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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内有500张猫和500张狗的图片（大小不一），我将它们全部放到一个文件夹里，前500张为猫，后500张为狗。代码：import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2
import random
import os
def get_batch(batch_size=32,image_size=64,class_size=2):
x=[
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2023-11-27 01:02:55
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文章目录猫狗大战数据集训练数据的读取(input_data.py)卷积神经网络模型的构造(model.py) 猫狗大战数据集 Cats vs. Dogs(猫狗大战)是Kaggle大数据竞赛某一年的一道赛题，利用给定的数据集，用算法实现猫和狗的识别。数据集可以从Kaggle官网上下载，即https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats。数据集由训练数据和测试数据组成，训
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2023-10-27 05:02:04
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注意：这是一个完整的项目，建议您按照完整的博客顺序阅读。目录三、训练和优化CNN模型1、搭建训练主循环2、训练时间的记录3、早期终止机制4、训练数据的可视化5、训练数据的保存与加载四、测试和运用CNN模型1、加载训练好的模型2、调用训练好的模型3、查看TensorBoard三、训练和优化CNN模型搭建好CNN模型的计算图之后，我们就可以来训练和优化该CNN模型了，即运行计算图。1、搭建训练主循环众
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2024-07-26 09:43:40
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# Python 识别猫狗：计算机视觉中的应用
近年来，人工智能和机器学习技术得到了迅猛发展，特别是在计算机视觉领域。一个有趣且富有挑战性的问题是“如何识别猫和狗”。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 和深度学习库来构建一个简单的图像分类器，以区分猫和狗。
## 图像分类的基本概念
图像分类是指将图像分为不同类别的任务。在我们的例子中，目标是将输入的图像识别为“猫”或“狗”。为了
# Python猫狗识别项目指南
在这篇文章中，我们将一步一步教你如何使用Python来实现猫狗识别的项目。项目流程的主要步骤如下表所示：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|---------------------------|
| 1 | 数据收集与准备 |
| 2 | 数据预处理
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
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2024-05-19 10:54:00
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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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目录1.项目数据及源码2.任务介绍3.数据预处理4.图像可视化5.建立模型6.进行训练 1.项目数据及源码可在github下载：https://github.com/chenshunpeng/Cat-dog-recognition-based-on-CNN2.任务介绍数据结构为：big_data
├── train
│ └── cat
│ └── XXX.jpg
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2024-08-10 18:25:39
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作业是：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周作业 本文对作业程序进行全面测试。#为测试内容，前面的#后为测试程序，后面的#后为测试结果。总结和感悟：通过此次作业，我发现w刚开始是一个空壳，将它定义成：w.T与X可以相乘（符合矩阵乘法），w.T的shape为(1,像素总数)，X的shape为（像素总数，图片数），两者乘积的shape
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2023-12-08 15:47:49
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【导读】 十年前，研究人员认为让计算机来区分猫和狗几乎是不可能的。如今，计算机视觉识别的准确率已超过99%。Joseph Redmon通过一个叫YOLO的开源目标检测方法，可以迅速识别图像和视频中的目标。10年前，计算机视觉研究者认为，要让一台电脑去分辨出一只猫和狗的不同之处，这几乎是不可能的，即便是在当时人工智能已经取得了重大突破的情况下。从猫狗不分到实时识别准确率超99%，计算机图像是如何做到
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2023-11-13 22:19:19
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这篇文章中我放弃了以往的model.fit()训练方法，改用model.train_on_batch方法。两种方法的比较：
model.fit()：用起来十分简单，对新手非常友好
model.train_on_batch()：封装程度更低，可以玩更多花样。此外我也引入了进度条的显示方式，更加方便我们及时查看模型训练过程中的情况，可以及时打印各项指标。? 我的环境：语言环境：Python3.6.5编
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2024-03-13 11:36:41
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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
在这个博文中，我们将探讨如何解决“python猫狗识别文件”的问题。这是一个经典的计算机视觉任务，旨在通过深度学习模型分类猫和狗的图像。通过以下几个部分，我们将详细分析如何定位背景、解析参数、调试步骤、进行性能调优、分享最佳实践以及扩展生态。
## 背景定位
在我们开始解决问题之前，有必要了解这个项目的重要性。猫狗识别不仅是一个技术挑战，同时它也有实际的应用场景，如动物识别系统、宠物管理应用等
数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1SlNAPf3NbgPyf93XluM7Fg 密码: hpn4数据集分别有12500张cat，12500张dog读取数据集数据集的读取，查阅了那么多文档，大致了解到，数据集的读取方法大概会分为两种1、先生成图片list，和标签list，把图片名称和标签对应起来，再读取制作迭代器（个人认为此方法一般用在，图片名称上可以明确的知道la
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2024-01-04 08:08:20
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# 猫狗识别：区分猫狗品种
猫和狗是我们生活中常见的宠物，它们有着各种不同的品种。在这篇文章中，我们将使用Python和机器学习技术来识别猫和狗的品种。我们将介绍如何使用图像分类技术来识别不同品种的猫和狗，并通过编写代码示例来实现这一目标。
## 数据集
为了训练和测试我们的模型，我们需要一个包含猫和狗图像的数据集。我们可以使用公开可用的数据集，如Kaggle上的"Cats vs Dogs"
原创
2023-07-23 07:53:02
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Tensorflow学习（使用jupyter notebook）Keras框架下的猫狗识别（一）Keras框架下的猫狗识别（二） Tensorflow学习（使用jupyter notebook）Tensorflow学习（使用jupyter notebook）前言一、VGG16-bottleneck是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据3.模型补充总结 前言 紧接上文 上文构建出最为
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2023-12-27 11:10:05
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最近在尝试学习使用卷积神经网络对猫狗进行识别，准备猫、狗图片各500张图片，图片是大小不一的彩色图片。大致的实现思路：各准备猫、狗500张图片，并对其命名“cat.XXX.jpg”、“dog.XXX.jpg”，计划20%猫、20%狗作为验证，剩下做训练；图片大小归一化：使用OpenCV3把图片归一为64*64的彩色图片；读取图片内容（numpy数组，batchszie*64*64*3）、标签值（0
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2024-04-02 12:02:00
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CV之IC之AlexNet：基于tensorflow框架采用CNN卷积神经网络算法(改进的AlexNet,训练/评估/推理)实现猫狗分类识别案例应用目录基于tensorflow框架采用CNN(改进的AlexNet,训练/评估/推理)卷积神经网络算法实现猫狗图像分类识别数据集介绍输出结果使用model.ckpt-6000模型预测 预测错误的只有一个案例，如下所示训练结果核心代码基于tens
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2024-06-22 11:18:42
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