基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
一、介绍 害虫识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁（ants）", "蜜蜂（bees）", "甲虫（beetle）", "毛虫（catterpillar）", "蚯蚓（earthworms）", "蜚蠊（earwig）", "蚱蜢（grasshopper）", "飞蛾（moth）", "鼻涕虫（....
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
一、介绍 蘑菇识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇（Agaricus）", "毒鹅膏菌（Amanita）", "牛肝菌（Boletus）", "网状菌（Cortinarius）", "毒镰孢（Entoloma）", "湿孢菌（Hygrocybe）", "乳菇（Lactarius）", "红菇（Ru....
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
一、简介 眼疾识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了4种常见的眼疾图像数据集（白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛）再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型，然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面，实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。 二、选题....
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
一、介绍 宠物识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫（Abyssinian）', '孟加拉猫（Bengal）', '暹罗猫（Birman）', '孟买猫（Bombay）', '英国短毛猫（British Shorthair）', '埃及猫（Egyptian Mau）', '缅因猫（Ma....
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
一、介绍 垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言，通过收集了5种常见的垃圾数据集（'塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对图像数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面，实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。 二、系统效果图片....
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
一、介绍 手写数字识别系统，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Flask框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 远程安装 地址：https://www.yuque.com/ziwu/yyg...
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
一、介绍 车辆车型识别，使用Python作为主要编程语言，通过收集多种车辆车型图像数据集，然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型，并对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面，实现用户上传一张车辆图片识别其类型。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址：https://www.yuque.co...
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
一、介绍 交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言，在交通标志图像识别功能实现中，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集，进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张交通标志图片，识别其名称。 在本项目中，开发了一个基于人工智.....
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
一、介绍 鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言，通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，然后进行模型的迭代训练，得到一个识别精度较高的模型，然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张鸟类图像，识别其名称。 本项目通过人工智能技术实现对鸟类图像的自动.....
使用Python实现深度学习模型：模型解释与可解释人工智能
在深度学习领域，模型解释和可解释性人工智能（XAI）正变得越来越重要。理解深度学习模型的决策过程对于提高模型的透明度和可信度至关重要。本文将详细介绍如何使用Python实现模型解释和可解释性人工智能，包括基本概念、常用方法、代码实现和示例应用。 目录 模型解释与可解释人工智能简介常用模型解释方法LIME（Local Inter...
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