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从零开始构建的一个宠物识别系统，包括爬虫、深度学习模型和WEB服务。爬虫使用requests+beautifulsoup4+gevent，深度学习模型使用TensoFlow 2.0，WEB服务使用Vue.js+Element UI。

介绍

这是一个从零开始构建的深度学习小项目，提供猫、狗、鼠、兔四种宠物的识别服务。

共包含如下几部分：

• 爬虫
  • 从网络上下载宠物图片，构建训练用的数据集
  • gevent + requests + beautifulsoup4
• 深度学习模型
  • 鉴于我们的数据比较少，这部分需要做迁移学习
  • TensorFlow 2.0 + DenseNet121
• Web服务
  • 使用Web提供宠物图片识别服务
  • 后端 Flask
  • 前端 Vue.js + Element UI

快速开始

1.如何启动web服务？

• 切换到项目根目录下;
• 安装requirements.txt中的依赖;
• 通过python3 app.py启动web服务;
• 浏览器打开 http://localhost:5000/ 访问index页面。

项目现在支持使用docker启动啦~你可以选择拉取我构建好的docker镜像简单体验一下。

安装好docker，然后在终端输入：

docker run --rm -p 5000:5000 --name pet aaronjny/pets_classifier

等镜像拉取完成、并成功运行了容器后，可以在浏览器输入http://localhost:5000/进行体验。

2.如何训练自己的模型？

• 切换到项目根目录下;
• 安装requirements.txt中的依赖;
• 通过python3 spider.py启动爬虫程序;
• 人工筛选，删除不正确的图片;
• 修改settings.py里的相关参数;
• 通过python3 train.py启动训练脚本。

更多信息

请访问博文:

从零开始编写一个宠物识别系统（爬虫、模型训练和调优、模型部署、Web服务） (https://www.aaronjny.com/articles/2019/12/17/1576592367309.html)

或

从零开始编写一个宠物识别系统（爬虫、模型训练和调优、模型部署、Web服务） (https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/103605988)