目录一.数据处理 二.构造网络三.训练和测试四.展示结果一.数据处理 Dogs vs. Cats(猫狗大战)，其中训练集有20000张，猫狗各占一半，验证集20000，测试集2000张，没有标定是猫还是狗。要求设计一种算法对测试集中的猫狗图片进行判别，是一个传统的二分类问题。 拿到数据，先查看数据集，可以看到图片的大小均不一致且没有y值。所以我们需要自
现实世界中我们可以对各种对象进行分类，并且类还有一定的等级、层次，下面以大家熟悉的动物的分类为例介绍分类的特点。动物分类学家根据动物的各种特征（形态、细胞、遗传、生理、生化、生态和地球分布）进行分类，即自然分类法，将动物依次分为各种等级。即界、门、纲、目、科、属、种等七个主要等级。其中种是分类所用的基本单位。每一种动物，都可以给它们在这个等级序列中冠以适当的名称和位置。大熊猫，属于动物界、脊维动物
背景： 本文主要介绍猫狗分类问题，原型取自2013年的kaggle计算机竞赛，你可以从https://www.kaggle.com/c/dogs_vs_cats/data获取必要的数据集，或者寻找其他的镜像文件。数据集包含25000张猫狗图像，这里我们选取2000张，其中，1000张训练集，500张验证集合500张测试集。 &nbs
文章目录一、卷积神经网络（CNN）介绍1.1 整体结构1.2 说明1.3 特点1.4 应用领域二、配置实验环境三、猫狗识别实例3.1 准备数据集3.2 图片分类3.3 网络模型搭建3.4 训练前准备3.5 开始训练3.6 结果可视化四、根据基准模型进行调整4.1图形增强方法4.2 查看数据增强后的效果4.3 准备训练并开始训练五、使用VGG19实现猫狗分类5.1 初始化一个VGG19网络实例5.
文章目录0 前言1 课题背景2 使用CNN进行猫狗分类3 数据集处理4 神经网络的编写5 Tensorflow计算图的构建6 模型的训练和测试7 预测效果8 最后 0 前言? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，
数据创建与预处理神经网络模型搭建数据增强实现减小正则化数据处理数据集包含25000张图片，猫和狗各有12500张；创建每个类别1000个样本的训练集、500个样本的验证集和500个样本的测试集（只使用部分数据进行建模）import os
import shutil
current_dir = %pwd
current_dir #当前目录base_dir = current_dir + '/cat
文章目录前言：Step1:准备数据Step2.网络配置Step3.模型训练 and Step4.模型评估Step5.模型预测 前言：虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术，让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。基于图片识别的思想，我们想做基于卷积神经网络来做一次猫狗识别
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2023-08-23 12:28:10
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实验二：猫狗识别
一、实验目的利用深度学习实现猫狗动物识别，采用Kaggle提供的公开数据集，训练深度学习模型，对测试集猫狗中的图片准确分类。通过该实验掌握深度学习中基本的CV处理过程。二、实验原理（1）采用用卷积神经网络训练 卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网
Tensorflow学习（使用jupyter notebook）Keras框架下的猫狗识别（一）Keras框架下的猫狗识别（二） Tensorflow学习（使用jupyter notebook）Tensorflow学习（使用jupyter notebook）前言一、VGG16-bottleneck是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据3.模型补充总结 前言 紧接上文 上文构建出最为
**基于Pytorch的猫狗二分类史上最全超高预测准确率无偿分享~ 猫狗二分类文件下载地址 在下一章说 猫狗二分类基于Pytorch的猫狗二分类史上最全超高预测准确率一级目录一：数据准备二：训练和模型创建，对了里面还有读取数据三：预测（随便取一张猫狗图片可以识别出来是cat还是dog）四：升级版预测 一级目录猫狗二分类这个真是困扰我好几天，找了好多资料都是以TensorFlow的猫狗分类，但我们要
已经在深度学习方面潜水了很久，理论知识了解个大概，代码能力相差很远，至于为什么写这行代码，每个句子的功能是什么，了解的一塌糊涂，为熟悉深度学习的应用和提高Code水平，现使用Keras搭建CNN对猫狗进行分类。 本文结构：1、数据集；2、网络设计；3、训练网络；4、测试网络。1、数据集对于刚入门的新手，数据集处理是一个很困难的操作，一般数据集可以从tensorflow的kreas导入或使用自己
