47、机器人中的人工智能：猫狗图像识别实践

最新推荐文章于 2025-11-29 12:55:56 发布
最新推荐文章于 2025-11-29 12:55:56 发布
阅读量17 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Python全栈学习指南 文章标签： 人工智能 机器人 卷积神经网络
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/week9/article/details/154374666

机器人中的人工智能：猫狗图像识别实践

1. 数据准备

如果你想使用机器学习软件进行更多实验，可以从以下来源下载完整的猫狗数据集：
- Kaggle： www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/data
- Microsoft： https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=54765

截断的猫狗数据集列表位于 https://github.com/switchdoclabs/CatsAndDogsTruncatedData ，约 65MB，也包含在 www.dummies.com/go/pythonaiofd3e 的软件中。

为确保数据结构适合示例程序，在程序目录中运行以下命令下载所有截断数据到正确的目录结构： 

git clon
订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
IAB广州开发区人工智能AI培训项目_包含手写数字识别猫狗分类人脸识别车辆图像处理无人驾驶增强学习自然语言处理等多个AI实践模块_旨在培养学员掌握计算机视觉深度学习.zip
08-14
广州开发区人工智能AI培训项目是一个全面的教育项目，旨在通过实践操作训练学员们掌握计算机视觉和深度学习领域的核心技能。该项目覆盖了人工智能领域的多个重要模块，其中包含了手写数字识别、猫狗分类、人脸识别、...
软件 2.0 的应用领域：图像识别语音识别
AI大模型应用之禅
01-02 1038
软件 2.0, 图像识别, 语音识别, 深度学习, 神经网络, 计算机视觉, 自然语言处理, 算法原理, 应用场景 1. 背景介绍 软件 2.0 时代正在到来，它标志着软件开发从传统的代码编写转向更智能、更自动化、更接近人类思维的方式。深度学习作为人工智能的核心技术，正在推动软件 2
AI人工智能深度学习算法：在产业机器人中的应用
AI大模型应用之禅
10-08 680
深度学习、产业机器人、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、算法原理、应用场景、未来趋势 1. 背景介绍 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习算法在各个领域取得了突破性的进展，为产业机器人带来了革命性的变革。产业机器人，作为工业生产的重要组成部分，在制造、物流、农业等领域发挥着越来越重
31、深度学习与图像识别：从基础到应用
grpc6streamer的博客
09-10 18
本文深入探讨了深度学习在图像识别领域的应用，从基础概念到关键技术流程，涵盖了学习率优化、梯度消失问题、激活函数选择、正则化方法（如 Dropout）、迁移学习与端到端学习等核心内容。文章介绍了传统图像处理方法如特征脸与PCA结合SVM的分类方式，并对比了CNN等深度学习方法的优势。通过实际代码示例展示了图像加载、滤波、特征提取与分类全过程，分析了智能安防等人脸识别应用场景，并展望了多模态融合、边缘计算和模型可解释性等未来发展趋势。
从 AlphaGo 到具身机器人：AI 四力阶梯的突破之旅
qq_40286307的博客
07-20 960
AI能力进化四阶梯：从感知到具身的智能跃迁 本文系统梳理了人工智能发展的四个关键能力阶段：感知智能（视觉/听觉识别）、认知智能（语义理解与推理）、决策智能（最优策略选择）和具身智能（物理世界行动）。通过扫地机器人夜间工作、AlphaGo下棋等生动案例，揭示了每阶段的技术突破：卷积神经网络实现图像识别、Transformer架构赋能语言理解、强化学习优化决策、多模态模型驱动机器人行动。文章指出四层能力呈递进关系，数据积累引发质变，同时强调各阶段对应的治理挑战，包括数据偏见、模型幻觉、决策黑箱和物理安全等问题。
猫狗识别项目
2303_76972906的博客
06-23 938
在猫狗识别项目中，除了我们项目使用的框架外,还有一些经典的算法/框架主要包括MobileNetV2、ResNet50和InceptionV3等。
卷积神经网络（CNN）：图像识别的利器，原理深度剖析
