数据集下载地址：https://www.microsoft.com/en-us/download/confirmation.aspx?id=54765Dogs vs. Cats(猫狗大战)来源Kaggle上的一个竞赛题，任务为给定一个数据集，设计一种算法中的猫狗图片进行判别。数据集包括25000张带标签的训练集图片，猫和狗各125000张，标签都是以cat or dog命名
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2023-12-02 19:26:15
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## Pytorch 图像分类教程。 在实践中，对猫和狗进行分类可能有些不必要。但对我来说，它实际上是学习神经网络的一个很好的起点。在本文中，我将分享我执行分类任务的方法。可以通过访问要使用的数据集。以下是这篇文章的大纲： 1. 导入模块和设置设备 2. 加载图像和创建标签 3. 预处理和数据扩充 4. 自定义数据集类和数据加载器
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2023-12-15 11:56:23
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详解pytorch实现猫狗识别98%附代码前言一、为什么选用pytorch这个框架？二、实现效果三、神经网络从头到尾1.来源：仿照人为处理图片的流程，模拟人们的神经元处理信息的方式2.总览神经网络3.卷积层(Convolution)4.池化层（Subsmpling）5.全连接层（Fully Connected）四、项目架构五、代码实现六、数据集总结 前言前段时间间做了猫狗识别的项目，采用的是py
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2023-12-10 14:00:53
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1-《Tensorflow入门图像分类-猫狗分类-安卓》2-《TensorFlow入门图像分类-猫狗分类-MobileNet优化》
最近在温习 Tensorflow，写了一篇笔记，记录了使用 Tensorflow 训练一个猫狗图像分类器的模型并在安卓应用上使用的全过程。一、数据集准备1.1 数据集来源 &nbs
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2023-12-24 11:09:19
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文章目录猫狗大战数据集训练数据的读取(input_data.py)卷积神经网络模型的构造(model.py) 猫狗大战数据集 Cats vs. Dogs(猫狗大战)是Kaggle大数据竞赛某一年的一道赛题，利用给定的数据集，用算法实现猫和狗的识别。数据集可以从Kaggle官网上下载，即https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats。数据集由训练数据和测试数据组成，训
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2023-10-27 05:02:04
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# coding: utf-8
"""Kaggle发布的猫狗数据集
4000张猫狗图片，2000张猫，2000张狗。将2000张图片用于训练，1000张用于验证，1000张用于测试
下载数据集之后，创建一个新的数据集，包含三个子集：每个类别各1000各样本的训练集，500各样本的验证集，500各样本的测试机"""
import os, shutil
original_dataset
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2024-08-06 22:00:18
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数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1SlNAPf3NbgPyf93XluM7Fg 密码: hpn4数据集分别有12500张cat，12500张dog读取数据集数据集的读取，查阅了那么多文档，大致了解到，数据集的读取方法大概会分为两种1、先生成图片list，和标签list，把图片名称和标签对应起来，再读取制作迭代器（个人认为此方法一般用在，图片名称上可以明确的知道la
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2024-01-04 08:08:20
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1.背景介绍网络保护通常面临的一个难题就是，他应该让人能够很容易地识别，而让机器无法识别，比如验证码，可以有效地减少垃圾邮件，还能防止用户的密码被恶意2.原理分析最好的办法就是使用迁移学习，通过迁移学习，来让没有太多计算资源的人也能顺利实现深度学习中复杂模型的训练。迁移学习 在机器学习的经典监督学习场景中，如果针对一些任务A训练一个模型，会通过提供任务A的数据和标签来进行训练，现在已经在给定的数据
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2024-06-23 11:25:10
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主要参考：《深度学习——caffe之经典模型详解与实战》kaggle数据集下载链接：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/data数据集的说明：一共由两个文件：train.zip:训练集，图片文件命名格式：cat.X.jpg,dog.X.jpg，这个是一个二分类问题，需要根据cat/dog的类别进行0/1分类，即将c
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2024-02-26 19:44:52
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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，
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2024-05-20 10:36:08
