卷积神经网络识别app
时间: 2023-11-16 17:59:11 浏览: 41
卷积神经网络识别app是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别系统,主要应用于中药识别、图像识别等领域。该app通过拍照上传的方式,对图像进行识别,具有识别效率高、准确度高的特点。其主要功能包括拍照识别、中药问答、检索查询、中药性状以及功效查看、方剂智能推荐等。在使用卷积神经网络识别app时,预处理是非常重要的一步,它可以将原始数据中的无用信息删除,平滑,二值化和进行幅度归一化等,从而提高识别的准确度。此外,隐含层神经元个数的选择也是影响神经网络学习能力和归纳能力的重要因素。
相关问题
基于 app 的手写体数字卷积神经网络识别系统matlab
基于app的手写体数字卷积神经网络识别系统是利用matlab平台开发的一种数字识别技术。该系统可以通过输入手写的数字图片,经过卷积神经网络的处理和识别,将手写的数字识别并显示在app界面上。
首先,用户可以通过app界面上传手写的数字图片。然后,图片会被传输到后台的卷积神经网络模型中进行识别。在模型中,图片会经过卷积层、池化层和全连接层等多个处理步骤,最终得出数字的识别结果。
在matlab平台上,开发者可以利用深度学习工具箱来构建卷积神经网络模型,并进行训练和优化。通过大量的手写数字数据集训练模型,使其具有较高的识别准确度和鲁棒性。
该系统的应用领域非常广泛,可以用于手写数字的识别、验证码的识别、银行支票的数字信息提取等场景。用户可以通过app快速便捷地将手写的数字上传至系统进行识别,极大地提高了数字识别的效率和准确性。
总的来说,基于app的手写体数字卷积神经网络识别系统是一种利用matlab平台开发的数字识别技术,具有广泛的应用前景,能够为用户提供快速准确的数字识别服务。
基于卷积神经网络的猫狗识别代码
以下是一个基于卷积神经网络的猫狗识别的Python代码示例,基于TensorFlow框架实现:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import cv2
# 定义模型
def model_fn(features, labels, mode):
# 输入层
input_layer = tf.reshape(features["x"], [-1, 128, 128, 3])
# 卷积层1
conv1 = tf.layers.conv2d(
inputs=input_layer,
filters=32,
kernel_size=[5, 5],
padding="same",
activation=tf.nn.relu)
# 池化层1
pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2)
# 卷积层2
conv2 = tf.layers.conv2d(
inputs=pool1,
filters=64,
kernel_size=[5, 5],
padding="same",
activation=tf.nn.relu)
# 池化层2
pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2)
# 全连接层
pool2_flat = tf.reshape(pool2, [-1, 32 * 32 * 64])
dense = tf.layers.dense(inputs=pool2_flat, units=1024, activation=tf.nn.relu)
dropout = tf.layers.dropout(inputs=dense, rate=0.4, training=mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN)
# 输出层
logits = tf.layers.dense(inputs=dropout, units=2)
predictions = {
"classes": tf.argmax(input=logits, axis=1),
"probabilities": tf.nn.softmax(logits, name="softmax_tensor")
}
if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT:
return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, predictions=predictions)
loss = tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=labels, logits=logits)
if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.001)
train_op = optimizer.minimize(loss=loss, global_step=tf.train.get_global_step())
return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, train_op=train_op)
eval_metric_ops = {
"accuracy": tf.metrics.accuracy(labels=labels, predictions=predictions["classes"])
}
return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, eval_metric_ops=eval_metric_ops)
# 加载数据
def load_data(data_dir):
images = []
labels = []
for file in os.listdir(data_dir):
if file.endswith(".jpg"):
file_path = os.path.join(data_dir, file)
image = cv2.imread(file_path)
image = cv2.resize(image, (128, 128))
images.append(image)
if "cat" in file:
labels.append(0)
elif "dog" in file:
labels.append(1)
return np.array(images), np.array(labels)
# 主函数
def main(argv):
# 加载训练数据和测试数据
train_images, train_labels = load_data("train")
test_images, test_labels = load_data("test")
# 创建Estimator
classifier = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn)
# 创建输入函数
train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x={"x": train_images},
y=train_labels,
batch_size=100,
num_epochs=None,
shuffle=True)
test_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x={"x": test_images},
y=test_labels,
num_epochs=1,
shuffle=False)
# 训练模型
classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=1000)
# 评估模型
eval_result = classifier.evaluate(input_fn=test_input_fn)
print("Test set accuracy: {accuracy:0.3f}".format(**eval_result))
if __name__ == "__main__":
tf.app.run(main=main)
```
这个代码示例中,我们使用了一个包含两个卷积层、两个池化层和一个全连接层的卷积神经网络模型来进行猫狗识别。我们使用了128 * 128的图像作为输入,并使用了随机梯度下降进行优化。我们使用了一个包含训练集和测试集的数据集来进行训练和测试。在训练结束后,我们评估了模型在测试集上的准确率。