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否
详细描述
基于Python+Django+tensorflow+Keras+VGG16卷积神经网络模型训练的猫狗识别系统,项目归属于图像识别类，主要解决的问题是图像分类中的二分类问题。合适的模型选择与搭建是解决问题的关键。当然，无论是解决任何问题，搭建的是哪种模型，采用的是什么算法，对数据集的探索总是少不了的。将数据集规范化的输入、剔除掉部分异常值等预处理，并利用图像增强技术训练搭建的模型，尝试不同的超参数组合并选择表现能力最强的模型作为我们的最终模型。
- 项目中只是采用了单模型的训练预测，如果采用多个模型融合（比如 Stacking 模型融合）可能会取得更好的成绩。
技术描述
开发工具： Pycharm
数据库： MySQL
Python版本：3.8.x
后端框架： Python+Django+tensorflow+Keras+VGG16
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