基于GoogLeNet的鸟类识别任务

鸟类识别是计算机视觉中的重要应用之一，可以在生态学、动物行为研究、环境监测等领域发挥重要作用。本文将介绍如何使用GoogLeNet模型实现鸟类图像分类任务，并提供相应的源代码。

1. 数据集准备

首先，我们需要一个包含鸟类图像的数据集来训练和测试我们的模型。可以使用公开的鸟类图像数据集，如CUB-200-2011、FGVC Aircraft等。这些数据集中包含数千张鸟类图像，被分为不同的类别。

在本文中，我们以CUB-200-2011数据集为例进行说明。该数据集包含200个鸟类别，共有11,788张图像。我们将使用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。首先，我们需要下载并解压数据集。

import os
import urllib.request
import tarfile

# 下载数据集
url = 'http://www.vision.caltech.edu/visipedia-data/CUB-200-2011/CUB_200_2011.tgz'
filename