2501_91624122的博客
06-27 887
《揭秘卷积神经网络：图像识别的核心技术》摘要： 卷积神经网络(CNN)是图像识别领域的核心算法，其灵感源自生物视觉系统。典型CNN结构包含卷积层（特征提取）、池化层（降维处理）和全连接层（分类输出）三大部分。从1998年LeNet-5到2012年革命性的AlexNet，CNN架构持续进化，在图像分类、目标检测等任务中表现卓越。初学者可通过学习数学基础、编程技能，使用TensorFlow等框架实践入门。随着硬件发展和数据积累，CNN技术已广泛应用于安防、医疗、自动驾驶等领域，成为推动人工智能发展的重要引擎。
46、机器人编程与人工智能应用
week9的博客
11-01 19
本文介绍了机器人编程中传感器与电机运动的协调机制，通过Python实现简单反馈控制和自主决策的机器人大脑，并探讨了基于多线程的更优架构设计。进一步结合人工智能技术，展示了如何利用TensorFlow和机器学习实现机器人视觉识别猫狗、寻找球体等任务。文章包含详细代码示例、操作流程、程序对比及未来扩展方向，适合对机器人开发与AI应用感兴趣的读者学习与实践。
2.17人工智能图像识别应用基础课后总结
2301_82123172的博客
02-17 661
3️⃣多标签分类（Multi-label）：样本可同时属于多个类别（如多目标检测、短视频多标签分类）。在智能生活这一方面，如语音助手（小爱、Siri）、自动驾驶、人脸识别考勤、智能家居（灯光控制）等。1️⃣回归（Regression）：预测连续值（如房价），目标是最小化预测值与真实值的差距。图像领域：图像分类（ResNet）、目标检测（YOLO）、人脸合成（StyleGAN）。1️⃣无监督学习：处理无标签数据，典型任务包括聚类（如用户分群）、主成分分析（降维）。
从猫狗不分到实时识别准确率超过99%，计算机图像识别是如何做到的？
AI科技大本营
03-01 2012
十年前，研究人员认为让计算机来区分猫和狗几乎是不可能的。如今，计算机视觉识别的准确率已超过99%。Joseph Redmon通过一个叫YOLO的开源目标检测方法，可以迅速识别图像和视频中的...
基于深度学习视觉感知技术开发的智能宠物喂食机器人，通过 AI 图像识别、智能称重、手机 APP 远程控制等技术，实现自动化、智能化的宠物喂养管理，同时支持实时视频监控，让宠物主人随时随地了解宠物状态
09-28
基于深度学习视觉感知技术开发的智能宠物喂食机器人，通过 AI 图像识别、智能称重、手机 APP 远程控制等技术，实现自动化、智能化的宠物喂养管理，同时支持实时视频监控，让宠物主人随时随地了解宠物状态。...
Pytorch猫狗图像识别新版教程：ResNet模型与迁移学习
猫狗图像识别指的是利用计算机视觉和深度学习技术，对图像中的猫和狗进行自动识别与分类的过程。这是深度学习在图像处理领域应用的一个典型案例，常被用于验证卷积神经网络（CNN）模型的性能。 #### 迁移学习 迁移...
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
最新发布
uncle_ll的博客
11-29 730
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1405
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
信息检索13
2301_80828873的博客
11-26 1956
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 1448
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1208
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 659
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
卫星遥感落地林草监测：多源数据融合+AI算法
okk202586的博客
11-27 513
全面完善昌吉州林草资源网络感知体系，建立全州林草资源一体化综合管理平台，全面加强林草安全防火监测预警、有害生物防治信息化、林草资源监管能力，实现林草资源、安全防火、有害生物防控、林长制监督管理等。在不同区域、不同场景下的落地能力，案例可以充分说明，智慧林草并非单纯的技术堆砌，而是真正贴合林草业务流程、解决实际问题的“实战型”方案，太空守护林海正在变成可能~根据林草业务需要，建设林长制、资源监管、生态保护、生态修复、灾害防护、科技创新等六类业务系统，构建智慧林草综合监管业务系统体系，全面支撑林草业务。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值