python 基于CNN卷积神经网络20种动物识别系统（文档 + PPT + 源码 + 数据集）

有详细的运行教程和设计文档，收集了10004个数据样本，每种动物样本120个以上，测试样本每种20个以上，精确度、精确率、召回率、F1评分高达74%以上，包含以下20种动物："鳄鱼","鸟","鸡","牛","狗", "大象","狐狸","长颈鹿","金鱼","鹅","河马","马","豹","狮子","猴","熊猫","猪","兔","蛇","虎"。可自己收集图片对模型进行训练，自定义识别物品信息。 任务要求：对于多种目标识别大作业的问题1.有关卷积神经网络原理和结构设计的。2.有关数据增强处理的。3.有关Keras网络顺序设计的。4.有关Keras训练参数设置的。5.有关目标识别系统设计步骤的。6.有关如何实现拉框内物体识别方法的。7.有关多目标识别误差和准确率的。