# 猫狗二元分类问题
在计算机视觉领域，猫狗二元分类问题是一个经典的图像分类任务。它的目标是通过机器学习算法来识别图片中的宠物是猫还是狗。本文将通过代码示例来介绍如何使用Python及TensorFlow/Keras库来实现猫狗二元分类。
## 数据集准备
我们通常使用Kaggle提供的猫狗数据集，该数据集包含了25000张猫和狗的图片。首先，我们要对图像进行预处理，包括调整大小和归一化等。
原创
2024-09-16 05:15:10
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6.1 分类我们开始讨论要预测的y是一个离散值情况下的分类问题。我们将开发一个逻辑回归算法（一个分类算法）分类问题：例如将邮件分为是否是垃圾邮件，判断肿瘤是恶性还是良性等。二元分类问题：非负即正非黑即白的问题，如上面的两个例子多分类问题：即有多个结果的问题。 当我们用线性回归的方法处理这个问题，我们可以设置一个阈值，比如0.5，当代价函数值
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2023-09-06 14:41:41
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1.Learning with Different Output Space上节课主要讲的是二元分类问题（Binary Classification）：输出结果为{-1，+1}，二元分类问题在生活中十分常见，例如是否同意信用卡申请，判别邮件是否为垃圾邮件等。二元分类问题是机器学习领域非常基本核心的问题。第一张图是我们之前学习过的线性可分的二元分类问题，可以运用PLA算法求解；第二张图也是我们学习过
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2024-06-29 07:52:24
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Lecture 3：Types of Learning（各种类型的机器学习问题）3.1 Learning with Different Output Space（不同类型的输出空间）用患者患病的例子讲述二元分类、多元分类和回归分析的差别。1. binaryclassification（二元分类问题）银行发信用卡问题就是一个典型的二元分类问题，其输出空间只包含两个标记+1和-1，分别对应着发卡与不发
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2024-07-29 22:25:34
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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
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2023-10-18 19:32:13
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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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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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## 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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版本描述epochs训练精度验证精度V1.0简单线性卷积神经网络10099%75%V2.0添加了数据增强和dropout层10083%83%V3.0使用预训练-特征提取-分步式10099%90%V4.0使用预训练-特征提取-合并式10090%90%V5.0使用预训练-微调模型10099%94%我会针对每个版本都做详细介绍和给出代码，在这里我先对每个版本和使用的方法做个统一介绍，能有个大
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2024-04-02 18:13:59
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【火炉炼AI】机器学习008-简单线性分类器解决二分类问题(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )分类问题，就是将数据点按照不同的类别区分开来，所谓人以类聚，物以群分，就是这个道理。以前的【机器学习001-007】都是讲解的回归问题，两者的不同之处在于：回归输出的结果是实数，并且一
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2024-01-02 16:20:24
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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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paddlepaddle实现猫狗分类 文章目录paddlepaddle实现猫狗分类1.预备工作1.1 数据集准备1.2 数据预处理1.2.1 删除无用的图片1.2.2 reshape1.2.3 数据集划分1.2.4 创建数据列表2.训练2.1 模型2.2 定义训练2.3 训练3.预测4.参考文献 1.预备工作 这是我上学期一直没有去填补的坑，之前想通过传统机器学习方法来实现，不过没做完。暑假难得回
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2024-04-26 11:34:30
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# Python猫狗分类实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何实现Python猫狗分类。在本文中，我将向你介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程概览
下面是完成Python猫狗分类的整个流程。我们将使用机器学习算法来训练一个模型，以便能够根据图片识别出猫和狗。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据收集
数据收集
原创
2023-08-26 14:48:39
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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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文章目录前言正文导入相应的文件处理、数据处理、深度学习、机器学习的库标记数据标签搭建卷积神经网络模型数据增强模型训练模型测试完整源码总结参考 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行前言希望保研顺顺利利的，好慌=.=csdn啥时候支持代码折叠啊啊啊啊啊使用windows10+CPU+pycharm+tensorflow.keras+python搭建简单的卷积神经网络模型，并进行猫狗分类数据来源于kaggl
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2023-12-24 10:58:32
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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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文章目录1.二元分类(Binary classification)1.1 逻辑回归的假设函数(Hypothesis function)1.1.1 假设函数的推导1.1.2 对假设函数输出的解释1.1.3 决策边界(Decision boundary)1.2 逻辑回归的代价函数(Cost function)1.2.1 回顾线性回归的代价函数1.2.2 基于单训练样本的逻辑回归代价函数1.2.3 逻
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2023-11-28 11:04:24
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分类任务一直都是机器学习的基础任务，已经被广泛应用在新闻分类、情感分类、主题分类、图片分类、视频分类等领域。机器学习分类通过训练集进行学习，建立一个从输入空间 X 到输出空间 Y（离散值）的映射。按输出类别（标签）不同，可以分为二元分类（Binary Classification）、多元分类（Multi-Class Classification）。本文以二元分类为例，介绍一下机器学习在分类问题中的
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2024-01-15 08:56:17
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Kaggle的数据大部分时候和实际应用场景相去甚远。除了简历上的项目经历，Kaggle项目以及相应被分享出来的代码不会直接有助于工作本身。Kaggle更多是一种算法与实际问题结合的实验。尽管如此，Kaggle仍然是目前所能找到的最接近工作和业务场景的平台。而且它不失为一个非常好的练习编程能力的工具。同时，它为数据科学提供了趣味性和专业性，甚至为程序员、数据工作者们提供了一个社交平台。这次分享的是找
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2023-08-03 12:25:17
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最近暑假有时间，因此想学一点东西，然后又因为限于自己电脑的显卡是A卡，不能GPU加速，也用不了pytorch框架，所以就选择tensorflow。 现在也在刚刚入坑tensorflow因此做的项目比较低级，现在这篇文章就是关于猫狗分类。之前也曾网上也举行过猫狗分类的比赛，因此猫狗数据集，可以到链接猫狗数据集，直接就可以下载到本地。 但是我下载完，抽取猫狗分别500张图片，然后进行跑程序时发现，其中
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2024-01-02 12:23:59
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