介绍
机器学习,人工智能,深度学习作业项目。卫星图像识别系统。基于tensorflow,使用卷积神经网络实现对卫星影像(飞机,湖泊)的识别,通过对相关数据集的训练(1400张影像图片)生成训练模型,使用django框架将数据结果进行显示,并增加后台管理系统方便使用信息的查看。
主要代码
model = tf.keras.Sequential() #顺序模型
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), input_shape=(256, 256, 3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D())
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D())
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D())
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(512, (3, 3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(512, (3, 3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D())
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(512, (3, 3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(512, (3, 3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(512, (3, 3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D())
model.add(tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
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