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
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2024-01-29 10:21:41
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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
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2023-11-14 09:40:06
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# Python机器学习猫狗分类实现指南
## 介绍
在本指南中，我将教会你如何使用Python实现机器学习猫狗分类。这是一个非常常见的机器学习问题，通过使用适当的数据集和算法，我们可以训练一个模型，使其能够准确地识别图片中的猫和狗。
## 整体流程
下面是整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 数据集预处理 |
| 步骤 2 | 特征
原创
2023-08-21 05:39:25
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猫狗分类是一种典型的计算机视觉任务，广泛应用于图像分类中。借助机器学习，我们可以构建模型来区分猫和狗的图片。以下是对这个项目的复盘记录，涵盖从问题背景到验证测试的全部过程。
### 问题背景
在一个在线宠物收养平台上，用户需要快速识别上传图片中是猫还是狗，以便更好地处理和分类不同宠物的相关信息。为了实现这个功能，我们决定使用机器学习算法来搭建一个猫狗分类模型。以下是触发链路的流程图，展示了用户
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
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2023-09-25 04:55:46
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主要解决的问题是让模型更加鲁棒性的区分很相似的类别；举例来说就是，比如我们一个batch一个batch去训练的时候, 猫对应的label就是猫, 狗就是狗, 完全只靠看猫和狗来区分他们. 那么在实际情况中, 如果出现一个样本, 它长得既像猫又像狗, 但实际上这是一条狗, 网络可能就不知所措了。Mixup采用的是配对的方式进行训练，通过混合两个甚至是多个样本的分布，同时加上对应的标签来训练。在混合两
# 机器学习实现猫狗分类
近年来，机器学习在图像识别领域取得了显著的进展。其中，猫狗分类是一个经典的案例，它不仅有趣，而且简单易懂。本文将介绍如何利用卷积神经网络（CNN）实现猫狗分类，并提供相应的代码示例。
## 项目概述
在进行猫狗分类时，我们需要一个包含猫和狗的图像数据集。常用的数据集是Kaggle提供的“Dogs vs. Cats”数据集，包含25000张图像，这些图像被标记为猫或狗
今天和大家分享一个开源项目，利用ResNet-18进行猫狗分类。整个项目基于Pytorch1.7实现。项目地址为：https://gitee.com/cv365/cat-dog_classification1.背景给定25000张图片，其中一半图片内容为猫，另外一半图片内容为狗，如下图所示：想要训练一个分类器，用于分类图片中的动物是猫还是狗。我们将这25000张图片分成2部分，第一部分为20000
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2024-01-08 17:46:35
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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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Keras深度学习使用Xception预训练神经网络实现猫狗分类，测试集准确率高达0.99前面一篇文章呢，我使用了VGG16预训练神经网络实现了一下猫狗分类的案例，即Keras深度学习使用VGG16预训练神经网络实现猫狗分类，当时的训练集准确率为0.90，而测试集的准确率为0.89。 这篇文章来使用Xception预训练神经网络来实现一下猫狗分类的案例，其结果会比VGG16更好一些。Xceptio
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2024-06-30 19:42:58
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1. KNN简单介绍KNN名字是K-nearest neighbors。Nearest neighbors是最邻近的，K是指数量。其思想大概是，在空间中先放置好所有用于训练的样品，把测试样品置于该空间中。用距离公式计算出离测试样品最近的K个样品，假如K个样品中属于A类的最多，那测试样品也算输入A类。下图中，白色框图片是已经正确识别的。红色框内的图片是需要进行分类的。这里取K=4，与目标图片最接近的
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2024-07-09 20:52:52
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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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# 项目方案：使用机器学习进行猫狗分类
## 项目背景
随着人工智能和机器学习技术的迅猛发展，图像分类成为了计算机视觉领域的重要应用之一。众所周知，猫和狗是两种常见的宠物，建立一个精准的分类系统不仅可以帮助宠物主人更好地识别自己的宠物，也能促使相关行业（如宠物食品、保险等）的发展。因此，本项目旨在通过机器学习方法构建一个猫狗分类器。
## 项目目标
本项目的主要目标是：
1. 收集并准备
之前也写过关于使用tensorflow在猫狗数据集上的训练，想要学习的可以看一下数据集下载猫狗数据集：https://pan.baidu.com/s/13hw4LK8ihR6-6-8mpjLKDA 密码：dmp4代码对于猫狗数据上的训练，存在一点问题在与不能够将所有的训练集读入到内存，这时候需要用到keras中的model.fit_generator() 接下来还
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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By 超神经内容提要：今天，腾讯 Robotics X 实验室与腾讯 AI Lab 联合研发的四足移动机器狗 Jamoca 横空出世，除了走、跑、跳这些基本技能外，还会走梅花桩，看来是一个从小就懂得习武的狗子。关键词：机器狗 梅花桩 环境感知 路径规划见识过会上台阶、能空翻、能跳舞的机器人，但你见过会走梅花桩的机器人吗？就在今天，腾讯研发的四足移动机器人 Jamoca 首次对外
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2024-01-04 12:17:22
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在计算机视觉图像分类中，在实践过程中会经常遇到样本数量很少的情况。很少的样本可能是几百张图像或者几万张图像，在小样本上如何训练一个泛化能力强的模型是一个很值得探讨的问题，中间有不少过程需要我们进行优化。在这里使用通用的猫狗样本进行二分类模型的训练，在训练的过程中来研究怎样采取一些措施提高模型预测的准确率。1 训练样本的下载猫狗的分类样本采用kaggle上的猫狗样本，网址为： https://www
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2024-01-25 18:17:35
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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
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2024-07-06 09:03:35
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# 机器学习：猫狗分类
## 引言
在机器学习领域，图像分类一直是一个重要的研究领域。其中，猫狗分类是一个经典的图像分类问题，被广泛应用于计算机视觉和深度学习的教学和研究中。本文将介绍猫狗分类问题的背景和解决方法，并提供一个简单的代码示例。
## 猫狗分类问题
猫狗分类问题是指根据输入的图像判断图像中是猫还是狗。这个问题在人类来说相对容易，但对于机器来说并不简单。因为猫和狗的外观特征在某些情况
原创
2023-10-26 09:23:33
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