【计算机视觉】基于卷积神经网络的猫狗图像分类系统设计：从数据处理到模型优化及Web部署

内容概要：本文档介绍了一个基于卷积神经网络（CNN）的猫狗分类项目案例，涵盖从数据集准备到模型部署的完整流程。项目使用Python和TensorFlow/Keras作为主要工具，采用Kaggle提供的猫狗数据集（25,000张图片），经过图像标准化、数据增强等预处理步骤后，构建了基础CNN模型（4层卷积+2层全连接）以及基于ResNet50的迁移学习模型。文中详细展示了模型架构设计、编译配置、训练过程，并讨论了过拟合解决方案如早停法和Dropout层的应用。性能对比显示，基础CNN模型准确率达到85%-90%，而迁移学习模型最高可达98%。此外，文档还探讨了Web部署方案，使用Django搭建在线识别平台，以及工业优化措施如模型剪枝和TensorRT加速。 适合人群：具备一定机器学习基础，尤其是对深度学习感兴趣的开发者或研究人员。 使用场景及目标：①希望快速实现高精度图像分类任务的研究人员和技术人员；②想要了解CNN工作原理及其在实际项目中的应用细节的学习者；③计划将深度学习模型应用于生产环境并寻求优化方案的工程师。 阅读建议：此文档不仅提供了完整的代码实现，更注重每个步骤背后的原理讲解，因此读者在学习过程中应重点关注模型设计思路、数据处理技巧以及优化策略的选择与应用。同时，建议动手实践代码，结合理论与实践加深理解。