基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别-深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型

1.本项目以卷积神经网络（CNN）模型为基础，对收集到的猫咪图像数据进行训练。通过采用数据增强技术和结合残差网络的方法，旨在提高模型的性能，以实现对不同猫的种类进行准确识别。 2.项目运行环境包括：计算型云服务器、Python环境、TensorFlow环境和MySQL环境。 3.项目包括4个模块：数据预处理、数据增强、普通CNN模型、残差网络模型、模型生成。在工程代码中`/cat_kind_model/cat_data_100`与`/cat_kind_model/cat_data_224`可下载数据训练集；通过翻转、旋转、比例缩放、随机裁剪、移位、添加噪声等操作对现有数据集进行拓展到20倍；使用Keras提供类似VGG的卷积神经网络与；残差网络由一系列残差块组成，残差块分为直接映射部分和残差剖部分；模型应用主要有3部分：一是从本地相册输入猫的图片；二是把输入的图片转换成数据，在输入训练好的模型中进行预测；三是根据预测结果输出数据库中预存的相关信息。 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134968352