基于深度学习的动物分类识别系统

基于深度学习的猫狗分类识别系统

项目概述

使用了PyQt5作为图形用户界面（GUI）框架，结合TensorFlow和MobileNetV2进行图像识别。基于MobileNetV2深度模型，支持20种猫科、38种犬科分类，准确率超95%。输出结果包括识别的动物类型（猫/狗/其他）、品种标签和置信度，帮助用户了解模型的预测结果及其准确性。

核心技术

多线程隔离GUI与计算任务
自适应RGB转换解决透明通道问题
前5名预测结果二次过滤机制
优先匹配策略提升准确率
交互设计：
双按钮引导式操作流程
图片拖拽区域可视化反馈
CSS样式美化界面元素
加载动画提升等待体验

数据集

模型训练集是 ImageNet 数据集（包含 1000 个类别、1400 万张图片），但通过代码中的 CAT_CLASSES 和 DOG_CLASSES 类别过滤器，实际生效的专用训练子集包含：
猫科数据：ImageNet 中 20 个猫相关类别（约 6,500+ 张图片）
犬科数据：ImageNet 中 38个狗相关类别（约 20,000+ 张图片）
排除干扰项：过滤了 18 个易混淆类别（如熊、獾等）

总结

该项目不仅是一个实用的人工智能应用，也是一个非常适合初学者深入理解深度学习、图像处理和部署流程的综合性项目。通过该项目的学习，可以掌握图像分类、模型训练、可视化展示、系统集成等多个关键技术点，为进一步探索更复杂的AI系统打下坚实基础。

如果你正在寻找一个既能体现技术实力又能展示成果的毕业设计或实战项目，那么这个“基于深度学习的猫狗分类识别系统”将是一个非常好的选择。

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