使用曲率积分和动态时间规整，让我们深入研究抹香鲸识别！前言最近，我们参加了Capgemini的全球数据科学挑战赛。我与Acores鲸鱼研究中心合作，挑战抹香鲸的识别任务，用人工智能帮助拯救抹香鲸的生命。为了完成这项任务，我们收集了过去几年几千张的鲸鱼照片。在训练数据集中，平均每头鲸鱼有1.77张照片，很多动物只出现过一次，因此，我们的目标是，给定一个新的图片，在已有数据中找出最相似的。因此，如
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2024-08-09 08:22:41
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目录1.项目数据及源码2.任务介绍3.数据处理3.1.数据预处理3.2.可视化数据3.3.配置数据集4.网络设计4.1.Xception简单介绍4.2.设计网络模型5.模型评估5.1.准确率评估5.2.绘制混淆矩阵5.3.进行预测 1.项目数据及源码2.任务介绍数据结构为：data
├── cat（文件夹含1000张图像）
│
├── chook（文件夹含1000张图像）
│
├── dog（文
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2024-05-15 14:30:47
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模型加速之轻量化网络实现模型加速的方法： 1.轻量化设计：从模型设计时就采用一些轻量化的思想，例如采用深度可分离卷积、分组卷积等轻量化卷积方式，减少卷积过程的计算量。此外，利用全局池化来取代全连接层，利用1*1卷积实现特征的通道降维，也可以降低模型的计算量，这两点在众多网络中已经得到了应用；2.BN层合并：在训练检测模型时，BN层可以有效加速收敛，并在一定程度上防止模型的过拟合，但在前向测试时，B
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2023-10-03 22:45:18
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动物识别数据集，动物分类数据集，动物数据集，动物分类识别，a
原创
2022-09-11 00:14:30
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python和Java不同，是一门动态语言：在创建对象的时候，我们并不需要声明对象的类型。这在简化书写方面带来了极大的便利，但是对于IDE来说，智能地辨别这些类型，并给出相应的代码提示就十分困难。比如爬虫的代码：IDE通常无法有效地识别类型，然后给出相应的提示。实际上pycharm提供了称为Type Hint的方法，来给IDE进行类型提示，以更便捷地获取代码提示。参考网站：https://www
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2023-12-14 05:33:56
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前言
LSTM 航空乘客预测单步预测的两种情况。 简单运用LSTM 模型进行预测分析。
加入注意力机制的LSTM 对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合预测。
多层 LSTM 对航空乘客预测 简单运用多层的LSTM 模型进行预测分析。
双向LSTM 对航空乘客预测双向LSTM网络对其进行预测。
MLP多层感知器 对航空乘客预测 使用MLP 对航空乘客预测本文采用的CNN
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2023-12-10 21:53:21
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首先，训练数据源，分为正样本和负样本。先区分正负样本的文件夹，结构如下：cmd执行的指令 harresult训练集合生成的结果文件夹，需要自行创建 negative负样本文件夹 positive正样本文件夹####开始发车 ###（一）创建正负样本的目录说明文件 win电脑cmd窗口，可以输入dir/s/b>1.txt用于生成目录说明文件 (1)下图为正样本目录说明文件截图第一列是图
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2023-08-02 20:19:24
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文章目录一、环境准备二、代码编写 一、环境准备1.将下载的Anaconda与pycharm关联：（1）点击File->Setting（2）选择Project：codes->Python Interpreter（3）添加已经安装的Anaconda环境（4）路径参考如下2.准备需要的文件 在pycharm中新建的工程中，添加两个需要存放数据的文件夹 datasets和images文件夹：
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2023-10-14 22:52:17
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问题描述建立一个动物识别系统的规则库，编写程序用以识别虎、豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁等7种动物。为了识别这些动物，可以根据动物识别的特征，建立包含下述规则库：R1：if 动物有毛发 then 动物是哺乳动物R2：if 动物有奶 then 动物是哺乳动物R3：if 动物有羽毛 then 动物是鸟R4：if 动物会飞 and 会生蛋 then 动物是鸟R5：if 动物吃肉 then 动物是食
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2024-01-03 09:19:29
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本实验仿照书中例题，用C++语言实现了一个简单的动物识别专家系统。该系统可以识别老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁这7种动物及根据一些特征识别部分物种。 知识库 在本系统当中，知识库中的知识用产生式规则来表示，共有如下15条规则。 R1 IF该动物有奶THEN该动物是哺乳动物 R2 IF该动物有毛发THEN该动物是哺乳动物 R3 IF该动物有羽毛THEN该动物是鸟 R4 I
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2024-01-12 13:02:58
