基于ResNet-50深度学习的犬种识别小程序

编译器为Pycharm，Django框架+微信小程序实现，深度学习模型ResNet-50

项目概述：
开发一个基于深度学习的犬种识别小程序，用户可以通过上传狗狗的图片，系统将返回该狗狗的品种信息。
采用Pycharm作为编译器，Django框架作为后端实现，微信小程序作为前端。
使用深度学习模型ResNet-50进行狗狗品种识别。

用户需求：
用户希望通过上传图片快速获取狗狗品种信息。
用户期望界面友好，操作简单。
用户希望识别结果准确可靠。

功能需求：
图片上传功能：用户可以通过点击按钮或拖拽的方式上传狗狗的图片。
犬种识别功能：系统接收用户上传的图片，通过ResNet-50模型进行犬种识别，并返回识别结果。
结果展示功能：系统将识别结果以文字形式展示给用户，显示狗狗的品种信息。
错误处理功能：系统需要能够处理用户上传错误的图片，如格式不正确或不包含狗狗的图片。
用户反馈功能：用户可以对识别结果进行反馈，提供准确性反馈或纠错建议。

系统架构需求：
后端架构：使用Django框架搭建后端服务，包括接收用户上传的图片、调用深度学习模型进行识别、返回识别结果等功能。
前端架构：微信小程序作为前端界面，提供图片上传功能和显示识别结果的界面。
深度学习模型集成：集成ResNet-50模型，用于狗狗品种识别任务。
数据库设计：需要设计数据库存储用户上传的图片和识别结果，以及用户反馈信息等。

性能需求：
识别速度：系统需要保证快速的识别速度，提高用户体验。
准确性：系统需要保证识别结果的准确性，提高用户信任度。

安全需求：
数据隐私：确保用户上传的图片和个人信息不被泄露。
系统安全：防止恶意攻击，保障系统运行安全稳定。

其他需求：
界面设计：设计简洁直观的用户界面，提高用户体验。
部署要求：确保系统能够顺利部署上线，保证稳定运行。

源码联系UP主 -> https://space.bilibili.com/329101171