基于深度学习的图像识别：猫狗识别 一、项目背景与介绍 图像识别是人工智能（AI）领域的一项关键技术，其核心目标是让计算机具备像人类一样“看”和“理解”图像的能力。借助深度学习、卷积神经网络（CNN）等先进算法，图像识别技术实现了从图像信息的获取到理解的全面提升。近年来，这一技术已在医疗、交通、安防、工业生产等多个领域取得了颠覆性突破，不仅显著提升了社会生产效率，还深刻改变了人们的生活方式。猫狗识别的实际应用场景 该模型由两层卷积层和两层全连接层组成，主要用于图像分类任务。 第一层卷积层： 将输入的224×224×3图像通过3×3卷积核映射为112×112×16的特征图。 第二层卷积层： 将特征图进一步转换为 56×56×32。 池化层： 每层卷积后均接一个2×2的最大池化层，用于减少特征图的空间维度。 全连接层：第一层全连接层将向量映射。 第二层全连接层输出对应类别的概率分布（由 num_classes 决定）。 激活函数：使用ReLU作为激活函数。该模型具备较低的参数量，适用于轻量级图像分类任务。

本代码在keras开源代码框架下，基于深度卷积神经网络，实现猫的图片识别。

使用人工智能编写识别猫程序

山东大学人工智能导论实验3工程文件-Logistic回归分类器识别猫 详解博客地址：https://blog.csdn.net/m0_52316372/article/details/125626670 内容： 建立Logistic回归分类器用来识别猫。参考1 和 参考2 目标：  基于作业二的拓展，进一步理解神经网络的思想  理解逻辑回归实际上是一个非常简单的神经网络 代码要求 1. 定义模型结构 2. 初始化模型的参数 3. 循环  计算当前损失（前向传播）  计算当前梯度（反向传播）  更新参数（梯度下降） 文档要求：  尝试不同的学习率（至少三种），观察不同学习率下随着迭代次数的增加损失值的变化，请粘贴不同学习率下损失的变化曲线图像，放到一张图像上，分析不同的学习率对模型准确率的影响及原因，如何选择合适的学习率。 数据集介绍：  datasets/train_catvnoncat.h5 保存的是训练集里面的图像数据（本训练集有209张64x64的图像）及对应的分类值（0或1，0表示不是猫，1表示是猫）  datasets/ test_catvnonca

本猫狗分类代码解决的问题是获取了大量猫狗图像，并且已知这些图像表示的是猫还是狗，以此作为训练样本集合，构建一个图像分类网络，使用该模型让计算机识别出测试样本集合中的动物，并将它分为猫类或者狗类，尽可能提高测试样本集合的准确率。

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Darknet版YOLOv3猫狗检测： 1、包含训练好的YOLOv3和YOLOv3_tiny两种weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map达90%以上 2、包含3000张猫狗检测数据集，类别名为cat和dog，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

【图像识别】猫狗识别（CNN）-附件资源

深度学习编程练习-用python实现的识别猫神经网络-附件资源

吴恩达深度学习第二周编程练习--识别猫的逻辑回归神经网络，【识别猫】 的简单的神经网络，用python实现，开始编程前需要下载两个.h5文件！