一、介绍

动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言，并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，通过收集4种常见的动物图像数据集（猫、狗、鸡、马）然后进行模型训练，得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张动物图片，识别其名称。

二、系统效果图片展示

三、演示视频 and 完整代码 and 安装

地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/ohtysy62ob1glubc

四、卷积神经网络算法

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别领域。它通过模仿生物视觉系统的结构，能够有效提取图像的特征，特别适合处理具有空间结构的数据（如图像）。CNN主要由卷积层、池化层和全连接层构成。

卷积层是CNN的核心部分，它通过卷积核扫描图像，提取局部特征，如边缘、角点等。这些局部特征进一步组合，形成更复杂的特征，如形状和图案。池化层则用于降低数据维度，减少计算量，同时保持重要的特征信息，常用的方法有最大池化和平均池化。全连接层则将提取的特征映射为类别概率，最终用于分类或识别任务。

CNN在图像识别中的应用非常广泛。例如，经典的ResNet、VGG等模型通过大量卷积层的堆叠，能在大规模数据集上实现高精度的图像分类。此外，CNN还被广泛应用于目标检测、图像分割、姿态估计等任务。其自动特征提取的能力使得CNN在处理图像相关任务时效果显著优于传统算法，成为图像识别的主流技术。