sigmoid.py 336B
templates
index.html 255B
datasets
.DS_Store 6KB
train_catvnoncat.h5 2.45MB
test_catvnoncat.h5 602KB
server.py 960B
img
img2-re.png 131KB
img1-re.png 588KB
img2.png 505KB
img1.png 588KB
params.obj 1.88MB
test
cat.jpeg 153KB
ji.jpg 35KB
README.md 1000B
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