Python实战：实现人马图像分类——使用卷积神经网络（含源代码）

Python实战：实现人马图像分类——使用卷积神经网络（含源代码）

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是目前计算机视觉领域的一种重要深度学习模型，已被广泛应用于图像识别、图像分类、物体检测等场景。本文将介绍如何使用Python实现基于CNN的人马图像分类，并附上完整的源代码。

首先，我们需要准备好数据集。在这个例子中，我们使用的数据集由人和马的图像组成，每张图像的大小为224x224，其中人马各有500张图像。可以从以下链接下载数据集：

https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=54765

下载并解压后，将训练数据放在“./train/horses”和“./train/humans”目录下，将测试数据放在“./test/horses”和“./test/humans”目录下。

接下来，我们将使用Keras框架搭建卷积神经网络模型。代码如下所示：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D