车辆车型识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+算法模型

一、介绍

车辆车型识别系统。本系统使用Python作为主要开发编程语言,通过TensorFlow搭建算法模型网络对收集到的多种车辆车型图片数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。并基于该模型搭建Django框架的WEB网页端可视化操作界面。实现用户上传一张车辆车型图片识别其名称。

二、系统效果图片

img_10_15_17_10_12.jpg
img_10_15_17_10_26.jpg
img_10_15_17_10_33.jpg

三、演示视频 and 代码 and 介绍

视频+代码+介绍:https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/sem38n5ssorbg8g7

四、TensorFlow进行图像识别分类介绍

随着深度学习的快速发展,图像分类识别已成为AI领域的核心技术之一。TensorFlow,由Google Brain团队开发的开源机器学习框架,为开发者提供了一个方便、高效的工具来构建和部署图像分类模型。
图像分类的目标是给定一个图像,将其分配到预定义的类别之一。例如,给定一个狗的图像,模型应该能够识别出它是狗,而不是猫或其他动物。
使用TensorFlow进行图像分类
以下是使用TensorFlow进行图像分类的基本步骤:

  • 数据准备:首先,你需要一个图像数据集,例如CIFAR-10或ImageNet。使用tf.data API可以帮助您高效地加载和预处理数据。
  • 模型构建:TensorFlow提供了Keras API,允许开发者以简洁的方式定义模型。对于图像分类,经常使用的模型有Convolutional Neural Networks (CNN)。
  • 模型训练:一旦模型被定义,你可以使用model.fit()方法来训练模型。TensorFlow还提供了许多优化器和损失函数,使得模型训练变得容易。
  • 评估和预测:使用model.evaluate()和model.predict()方法,可以评估模型在测试数据上的性能,并为新图像提供预测。

以下是一个使用TensorFlow进行图像分类的简单示例,基于CIFAR-10数据集:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, datasets# 1. 数据加载和预处理
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()# 归一化图像数据到0-1之间
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0# 2. 创建模型
model = models.Sequential([layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),layers.MaxPooling2D((2, 2)),layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),layers.Flatten(),layers.Dense(64, activation='relu'),layers.Dense(10)
])# 3. 编译模型
model.compile(optimizer='adam',loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['accuracy'])# 4. 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))# 5. 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
print(f"\nTest accuracy: {test_acc}")# 6. 进行预测
probability_model = tf.keras.Sequential([model, layers.Softmax()])
predictions = probability_model.predict(test_images)
predicted_label = tf.argmax(predictions, axis=1)
print(predicted_label[:5])  # 打印前5个预测的标签

此示例首先加载了CIFAR-10数据集,然后定义、编译、训练和评估了一个简单的CNN模型。最后,我们为测试数据集上的图像提供预测。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/106806.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

SQL语句常见分类

SQL是Structured Query Language(结构化查询语言)的简写。 Structured发音 SQL 是关系型数据库管理系统的标准语言,如Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server。 DDL DDL是Data Definition Language(数据定义语言)的简…

【LeetCode刷题(数据结构与算法)】:二叉树之左叶子之和

给定二叉树的根节点 root ,返回所有左叶子之和 输入: root [3,9,20,null,null,15,7] 输出: 24 解释: 在这个二叉树中,有两个左叶子,分别是 9 和 15,所以返回 24 示例 2: 输入: root [1] 输出: 0 这都题目用递归的方法就可以解决…

『C++之STL』双端队列 - deque

前言 双端队列,Double-ended queue,简称为deque是一种线性结构的一种容器; 在数据结构中出现的顺序表与链表,或者栈与队列都算是线性结构; 在结构中,它与vector相比较会相似一些; 但是在实际当中,双端队列 - deque 包含了vector与list的优点; vector(顺序表) 支持随机访问,空…

1.12.C++项目:仿muduo库实现并发服务器之LoopThreadPool模块的设计

文章目录 一、LoopThreadPool模块二、实现思想(一)功能(二)意义(三)功能设计 三、代码 一、LoopThreadPool模块 1.线程数量可配置(0或多个) 2. 对所有的线程进行管理,其…

Vue3引入腾讯地图,点击坐标后实时获取经纬度

本文将介绍如何在Vue 引入腾讯地图组件,引入后可以直接在页面中渲染腾讯地图,实现 经纬度 与 地图锚点位置的双向绑定,如: 1,输入经纬度后,地图自动定位到指定位置;2,鼠标在地图点击…

MySQL InnoDB存储引擎的缓冲池和内存性能

MySQL数据库的InnoDB存储引擎详细记录了其缓冲池(Buffer Pool)和内存(Memory)的统计信息,这些信息在分析数据库性能和进行优化时非常重要。这些信息可以通过语句以下查询获取。 SHOW ENGINE INNODB STATUS; 本文将对这些统计信息进行介绍,并给出优化建…

