最佳答案实验报告：基于计算机视觉的狗狗种类识别 引言：本实验旨在利用计算机视觉方法对狗狗图片进行分类识别，目的是提高计算机对于图像的智能识别能力，并探究计算机视觉的应用前景。 一...
实验报告：基于计算机视觉的狗狗种类识别
引言：本实验旨在利用计算机视觉方法对狗狗图片进行分类识别，目的是提高计算机对于图像的智能识别能力，并探究计算机视觉的应用前景。
一、数据集的处理
1. 数据收集：我们在网上收集了两个数据集，一个是Kaggle上的Dogs vs. Cats数据集，另一个是Stanford研究院发布的120个狗狗类别的数据集。在收集过程中，我们尽可能地去除了重复的图片和错误的标签，确保数据质量。
2. 数据预处理：在进行机器学习之前，我们需要对数据集进行预处理。首先，我们将图片进行统一大小的剪裁，并将其缩放为200*200像素大小。其次，我们将图片转换为灰度图像，以便于图像的处理和计算。最后，我们将图片转换为numpy数组，以便于后面的人工智能模型应用。
二、卷积神经网络的构造
1. 网络架构：本实验采用基于Keras的卷积神经网络模型，总共分为四个卷积层和两个全连接层。其中，每个卷积层后接一个最大池化层，以减少特征图的尺寸。在模型搭建过程中，我们选择了常用的relu激活函数和Adam优化器，以及交叉熵损失函数。
2. 训练过程：我们将数据集分为训练集和测试集进行训练和测试。在训练过程中，我们采用了批量随机梯度下降法，并将每个批量设置为32。迭代次数为100个epoch。
三、模型评估与优化
1. 模型评估：我们采用了准确率（accuracy）和损失函数（loss）来评估模型的表现。在模型训练过程中，我们发现模型容易发生过拟合的情况，因此我们加入了dropout层来随机丢弃一些神经元，以减少训练过程中的过拟合。
2. 模型优化：为了进一步提高模型的识别率，我们对数据集进行了增强处理，包括旋转、翻转、缩放等方式。同时，我们还将网络的深度加深，以增加网络的表达能力。经过优化后，我们的模型的准确率达到了85%左右，效果还算不错。
结论：综上所述，本实验利用卷积神经网络实现了狗狗图片的分类识别，并对模型进行了优化。通过本实验的实践，我们更加深入地了解了计算机视觉和深度学习方法在图像处理方面的应用，也为以后的人工智能研究积累了一些经验。
