看到我的朋友几天前分享的消息，我的朋友可能渴望尝试，他们想制作合格的消息。但是，如果您想识别猫的情感表达，请先首先从猫的脸检测开始！
在这个项目中，我们将使用并构建深度学习应用程序来检测猫的面孔。
在开始解释之前，让我们首先快速浏览项目结构：
为了更好地分开代码，检测程序是在脚本中执行的，该脚本已编码。我们在类中实现该方法，并在CAT中使用该函数来执行CAT脸检测。
类的方法使用预训练的对象检测猫检测，可以检测20类。在此项目中，我们的目标是检测猫。如果是猫，我们将在中间添加测试结果：
上述CAT检测模型使用目标检测模型来构建模型训练以获得模型参数。
接下来，我们将使用深度学习的猫检测。该项目已在服务器应用程序的最终检测CAT上实现。该脚本负责解析请求并构建对客户的响应：
如上所示，使用装饰绑定该函数，将函数绑定到并使用该函数创建类型类型的给定参数。此支持和请求，我们还使用装饰功能注册错误处理程序。
要测试此API，请编写一个程序：
在上面的示例中，我们发送了两个请求以检测图像中的猫和猫，然后分析了两个请求的响应，并根据结果绘制结果：
您可以修改上述项目。例如，您可以直接在服务器上绘制一个检测框，并使用检测框返回图像。或阅读相机的视频框架以实时查看猫的动作状态；或被检测到的猫进一步面对。当然，您需要先训练猫情感识别模型。