鱼类识别Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法

一、介绍

鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（‘墨鱼’, ‘多宝鱼’, ‘带鱼’, ‘石斑鱼’, ‘秋刀鱼’, ‘章鱼’, ‘红鱼’, ‘罗非鱼’, ‘胖头鱼’, ‘草鱼’, ‘银鱼’, ‘青鱼’, ‘马头鱼’, ‘鱿鱼’, ‘鲇鱼’, ‘鲈鱼’, ‘鲍鱼’, ‘鲑鱼’, ‘鲢鱼’, ‘鲤鱼’, ‘鲫鱼’, ‘鲳鱼’, ‘鲷鱼’, ‘鲽鱼’, ‘鳊鱼’, ‘鳗鱼’, ‘黄鱼’, ‘黄鳝’, ‘黑鱼’, ‘龙头鱼’）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H5模型文件。并基于Django框架开发网页端平台，实现用户在网页上上传一张鱼类图片识别其名称。

二、效果图片

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一、Python所有方向的学习路线

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三、最新Python学习笔记

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、实战案例

纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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