💡《目标识别100例》使用的是Python语言、TensorFlow框架，包含了几十种CNN算法案例 💎 附有 🖥 源码 与 📊 数据 ，可一键运行，避免调试烦恼 🏆 课程大作业、毕业论文可直接考借鉴 🎈 同时 附带各种算法原理及对应的代码教程，用户可根据自身情况快速排列组合，在不同的数据集上实验, 应用组合写论文！ 我们的代码流程图如下： 文章目录 一、前期工作 1. 设置GPU 2. 导入数据 3. 查看数据 二、数据预处理 1. 加载数据 2. 可视化数据 3. 再次检查数据 4. 配置数据集 5. 归一化 三、构建VGG-19网络 1. 官方模型（已打包好） 2. 自建模型 3. 网络结构图 四、编译 五、训练模型 六、模型评估 七、保存and加载模型 八、预测 一、前期工作 本文将实现灵笼中人物角色的识别。较上一篇文章，这次我采用了VGG-19结构，并增加了预测与保存and加载模型两个部分。 1. 设置GPU 如果使用的是CPU可以忽略这步
该博客通过Python和TensorFlow框架，详细介绍了如何利用VGG-19网络进行目标识别，特别是在识别灵笼动画中的人物角色。内容涵盖了数据预处理、构建VGG-19模型、模型训练、评估和保存加载模型等步骤。
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