基于深度学习的【野生动物识别】系统设计与实现~Python
一、介绍 动物识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张动物图片识别其名称。目前可识别的动物有：'乌龟', '云豹', '变色龙', '壁虎', '狞猫', '狮子', '猎豹', '美洲狮', '美洲虎', ....
使用Python实现深度学习模型：智能野生动物保护与监测
在野生动物保护领域，监测和管理是关键环节。传统的监测方法往往费时费力，而深度学习技术的应用可以极大地提高效率和准确性。本文将详细介绍如何使用Python构建一个智能野生动物保护与监测的深度学习模型，并提供代码示例，使读者能够更好地理解和应用这一技术。 1. 项目概述 本项目旨在通过深度学习技术，实现野生动物的自动化监测与保护。...
深度学习get新技能：能分辨48种野生动物，准确率92%
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 春天来了，万物复苏。在坦桑尼亚西北部的塞伦盖蒂大草原上，计算机们正在履行它们的职责：用机器学习算法识别不同物种，追踪野生动物。 以后的《动物世界》大概就是这样的了。 怀俄明大学的Jeff Clune、Mohammed Sadegh Norouzzadeh和哈佛大学、牛津大学、明尼苏达大学的研究人员一起，训练深度学习系统区分了48种动物，包括大象...
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