Cats vs. Dogs（猫狗大战）来源于 Kaggle
上的一个竞赛，内容非常简单，
Kaggle 提供了一个猫和狗的数据集，我们需要建立一个算法进行训练，最后这个算法要能准确识别出猫和狗。Kaggle
提供的数据集分为训练集和测试集，训练集包含猫和狗各 12500
张图片 测试集包含
12500
张猫和狗的图片。 数据来源：Kaggle
上
本案例使用 jupyter notebook 实现数据集来源https://www.kaggle.com/biaiscience/dogs-vs-cats查看数据集数据集共分为test和train两个文件夹，test文件夹里面的图片没有标签，因此我们仅使用train文件夹内的图片，部分图片如下，可以看到图片的标签为文件名的前三个字母，猫为cat，狗为dog。导入头文件import matplotl
摘要：VGG网络是由牛津大学视觉几何组完成的基于深度卷积神经网络的大规模图像识别架构，该网络参考了AlexNet、ZFNet、OverFeat等经典的网络架构，从而得出的。这个架构参加了ILSVRC-2014比赛，取得了定位冠军、分类亚军的成绩，因其优异的泛化性能而被广泛的应用于迁移学习中，还成为了诸多更深层次网络的基础架构，鉴于以上的表现，该团队开源了VGGG-16模型和VGG-19模型。VGG
目录1.项目数据及源码2.任务介绍3.数据预处理4.图像可视化5.建立模型6.进行训练 1.项目数据及源码可在github下载：https://github.com/chenshunpeng/Cat-dog-recognition-based-on-CNN2.任务介绍数据结构为：big_data
├── train
│ └── cat
│ └── XXX.jpg
基于CNN卷积神经网络的猫狗分类一、CNN卷积神经网络介绍二、相应包的导入三、模型的结构四、模型的构建五、优化器的数据的归一化处理六、测试数据和训练数据导入 一、CNN卷积神经网络介绍见主页文章基于cnn的手写数字识别文字，CNN的介绍二、相应包的导入2.1分别从keras.layers包中导入卷积神经网络的2D卷积层、2D池化层、全连接层（Dense）、以及随机关闭神经元（Dropout）、扁
猫狗分类CNN实验环境编译器 ：win10+python3.7.4+pycharm2018库： anaconda+pytorch+tensorflow+tensorboardX硬件 gpu（可以没有）性能：accuracy：准确度大概稳定在0.6左右。这是在二分类的情况下。如果测试自己的图片，也就是存既不是猫也不是狗的概率的话，肯恶搞准确度会更低。loss：约为0.02Ⅰ、解决方法一、数据集
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2023-08-09 21:12:58
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本实验的目的是基于深度学习方法进行猫狗分类，通过设计和训练深度神经网络模型，实现对输入图像进行准确的猫狗分类。
# 深度学习猫狗实验指南
## 介绍
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现一个深度学习猫狗实验。这个实验的目标是根据给定的图像，判断图像中是猫还是狗。作为一名经验丰富的开发者，我将引导你完成这个实验，帮助你理解深度学习的基本概念和步骤。
## 整体流程
下面是实验的整体流程，我将使用一个流程图来说明：
```mermaid
flowchart TD
A[数据收集] --> B[数据预
原创
2023-09-13 15:58:33
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今天和大家分享一个开源项目，利用ResNet-18进行猫狗分类。整个项目基于Pytorch1.7实现。项目地址为：https://gitee.com/cv365/cat-dog_classification1.背景给定25000张图片，其中一半图片内容为猫，另外一半图片内容为狗，如下图所示：想要训练一个分类器，用于分类图片中的动物是猫还是狗。我们将这25000张图片分成2部分，第一部分为20000
