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
转载
2023-08-09 21:12:58
494阅读
## 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
转载
2023-12-15 11:56:23
67阅读
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，
转载
2024-01-15 01:19:07
149阅读
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
转载
2023-12-24 11:09:19
706阅读
# 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
354阅读
【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
转载
2023-11-15 15:10:54
189阅读
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
转载
2023-12-19 11:29:56
10000+阅读
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
转载
2023-08-03 12:25:17
167阅读
使用Tensorflow 2进行猫狗分类识别
本文参照了大佬Andrew Ng的所讲解的Tensorflow 2视频所写，本文将其中只适用于Linux的功能以及只适用于Google Colab的功能改为了普适的代码同时加入了自己的理解，尚处学习与探索阶段，能力有限，希望大家多多指正。文章所需代码均在Jupyter Notebook当中实现。 目录
使用Tens
转载
2024-03-28 14:08:42
150阅读
目录需求方法一、数据的路径结构二、图像数据载入三、模型搭建四、损失函数、优化函数定义五、模型训练和参数优化总结需求实现猫狗图像二分类，数据描述如下这个数据集的训练数据集中一共有25000张猫和狗的图片，其中猫、狗各12500张。在测试数据集中有12500张图片，其中猫、狗图片无序混杂，且无对应的标签。
官方网站：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux
转载
2024-05-19 10:54:00
312阅读
目录猫狗分类数据处理下载数据集解压数据集确定路径打印数据名获取每种数据的数量数据集可视化引入头文件绘图设计训练模型引入头文件设计模型打印模型相关信息进行优化方法选择和一些超参数设置数据处理（利用ImageDataGenerator自动打标签）进行训练使用我们自己的图片进行验证可视化隐藏层绘制精度和损失曲线终止程序 猫狗分类内容总结自吴恩达TensorFlow2.0的课程 不同于之前在人造的数据集
转载
2024-03-24 15:23:02
26阅读
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
转载
2023-11-14 09:40:06
133阅读
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
转载
2023-10-18 19:32:13
320阅读
文章目录0.前言1.猫狗分类数据集1.1数据集下载（可选部分）1.2数据集分析2.猫狗分类数据集预处理2.1训练集和测试集划分2.2训练集和测试集读取3.剩余代码4.总结 0.前言同为计算机视觉任务，最经典的MNIST手写数字识别在文章Pytorch+CNN+MNIST实战已经讲得非常详细了，所以对于代码，长篇大论都是模板照套MNIST，故而只需要阐明与MNIST区别，升华境界。1.猫狗分类数据
转载
2024-01-29 10:21:41
145阅读
# 使用 Python 实现猫狗分类项目
在计算机视觉领域，猫狗分类是一个经典的深度学习问题。通过使用卷积神经网络（CNN），我们可以训练一个模型来识别猫和狗的图像。本文将带你逐步实现这一项目，适合刚入行的小白。
## 实现流程
以下是实现猫狗分类的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
在本篇博文中，我将详细记录如何构建一个“Python猫狗分类器”项目的过程，从业务场景分析到架构设计，再到性能优化，最后说说这个项目的一些扩展应用。
## 背景定位
随着机器学习在图像识别领域的广泛应用，越来越多的企业和开发者开始关注如何利用这些技术来解决实际问题。以动物图像识别为例，众多应用如宠物识别、动物救助等都亟需高效的图像分类工具。
为了量化猫狗图片分类的业务规模，我设计了一个基本的
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
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
转载
2023-10-02 10:10:39
1923阅读
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
转载
2023-09-25 04:55:46
274阅读
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
转载
2024-07-06 09:03:35
71阅读
