项目简介

欢迎来到「CNN图像分类」项目页面！这是一个基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的图像分类实践，适合想了解深度学习在计算机视觉中应用的开发者。通过本项目，你将学习如何使用CNN对图像进行分类，并体验从数据预处理到模型训练的完整流程。

核心内容

  • 技术原理：CNN通过卷积层提取图像特征，池化层降低维度，最终通过全连接层实现分类。
  • 实战案例：使用经典数据集（如CIFAR-10）训练模型，支持多分类任务。
  • 扩展资源：

实现步骤

  1. 数据准备

    • 加载并划分训练/测试数据集
    • 数据增强（旋转、翻转等）
    • 数据预处理

  2. 模型构建

    • 定义卷积层、池化层和全连接层
    • 示例代码片段： 
      model = Sequential([
    Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32,32,3)),
    MaxPooling2D((2,2)),
    Flatten(),
    Dense(10, activation='softmax')
])
    • CNN结构

  3. 训练与评估

    • 使用GPU加速训练过程
    • 监控准确率和损失曲线
    • 训练过程

项目示例

尝试用以下代码分类猫狗图像： 

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(150,150,3)),
    MaxPooling2D(2,2),
    Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    MaxPooling2D(2,2),
    Flatten(),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(2, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

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小贴士

  • 可尝试替换为其他数据集（如MNIST、ImageNet）
  • 图像尺寸需与模型输入层匹配
  • 图像分类示例

如需进一步学习，可参考 深度学习基础概念 📚