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试图识别鸟类是一项具挑战性的工作,往往导致模棱两可的标签。多次专业鸟类观察者无法识别图像的种类的鸟。虽然许多鸟类都有相同的基本组部件像嘴一样,腿,羽毛,等等,他们可以在不同的形状和外观。鸟类物种的识别是一个具有挑战性的任务对于人类和电脑。照明、背景或位置的变化等因素(喜欢游泳的鸟,飞翔的鸟)有更大的影响在认识计算机的鸟类。
在这个python项目中,我们将与python应用机器学习的力量,发现的鸟类图片。
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项目描述
项目的主要思想是给鸟图像作为输入并打印它的名字作为输出。
算法中使用的项目:
使用数据集
Caltech-UCSD鸟- 200 - 2011(幼崽- 200 - 2011):
它包含200类和11788图片的鸟类。
项目实施
完成项目做以下步骤:
结果
经过培训和测试算法的完整的数据集,我们就可以识别51.6%的鸟类和测试精度。
软件需求:Pycharm和Python3。
编程语言:Python, Scikit图书馆学习。
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