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猫狗大战学习笔记：1.首先简单说说代码的整体思路：1.首先设置相关参数（输入数据的大小，每批训练数量的多少），模型的保存路径等。 2.选择是使用CPU还是GPU 3.对Cat、Dog文件进行分类存放，并分出测试集 4.对图像进行预处理 5.再对全连接层的框架、参数经行构建，并计算交叉熵，构建优化器 6.构建train（）、val（）函数，并在主函数中调用，对模型进行保存。2.代码及其相应理解（完整
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2024-05-31 04:24:05
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目录 基与卷积神经网络模型的猫狗图像识别 1 一、 摘要 2 二、 动机 2 三、 理论和算法理解 2 I.卷积神经网络 2定义 3结构 3应用 5 II.算法实现 5 Part 1 - Data Preprocessing 5 Preprocessing the Test set 6 Part 2 - Building the CNN 6 Initialising the CNN 6 Step
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2024-03-15 06:23:19
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一 、猫狗数据集预处理该项目从数据预处理–网络构建–训练–测试这几个部分讲解。读完该部分代码希望能对你有所帮助。 猫狗数据集下载地址链接：https://pan.baidu.com/s/1OBDj51wp0TMRZK_ve-n3fA 提取码：rift1、数据预处理中加载的模块import torch
import os
import numpy as np
from PIL import Imag
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2024-04-23 09:40:51
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文章目录一、简介二、训练代码三、训练结果四、预测代码五、预测结果 一、简介迁移学习：一种非常强大的深度学习技术，它的动机很简单——“站在巨人肩膀上”。假设你想学习一门西班牙语，如果从已经掌握的英语学习便更加简单高效。VGG16：2014年牛津大学提出的模型，简洁实用，擅长图像分类和目标检测。猫狗大战数据集：Kaggle五年前提供的数据集，含25000张狗和猫的图像（共50000张），另有用于测试
基本介绍软件：Matlab R2018b数据集：Kaggle猫狗数据集网络：AlexNet前期准备数据集Kaggle猫狗数据集猫与狗用于训练的图片（train）分别12500张，每张图片的尺寸大小都是有差异的，图片的命名格式为标签+标号。 【数据集度云链接】 链接：https://pan.baidu.com/s/17c4K04kDKDUsuXdLkPecKA 提取码：8rhn 在这里，将两种图片分
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2023-11-29 10:54:25
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数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw提取码：2xq4 猫狗数据集的分为训练集25000张，在训练集中猫和狗的图像是混在一起的，pytorch读取数据集有两种方式，第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中，另一
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2020-03-04 22:25:00
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文章1.下载数据集2.数据集划分3.数据预处理代码 1.下载数据集首先我们需要先到网上下载猫狗数据集：猫狗分类数据集下载地址：https://pan.baidu.com/s/1i4SKqWH
密码：d8mt2.数据集划分刚开始下载的数据train和test都是猫和狗混合的图片，需要修改一下重新划分一下train和test中的猫和狗分别划分出来。文件结构如下：|_image
|_train
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2024-02-28 11:30:46
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图像识别猫狗大战——初学代码之随笔训练集：12500张猫，12500张狗 1. 读取数据标签 item_label = item.split('.')[0] # 文件名形如 cat.0.jpg, 只需要取第一个。 # 将item以字符'.'为分割方式截取子串，存入字符串向量，获取向量的第[0]个元素。 # 如item='cat.0.jpg', 则item.split('.
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2023-10-12 10:22:58
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本次使用了tensorflow高级API，在规范化网络编程做出了尝试。第一步：准备好需要的库tensorflow-gpu 1.8.0opencv-python 3.3.1numpyskimagetqdm 第二步：准备数据集：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats我们使用了kaggle的猫狗大战数据集我们
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2024-05-24 20:30:22
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【作业向】 根据给定的猫狗分类数据集，对比 单层CNN模型、从头训练CNN模型(mobileNet)、微调预训练CNN模型(mobileNet)的差异。生成的模型的正向传播图使用PyTorch实现。 本文代码（数据集在同目录下） 文章目录关于数据集建立Dataset对象模型1：单层卷积+单层池化+全连接定义训练和评估函数模型2：从头训练（MobileNet）模型3：预训练模型+微调（MobileN
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2023-11-15 15:10:54
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