多域名SSL数字证书是什么呢

多域名SSL数字证书是众多SSL数字证书中最灵活的一款SSL证书产品。一般一张SSL证书只能保护一个域名,即使能保护多个域名站点,证书保护的域名类型也有限制(通配符SSL数字证书)。多域名SSL数字证书既能用一张SSL证书保护多个域名网站,又不限制域…

pg ash自制版 pg_active_session_history

一、 实现功能 由于pgsentinel插件存在严重的内存占用问题,本篇改为自行实现,但其语句仍可以参考pgsentinel插件。PostgreSQL ash —— pgsentinel插件 学习与踩坑记录_CSDN博客 v1.0 根据pg 14版本设计及测试,仅支持收集主库信息。默认每10秒…

HarmonyOS/OpenHarmony原生应用-ArkTS万能卡片组件Toggle

组件提供勾选框样式、状态按钮样式及开关样式。该组件从API Version 8开始支持。 仅当ToggleType为Button时可包含子组件。 一、接口 Toggle(options: { type: ToggleType, isOn?: boolean }) 从API version 9开始,该接口支持在ArkTS卡片中使用。 参数: Toggle…

基于Java的驾校教练预约管理系统设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

文章目录 前言具体实现截图论文参考详细视频演示为什么选择我自己的网站自己的小程序(小蔡coding) 代码参考数据库参考源码获取 前言 💗博主介绍:✌全网粉丝10W,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、全栈领域优质创作者&am…

Python 提取加密的 PDF 中的文字

依赖 Python 库:fitz $ python -m pip install fitz注:如果运行下述脚本过程中遇到 No module named frontend,可执行 python -m pip install frontend(要求 Python >3.8)或 python -m pip install PyMuPDF Pyth…

AD20绘制电路板的外形

今天学习了绘制电路板外形的方法,记录一下,回头忘了还能在看看,便能很快的回忆起来了,比看视频啥的要高效的多。毕竟是自己写的,印象要深刻的多。 首先新建一个PCBDoc文件,方法如下图: 在新建的…

微信小程序canvas画布绘制base64图片并保存图片到相册中

WXML部分&#xff1a; <view class"img_" style"width: 100%;"><canvas type"2d" id"canvasId" style"width: 100%;height: 100%" ></canvas> <button style"margin: auto;width: 70%;marg…

Linux服务器快速搭建pytorch

Linux服务器搭建pytorch 文章目录 Linux服务器搭建pytorch一、使用FileZilla传输Anaconda二、激活Anaconda环境1.创建一个虚拟环境2.使用已有项目生成requirements.txt3.在虚拟环境中使用requirements.txt安装其他项目相关库 总结 一、使用FileZilla传输Anaconda 提示&#xf…

倍福TwinCAT3.0软件与C++通讯问题(EAP通讯)

文章目录 一. TwinCAT控制器之间的几种通讯方式1.添加EAP设备2.添加变量刷新的Task周期3. 测试 一. TwinCAT控制器之间的几种通讯方式 协议硬件要求实时性说明ADS通讯普通网卡&#xff0c;支持无线典型值&#xff1a;< 100msServer/Client&#xff0c;要写 PLC 程序&#x…

ROS | 新建工作空间及功能包

文章目录 概述一、操作教程1.创建工作空间2.创建功能包3.新建程序文件4.编写CMakeLists5.编译功能包6.运行节点概述 本节详细介绍了如何新建一个工作空间、功能包以及在功能包中如何创建程序文件并编译。 一、操作教程 1.创建工作空间 mkdir -p 自定义空间名称/src cd 自定义…

onlyoffice的介绍搭建、集成过程。Windows、Linux

文章目录 什么是onlyoffice功能系统要求安装必备组件 windows搭建资源下载安装数据库onlyoffice安装测试 Linux搭建dockerdocker-compose 项目中用到的技术&#xff0c;做个笔记哈~ 什么是onlyoffice 在本地服务器上安装ONLYOFFICE Docs Community Edition Community Edition…

网络安全—小白学习笔记

1.网络安全是什么 网络安全可以基于攻击和防御视角来分类&#xff0c;我们经常听到的 “红队”、“渗透测试” 等就是研究攻击技术&#xff0c;而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。 2.网络安全市场 一、是市场需求量高&#xff1b; 二、则是发展相对成熟入…

AC修炼计划(AtCoder Regular Contest 165)

传送门&#xff1a;AtCoder Regular Contest 165 - AtCoder 本次习题参考了樱雪猫大佬的题解&#xff0c;大佬的题解传送门如下&#xff1a;Atcoder Regular Contest 165 - 樱雪喵 - 博客园 (cnblogs.com) A - Sum equals LCM 第一题不算特别难 B - Sliding Window Sort 2 对…

众和策略:小盘和大盘的关系?

在股票商场上&#xff0c;股票能够被分为小盘股和大盘股两类。那么&#xff0c;二者之间有什么联络呢&#xff1f;这篇文章将从多个视点来分析小盘和大盘的联络。 商场表现 首要&#xff0c;让我们看看两者在商场表现上的差异。大盘股是市值较大的股票&#xff0c;一般在首要股…