掌握图像数据的预处理 掌握卷积神经网络的原理与应用 掌握如何通过 Keras 搭建基于卷积神经网络的细粒度图像识别模型 掌握如何进行模型评估

在入门课程中，我们完成了一个针对六种室外场景图像的分类网络。可以看出数据集中六种类别的样本之间具有较大的差异度，而真实场景中，待分类的类别之间可能因为同属一种物体大类而仅仅存在细微的差别。例如，对于神经网络而言，区分玫瑰花与月季花的难度要远远大于区分花与树木。 在这个项目中，数据集包含了10种不同物种猴子的图像，我们将训练一个细粒度分类模型，并尝试对输入的未知种类猴子进行识别。你将学习到如果进行图像数据的预处理，搭建深度卷积神经网络模型，并使用训练得到的模型进行细粒度图像识别。

6小时

数据图像的预处理和数据增强方法、卷积神经网络基础、细粒度图像识别模型的搭建与评估

掌握细粒度图像识别。