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文章目录0 前言1 深度学习实现动物识别与检测2 卷积神经网络2.1卷积层2.2 池化层2.3 激活函数2.4 全连接层2.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3 YOLOV53.1 网络架构图3.2 输入端3.3 基准网络3.4 Neck网络3.5 Head输出层4 数据集准备4.1 数据标注简介4.2 数据保存5 模型训练5.1 修改数据配置文件5.2 修改模型配置文
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2024-08-09 16:53:18
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手持式电子耳标读卡器|检疫证明识读器KT50B2是一款25寸高清高亮720P显示屏，满足户外作业要求支持蓝牙、WIFI、4G等通信;符合ISO 11784/5 动物标登识别国际标准，支持FDX-B和HDX动物协议格式;可识读利拉伐、安乐福Allflex所有电子耳标及国产低频电子耳标;可识读牛羊、宠物、野生动物、金龙鱼等注射型芯片;识读距离5-15cm，支持二次开发，可选配手持延长杆;IP65防护等
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2024-06-14 07:01:06
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Python调用百度API进行动植物识别1. 作者介绍2. 百度API动植物识别接口介绍2.1 百度API2.2 动植物识别中用到的技术2.2.1 深度学习3. 实验过程3.1 实验环境3.2 数据集3.3 实验步骤3.4 完整实验代码3.5 实验结果与分析4. 参考 1. 作者介绍何昕，女，西安工程大学电子信息学院，2021级硕士研究生 研究方向：计算机视觉 孟莉苹，女，西安工程大学电子信息学
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2023-11-03 00:26:50
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比传统人脸识别更复杂狗识别：由于品种多，脸的变化也很大，一起识别有难度
对于同一品种、体型大小相似的狗，面部特征区别不大，相似性高，增加了识别难度。人脸有更结构化的特征，方便提取，鼻子眼睛耳朵等部位的相对位置也较为稳定，便于识别。但是动物的脸部有毛发，还有纹理变化等干扰因素，这些都增加了动物脸识别的难度。脸部图像的采集是识别脸的重要一环，与人类相比较，动物图像采集更不可控，无法让动物自觉的将脸部较
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2023-11-12 22:59:09
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背景：在车载监控回传的视频里判断该车里是否有猪解决思路：在回传视频里做物体识别，如果有猪就框出来并且给出一个代表值day1 2021-10-27设想：物体识别，并且在图中框出来猪1.找正样本最开始对正样本负样本blabla没有概念，所以瞎转在csdn里搜猪的数据包，找到了一个1447图+标注文件的数据包，因为以前没做过CV类的东西，感觉牛逼，赶紧下载。 下载后就这个样子，所有图片都是裁好
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2023-10-24 14:38:55
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# Python 动物识别
随着人工智能和机器学习技术的快速发展，动物识别逐渐成为一个热门的研究领域。利用 Python，开发者可以利用众多深度学习框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）来构建动物识别模型。本文将介绍如何通过 Python 进行动物识别，并提供简单的代码示例。
## 项目背景
动物识别的应用广泛，比如在生态保护、动物监测和野生动物调查等领域。通过对动物图像进行分
在当今世界，动物识别技术，尤其是基于Java的解决方案，正变得越来越重要。无论是在生态监测、野生动物保护，还是在宠物管理中，这项技术都展现出了巨大的应用潜力。在这篇博文中，我将详细记录我在处理“Java动物识别”问题时的思路与解决方案。
### 版本对比
在着手解决问题之前，我需要了解不同Java版本在动物识别功能方面的差异。通过分析，我得到以下对比：
| 特性 | Java
# 动物识别Java：科技与自然的结合
在现代社会，计算机视觉技术的发展使得动物识别变得不再是科学家的专利。借助于 Java 编程语言，我们可以轻松实现动物识别应用。本文将探讨如何利用 Java 创建一个简单的动物识别系统，并提供详细代码示例。
## 一、什么是动物识别？
动物识别是指借助于计算机视觉技术识别图像或视频中的动物。通常，这一过程涉及几个步骤，包括图像获取、预处理、特征萃取和分类
生物识别技术是依靠人体的身体特征来进行身份验证的一种解决方案。人体的生物特征包括指纹、声音、脸孔、视网膜、掌形、骨架等等。所谓的生物识别的核心在于如何获取这些生物特征，并将之转换为数字信息，存储于计算机中，利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份。 由于人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性，这一生物密钥无法复制，失窃或被遗忘。而常见的口令、IC卡
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2023-12-18 09:35:35
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一、题目这是一个用以识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁七种动物的产生式系统。为了实现对这些动物的识别，该系统建立了如下规则库：R1： IF 该动物有毛 THEN 该动物是哺乳动物R2： IF 该动物有奶 THEN 该动物是哺乳动物R3： IF 该动物有羽毛 THEN 该动物是鸟R4： IF 该动物会飞 AND 该动物会下蛋 THEN 该动物是鸟R5：
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2023-10-07 12:29:06
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