这是一个从零开始构建的深度学习小项目,提供猫、狗、鼠、兔四种宠物的识别服务。
共包含如下几部分:
- 爬虫
- 从网络上下载宠物图片,构建训练用的数据集
- gevent + requests + beautifulsoup4
- 深度学习模型
- 鉴于我们的数据比较少,这部分需要做迁移学习
- TensorFlow 2.0 + DenseNet121
- Web服务
- 使用Web提供宠物图片识别服务
- 后端 Flask
- 前端 Vue.js + Element UI
1.如何启动web服务?
- 切换到项目根目录下;
- 安装requirements.txt中的依赖;
- 通过
python3 app.py
启动web服务; - 浏览器打开 http://localhost:5000/ 访问index页面。
项目现在支持使用docker启动啦~你可以选择拉取我构建好的docker镜像简单体验一下。
安装好docker,然后在终端输入:
docker run --rm -p 5000:5000 --name pet aaronjny/pets_classifier
等镜像拉取完成、并成功运行了容器后,可以在浏览器输入
http://localhost:5000/
进行体验。
2.如何训练自己的模型?
- 切换到项目根目录下;
- 安装requirements.txt中的依赖;
- 通过
python3 spider.py
启动爬虫程序; - 人工筛选,删除不正确的图片;
- 修改
settings.py
里的相关参数; - 通过
python3 train.py
启动训练脚本。
请访问博文:
从零开始编写一个宠物识别系统(爬虫、模型训练和调优、模型部署、Web服务) (https://www.aaronjny.com/articles/2019/12/17/1576592367309.html)
或
从零开始编写一个宠物识别系统(爬虫、模型训练和调优、模型部署、Web服务) (https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/103605988)