机构名称：
¥ 1.0
该项目着重于使用卷积神经网络（CNN）的动物和鸟类鉴定系统的开发。野生动植物保护和生态研究要求准确的物种识别，拟议的系统采用深度学习来满足这一需求。通过在动物和鸟类图像的各种数据集上训练CNN，该系统在物种鉴定方面具有很高的精度，从而有助于保护工作。面对环境威胁，该项目解决了物种保存的紧迫性。传统物种识别方法通常是耗时的，容易出现人为错误。基于CNN的方法提供了更有效，更准确的解决方案。该项目的基础在于一个全面的图像数据集，包括广泛的物种，使CNN能够识别微妙的视觉区别。该项目不仅涉及培训CNN，还涉及创建一个用户友好的界面，以简化图像上传和快速的物种识别。这种可访问性可确保广泛的受众可以从该技术中受益，从而支持物种保存的原因。通过利用CNN，该项目代表了野生动植物保护的强大工具，加速了物种鉴定的过程，促进有效的保护措施，并有助于监测生物多样性。它突出了协作努力在保护我们星球的自然遗产方面的重要性。关键字：卷积神经网络（CNN），物种识别。
来自图像的物种识别
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