【源码】基于Python和Flask的宠物品种识别系统

项目简介

本项目是基于Python和Flask搭建的宠物品种识别系统，借助预训练的ResNet-101模型实现对常见猫、狗品种的识别。用户上传宠物图片后，系统能自动分析并给出对应的品种类别。

项目的主要特性和功能

1. 强大的深度学习模型：采用在ImageNet上预训练的ResNet-101模型，在图像分类任务上有出色表现。
2. 模型微调适配：对模型最后几层进行微调，使其更贴合宠物品种分类需求。
3. 全面的数据预处理：对图像数据进行调整大小、随机翻转、旋转、裁剪、调整亮度和对比度及归一化等操作，保证输入数据格式统一。
4. 用户友好交互界面：设有简单的Web界面，方便用户上传图片并查看预测结果。
5. 精准预测功能：运用加载的模型对处理后的图像进行预测，输出预测结果。

安装使用步骤

假设你已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作： 1. 环境准备：安装Python和PyTorch库，确保PyTorch版本符合项目要求。 2. 运行前配置：在运行代码前，若使用的系统不是Mac M系列芯片，需根据本地Pytorch配置将设备定义为cpu或者cuda。 3. 运行模型：根据项目结构，运行必要的Python脚本进行模型训练和预测。 4. 模型测试：手动添加待识别图片至demo文件夹中的对应目录，更改predict.py中image_path的值后直接运行predict.py，按照输出对应相应的索引来读取预测的品种。 5. 部署应用（可选）：若有需要，可将模型部署到Web服务器，通过Web界面进行品种识别。

注意：此项目依赖于Python和PyTorch，运行前请确保这些依赖已正确安装。由于涉及深度学习模型的训练和预测，建议在有适当计算资源（如GPU）的环境中运行。目前项目前端与后端之间未成功完成交互，后续会完善此功能。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】