目录前言1. Introduction（介绍）2. Related Work（相关工作）2.1 Analyzing importance of depth（分析网络深度的重要性）2.2 Scaling DNNs（深度神经网络的尺寸）2.3 Shallow networks（浅层网络）2.4 Multi-stream networks（多尺寸流的网络）3. METHOD（网络设计方法）3.1 PA
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2023-12-21 07:00:30
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在深度学习领域中，猫狗分类，也叫做猫狗大战是很经典的案例，现在讲讲他，如有错误，多多评论指教。他的train_set和test_set数据集，均可在这个网址下载到：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/data不想看下面我的剖析的，也可以直接看这里的源代码：https://github.com/ZZZstudent/
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2024-01-17 10:47:23
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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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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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案例分析：下载猫狗图片，进行分类。对数据进行分类，训练集和测试集。 训练集和测试集都进行命名规范，把猫标记为1，狗标记为0。 处理流程： 数据处理，把数据处理为64X64大小的格式，参数初始化分被初试化 各层权重 W 和 偏置 b，（一般情况下W进行随机赋值，b赋值为1），前向传播，确定激活函数（浅层选择tanh函数，深层选择ReLu），交叉熵损失，反向传播（梯度下降），更新参数，构建神经网络，训
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2023-12-15 05:41:01
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目 录作者介绍编程实战指南比赛数据集介绍（Dogs vs cats）环境配置模型定义数据加载训练和测试结果展示 作者介绍周新龙，男，西安工程大学电子信息学院，2019级研究生，张宏伟人工智能课题组 研究方向：机器视觉与人工智能 电子邮件：402850713@qq.com编程实战指南通过前面课程的学习，相信同学们已经掌握了Pytorch中大部分的基础知识，本节课将结合之前讲的内容，带领同学们从头实
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2023-10-07 15:18:35
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文章目录一、下载kaggle猫狗大战数据集二、VGGnet实现1、划分数据集2、将训练集和测试集图片放缩为224x2242、实现VGGnet3、测试模型三、总结 一、下载kaggle猫狗大战数据集百度云链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1KWYrGVVS6He7lO7skyhgQQ 提取码：p2dd 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦二、VGGnet实现
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2023-12-26 10:23:26
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目录一、初步实现（一）选取训练集、测试集、验证集（二）构建神经网络模型（三）数据预处理（四）绘制损失曲线和精度曲线二、优化模型三、数据测试 结合之前学习的知识，现在可以进行猫狗大战的实现了。数据集是采用猫狗大战kaggle竞赛提供的25000张图片。下面一步步来实现。使用的是tensorflow 2.1 下的keras 2.3.1版本。一、初步实现首先导入需要用到的库import os,shut
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2023-11-01 17:22:38
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猫狗大战游戏类型：塔防游戏标签：卡通、休闲、2D、塔防、闯关引擎：Cocos Creator语言：JS作者：未生畏死
注：美术资源来源于网络游戏玩法： 一共有两种玩法。其一：在怪物到达堡垒前杀死它，否则堡垒会扣一点血。怪物消失。其二：怪物会沿着路循环移动，请在规定时间内杀死所有怪物。场景描述一共三个场景。Main：主场景，可开始、退出游戏。Opt：选择场景。可进行选关操作，返回Main场景。Pa
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2023-10-26 23:58:03
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# 学习“猫狗大战”游戏开发
在这个项目中，我们将使用Python来实现一个简单的“猫狗大战”游戏。首先，我们会对整体流程进行概述，然后逐步介绍每一个步骤所需的代码和注释。最后，我们将通过状态图和流程图进行可视化。
## 整体流程
下面是实现“猫狗大战”的整体步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------
# Python猫狗大战代码实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我会告诉你如何实现Python猫狗大战代码。在开始之前，让我们先了解整个事情的流程。下面是一个展示步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义猫和狗的类 |
| 3 | 创建猫和狗对象 |
| 4 | 实现猫和狗的战斗方法 |
| 5 | 运行游戏的主循环 |
原创
2023-07-29 15:22:28
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在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Python实现猫狗识别的项目，从背景定位到深入原理，再到生态扩展，确保读者可以全面了解这一方案的方方面面。
猫狗识别是计算机视觉和深度学习领域一个经典的应用场景。通过使用卷积神经网络（CNN）来区分猫和狗，能够帮助我们理解机器学习算法的应用场景以及网络的训练流程。在这个过程中，我们可以用以下的数学公式来建模我们的需求：
\[
D = \{(x_1, y_1
pytorch猫狗大战-项目代码各位看官老爷，小白我知道pytorch的这个猫狗大战的代码真是漫天都是，这基本上也就是一个hello world的程序。我这个代码也是从《pyto
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2024-05-07 22:12:16
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在这篇博文中，我将探讨猫狗分类的 Python 代码实现过程，这个项目是让我深入理解深度学习和图像分类的绝佳实例。项目主要分为几个部分，我们将逐步进行版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面的讲解。
### 版本对比
随着时间的推移，猫狗分类所依赖的深度学习框架有多个版本更新。以下是各版本间的特性差异：
| 版本 | 特性
猫狗大战题目描述新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量，野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了，为了使战争更有难度和戏剧性，双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵。比赛开始了，很快，野猫已经攒足几队机枪兵，试探性的发动进攻；然而，飞狗的机枪兵个数也已经不少了。野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了，于是，便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声。由于是在飞狗的家门口，飞狗的兵补给会
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2023-11-23 20:49:15
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下面，就用得到.h5文件继续。 这里是所有的头文件的汇总：import keras
keras.__version__
from keras.models import load_model
from keras.preprocessing import image
import numpy as np
from keras import models
import matplotlib.pyp
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2024-08-22 14:13:52
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猫狗大战是 kaggle 的一个著名比赛项目，即编写一个算法使机器能够区分猫和狗（图片）。前面我们已经尝试过使用深度学习的方法识别手写数字图片，效果似乎还不错，稍加改进，就可以应用到这个问题上。对于机器学习来讲，数据的重要性甚至大于算法。之间已经讨论过数据预处理的问题，但猫狗大战使用的数据集是图像，在方法上有一些区别，所以单独再拿出来说一下。内容参考自：Python Programming Tut
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2023-12-28 05:37:49
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Kaggle猫狗大战的数据集下载链接：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition这是VGG的结构，红色框的则是VGG11。一，写VGG代码时，首先定义一个 vgg_block(n,in,out)方法，用来构建VGG中每个block中的卷积核和池化层：n是这个block中卷积层的数目，in是输入的通道数，out是输
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2024-02-19 15:43:39
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使用VGG模型进行猫狗大战大赛简介 Kaggle 中的猫狗大战竞赛题目。在这个比赛中，有25000张标记好的猫和狗的图片用做训练，有12500张图片用做测试。这个竞赛是2013年开展的，如果你能够达到80%的准确率，在当年是一个 state-of-the-art 的成绩。数据准备 在这里其实出了问题，由于研习社的题目给的是rar格式的压缩包，所以没办法和zip一样解压，我开始直接改成!wget h
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2024-05-17 09:55:57
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前言前面用CNN卷积神经网络对猫狗数据集进行了分类，可以看出一个层数比较低的CNN在做分类的时候效果达不到特别好，前面的CNN只能达到75%-80%的正确率，但是那是由于我们的CNN结构比较简单，所以要想分类效果更好，我们需要用更加复杂的模型，这里我就采用更加复杂的深度残差神经网络(ResNet)对猫狗数据集进行训练分类。我们可以直接采用预训练模型ResNet50进行模型训练，如果不知道预训练是什
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2024-02-19 17:12:44
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