車(chē)輛車(chē)型識(shí)別系統(tǒng)。本系統(tǒng)使用Python作為主要開(kāi)發(fā)編程語(yǔ)言，通過(guò)TensorFlow搭建算法模型網(wǎng)絡(luò)對(duì)收集到的多種車(chē)輛車(chē)型圖片數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，最后得到一個(gè)識(shí)別精度較高的模型文件。并基于該模型搭建Django框架的WEB網(wǎng)頁(yè)端可視化操作界面。實(shí)現(xiàn)用戶上傳一張車(chē)輛車(chē)型圖片識(shí)別其名稱(chēng)。
視頻+代碼+介紹：車(chē)型識(shí)別 · 語(yǔ)雀
隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，圖像分類(lèi)識(shí)別已成為AI領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。TensorFlow，由Google Brain團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，為開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)方便、高效的工具來(lái)構(gòu)建和部署圖像分類(lèi)模型。 圖像分類(lèi)的目標(biāo)是給定一個(gè)圖像，將其分配到預(yù)定義的類(lèi)別之一。例如，給定一個(gè)狗的圖像，模型應(yīng)該能夠識(shí)別出它是狗，而不是貓或其他動(dòng)物。 使用TensorFlow進(jìn)行圖像分類(lèi) 以下是使用TensorFlow進(jìn)行圖像分類(lèi)的基本步驟：
以下是一個(gè)使用TensorFlow進(jìn)行圖像分類(lèi)的簡(jiǎn)單示例，基于CIFAR-10數(shù)據(jù)集：
import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers, models, datasets# 1. 數(shù)據(jù)加載和預(yù)處理(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()# 歸一化圖像數(shù)據(jù)到0-1之間train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0# 2. 創(chuàng)建模型model = models.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), layers.Flatten(), layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(10)])# 3. 編譯模型model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])# 4. 訓(xùn)練模型history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))# 5. 評(píng)估模型test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)print(f'\nTest accuracy: {test_acc}')# 6. 進(jìn)行預(yù)測(cè)probability_model = tf.keras.Sequential([model, layers.Softmax()])predictions = probability_model.predict(test_images)predicted_label = tf.argmax(predictions, axis=1)print(predicted_label[:5]) # 打印前5個(gè)預(yù)測(cè)的標(biāo)簽此示例首先加載了CIFAR-10數(shù)據(jù)集，然后定義、編譯、訓(xùn)練和評(píng)估了一個(gè)簡(jiǎn)單的CNN模型。最后，我們?yōu)闇y(cè)試數(shù)據(jù)集上的圖像提供預(yù)測(cè)。
聯(lián)系客服
