Keras框架对图像是包含狗还是猫进行分类
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2022-11-17 00:55:26
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进程的定义：进程，是计算机中已运行程序的实体。程序本身只是指令、数据及其组织形式的描述，进程才是程序的真正运行实例。线程的定义：操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。进程和线程的关系：一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。CPU的最小调度单元是线程不是进程，所以单进程多线程也可以利用多核CPU.协
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2024-03-07 09:45:34
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（一）、选题的背景 猫狗识别，项目要解决的问题实际是一个计算机视觉领域的图像分类问题，图像分类一般的工作模式为给定一张图片，判断其属于某个有限类别集合中的哪一类。这个领域不仅非常有趣，而且具有非常大的应用价值和商业价值（二）、机器学习案例设计方案1.本选题采用的机器学习案例（训练集与测试集）的来源描述本选题采用的机器学习训练集来源于百度图片下载：猫的图片原： 狗
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2023-12-06 20:43:12
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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"
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2023-07-23 07:53:02
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猫和狗究竟谁更聪明？现在，这个永恒的争论似乎终于可以告一段落了，科学家们最近通过对脑力商数的研究，给这个问题提供了一个确定的答案。 到底怎样算“聪明”比较不同物种的智力水平是很难的一件事，虽然并不乏此类试验，而且人们也的确探索出了一些有效的测试手段，但这种测试想要做到绝对“公平”而有意义，仍然十分困难。比如说，要想弄清楚生活在海洋中的海豚与生活在陆地上的马，到底谁更聪明，这单单从操作上就几乎是一个
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2023-10-27 17:01:31
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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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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，野猫看
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2023-12-11 09:18:41
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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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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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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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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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目 录作者介绍编程实战指南比赛数据集介绍（Dogs vs cats）环境配置模型定义数据加载训练和测试结果展示 作者介绍周新龙，男，西安工程大学电子信息学院，2019级研究生，张宏伟人工智能课题组 研究方向：机器视觉与人工智能 电子邮件：402850713@qq.com编程实战指南通过前面课程的学习，相信同学们已经掌握了Pytorch中大部分的基础知识，本节课将结合之前讲的内容，带领同学们从头实
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2023-10-07 15:18:35
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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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动物特性描述狗生活在陆地上（是一种陆生动物），既是哺乳类的也是肉食性的。狗通常的时候和人打招呼会通过“摇摇尾巴”，在被抚摸感到舒服的时候，会“旺旺叫”，而在受到惊吓情绪烦躁时，会发出“呜呜”声；猫也生活在陆地上（是一种陆生动物），既是哺乳类的也是肉食性的。猫通常的时候和人打招呼会发出“喵～”的声音，在被抚摸情绪很好时，会发出“咕噜咕噜”声，而在受到惊吓时，会发出“嘶嘶”声；青蛙是一种两栖动物（既是
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2023-10-13 22:27:28
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# 在Java中实现“猫与狗”类
作为开发者，我们常常需要实现一些简单的类来模拟现实生活中的对象，比如“猫”和“狗”。在这篇文章中，我将教你如何在Java中创建猫和狗的类，并为这条路径提供清晰的步骤和代码示例。
## 实现流程
我们将分为以下步骤来实现这个任务：
| 步骤序号 | 步骤描述 | 代码示例
原创
2024-10-17 09:23:23
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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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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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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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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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