什么软件分辨狗的品种?

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使用Wolfram语言和系统进行神经图像识别

神经网络的最新进展导致了创建可以理解猫、人脸、人类姿势和其他目标的图像的工具。该系统利用深度神经网络的独特功能来理解狗的品种。

通过从神经网络模型导出计算图,Wolfram Language能够在本地而不是在云端运行计算。该系统不需要互联网连接并使用本地计算资源。

这个系统的灵感来自于一个名为dog-breed-detector的Python库,它使用了一种叫做inception-v3深度人工神经网络模型。该模型是经过广泛的训练(包括数百万个具有正确标签的图像),使它能够识别数千个不同的类别。

为了使模型特别擅长识别狗的品种,该系统在训练模型上通过来自kaggle dog breed identifiction数据集的10000个额外的有标签图像上进行额外训练。

这个基于机器学习的对象识别系统提供了三种模式。第一种模式允许从本地磁盘加载图像。第二种模式允许从摄像头拍摄图像。第三个模式从网络URL获取图像并将其识别为狗(或错误地识别而不是狗)的品种。识别可能需要几秒钟,并且只有在启动应用程序时才显示识别时间。

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