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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迁移学习——猫狗分类（PyTorch：自定义 VGGNet 方法）1 迁移学习入门2 数据集处理2.1 验证、测试数据集2.2 数据预览3 模型搭建和参数优化3.1 自定义 VGGNet3.1.1 搭建一个简化版的 VGGNet 模型3.1.2 完成参数迁移3.1.3 举例说明3.2 迁移 VGG163.3 迁移 ResNet50 用两种方法来通过搭建卷积神经网络模型对生活中的普通图片进行分类
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2023-12-19 11:29:56
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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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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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目录面向对象编程思想前戏编程思想面向对象编程思想前戏如果此时你想开发一个小游戏，名为猫狗大战，显然，开发这个游戏需要创建猫和狗的角色。方式一：使用字典的方法# 狗
dog = {
'name': '大黄',
'type': '田园犬',
'attack_val': 30,
'life_val': 500
}
# 猫
cat = {
'name': '汤姆',
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2023-08-08 07:55:30
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猫狗大战是kaggle平台上的一个比赛，用于实现猫和狗的二分类问题。最近在学卷积神经网络，所以自己动手搭建了几层网络进行训练，然后利用迁移学习把别人训练好的模型直接应用于猫狗分类这个数据集，比较一下实验效果。自己搭建网络需要用到的库import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorfl
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2024-05-09 15:06:01
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猫狗大战挑战赛 在 ImageNet 上预训练 的 VGG 网络进行测试。因为原网络的分类结果是1000类，所以这里进行迁移学习，对原网络进行 fine-tune （即固定前面若干层，作为特征提取器，只重新训练最后两层）。 训练过程 训练代码 import numpy as np import ma ...
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2021-10-23 20:03:00
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# 猫狗Java：探索面向对象程序设计
在当今的软件开发领域，Java是一种备受欢迎的编程语言，广泛应用于企业级应用、移动应用、游戏开发和Web服务中。站在这个多元化的编程世界，本文将以“猫”和“狗”为例，带你探索Java面向对象编程的基本概念。
### 面向对象的基础概念
面向对象（Object-Oriented）编程的核心概念包括**类**、**对象**、**继承**、**多态**和**
# PyTorch实现猫狗分类任务指南
## 前言
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，广泛应用于深度学习领域。本文将指导刚入行的小白如何使用PyTorch实现猫狗分类任务。
## 整体流程
下面的表格展示了整个实现猫狗分类任务的流程。
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 1. 数据准备 | 获取数据集，并进行数据预处理 |
| 2. 模型搭建 |
原创
2023-09-05 08:45:19
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1. 下载数据 ! wget https://static.leiphone.com/cat_dog.rar ! unrar x cat_dog.rar 从ai研习社下载的数据 2. 数据处理 datasets 是 torchvision 中的一个包，可以用做加载图像数据。它可以以多线程（multi ...
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2021-10-23 21:25:00
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# Java中的猫和狗：面向对象编程的例子
在Java编程语言中，猫和狗是两个经典的例子，用于演示面向对象编程（OOP）的原则，比如类、对象、继承和多态。本文将通过代码示例和相关图表，帮助读者理解Java中的基本OOP概念。
## 面向对象编程概述
面向对象编程是通过“对象”来构造程序的一种编程方式。对象是类的实例，而类是对一组对象特征和行为的抽象描述。猫和狗是非常适合用来说明这些概念的动物
数据集地址：https://www.kaggle.com/datasets/shaunthesheep/microsoft-catsvsdogs-dataset```python
from shutil import copyfile
import random
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
import
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2024-07-04 15:48:21
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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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文章目录1.制作数据集2.搭建网络训练3.输入图片测试 1.制作数据集（1）下载数据集。从网上下载kaggle猫狗分类的数据集，为缩短训练时间，选择2000张图片（猫狗各1000张）作为训练集，200张图片（猫狗各100张）作为测试集。在train文件夹选0-1999的猫和0-1999的狗作为训练集，选2000-2099的猫和2000-2099的狗作为测试集。（2）调整图片的大小。图片大小不一，
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2024-01-15 01:19:07
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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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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，飞狗的兵补给会很快，野
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2024-01-01 20:56:07
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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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