tensorflow设备内存管理模块实现了一个best-fit with coalescing算法（后文简称bfc算法）。bfc算法是Doung Lea’s malloc(dlmalloc)的一个非常简单的版本。它具有内存分配、释放、碎片管理等基本功能。关于dlmalloc算法，参考下面链接：http://gee.cs.oswego.edu/ Bfc算法思想：将内存分成一系列内存块，每个
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2024-03-06 16:06:59
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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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准确率：正确的数量除以总数量准确率（accuracy），是一个用来衡量分类器预测结果与真实结果差异的一个指标，越接近于1说明分类结果越准确。举个例子，比如现在有一个猫狗图片分类器对100张图片进行分类，分类结果显示有38张图片是猫，62张图片是狗，经与真实标签对比后发现，38张猫的图片中有20张是分类正确的，62张狗的图片中有57张是分类正确的，那么准确率是多少呢？显然就应该是 （20+57）/1
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2024-01-16 20:43:15
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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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前言最近想复现一下xception实现分类的任务，但是网络上只找的到xception的结构实现[1]或是像VGG[2]，Inception-v3[3]之类的迁移学习。没有代码能直接拿来用，那就学习一下，自己写写。最终目标当然不只是猫狗分类，不过可以用它来验证一下正确性。如果完全不懂keras，可以去看一下这个教程视频，它的前提是懂得tensorflow或者theano。很基础，能有个大概的了解。数
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2024-05-20 21:12:47
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猫狗大战谁会赢
VGG实现猫狗分类 1、导入数据和解压数据! wget http://fenggao-image.stor.sinaapp.com/dogscats.zip! unzip dogscats.zip ! wget https://static.leiphone.com/cat_dog.rar! unrar x cat_dog.rar 分
猫狗分类在本系列教程中，杰瑞会教大家如何去使用tensorflow深度学习框架去实现猫狗分类，顾名思义，猫狗分类就是让计算机识别出图片中的动物，并将它分为猫类或者狗类。杰瑞把这个系列的教程分为三大部分：制作数据集、开始训练、开始测试，每一部分单独写一篇推文，有兴趣的朋友可以关注《编程高手杰瑞》。 数据集准备数据集我们可以从kaggle平台那里获取，kaggle平台提供了许多专
前言一直在学习计算机视觉方面的基础知识，前几天接触到了第一个实际的使用CNN来进行图像分类的Kaggle上的猫狗分类的问题，虽然最后效果不太理想，但是个人觉得对于图像分类问题，这个项目的解决过程和方法具有很强的借鉴意义，这里进行一次详细的总结。项目条件ubuntu 18.04 LTStensorflow-gpupycharmGTX 1050Kaggle 竞赛网址：https://www.kaggl
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2023-11-01 12:03:44
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CDA数据分析师 出品编译：Mika【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。 Joseph Re
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2023-12-27 10:06:43
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本文是基于paddle paddle采用CNN实现猫狗识别案例。author：小黄 缓慢而坚定的生长图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题猫狗分类属于图像分类中的粗粒度分类问题step1.数据准备#导入需要的包
import paddle as paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
f
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2024-01-08 19:04:51
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文章目录卷积网络参数网络配置模型训练和效果展示完整代码数据增强角度旋转平移变换缩放channel_shift翻转rescale变化图像填充 任务介绍： 有猫和狗的图片，需要对这个图片进行隐层特征提取并识别结果在dogs_and_cats文件夹下有train 和 validation 分别存放毛和狗的图片 解决：建立2D卷积网络对图片进行分类，相当于一个二分类问题，使用sigmoid即可卷积网络
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2024-03-26 14:57:04
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1、数据介绍这份数据集来源于Kaggle，数据集有12500只猫和12500只狗。在这里简单介绍下整体思路 1、1从图片中直接训练一个小网络（作为基准方法），也就是普通的cnn方法 2、2后面我会用到最新的预训练好的resnet等方法进行训练2 数据提升与cnn为了尽量利用我们有限的训练数据，我们将通过一系列随机变换堆数据进行提升，这样我们的模型将看不到任何两张完全相同的图片，这有利于我们抑制
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2023-08-04 14:24:55
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本次使用了tensorflow高级API，在规范化网络编程做出了尝试。第一步：准备好需要的库tensorflow-gpu 1.8.0opencv-python 3.3.1numpyskimagetqdm 第二步：准备数据集：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats我们使用了kaggle的猫狗大战数据集我们
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2024-05-24 20:30:22
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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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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
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2024-03-28 14:08:42
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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
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2024-03-24 15:23:02
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Tensorflow什么是Tensorflow为什么使用TensorflowTensorflow安装1. 准备工作2. 正式安装2.1 安装Cuda函数讲解案例分析 什么是TensorflowTensorFlow是Google开发的一款神经网络的Python外部的结构包, 也是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库.TensorFlow 让我们可以先绘制计算结构图, 也可以称是一系列可人机交
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2024-05-26 22:21:38
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● 难度：夯实基础⭐⭐ ● 语言：Python3、TensorFlow2? 要求：找到并处理第8周的程序问题（本文给出了答案） 第8周的问题处在训练集和测试集数据的历史损失和准确率，因为是每一个batch输出一次history而不是epoch输出一次，因此需要对一个epoch中的8个batch取平均值。? 拔高（可选）：请尝试增加数据增强部分内容以提高准确率可以使用哪些方式进行数据增强？（下一周给
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2024-08-09 15:35:29
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论文阅读笔记（三）——从老虎到熊猫：动物头部检测论文简介论文中文翻译：《从老虎到熊猫：动物头部检测》论文名称：《From Tiger to Panda: Animal Head Detection》期刊情况期刊：《IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING》期刊情况：中科院/1区/2区影响因子9.340Q1分区平均审稿速度：平均8.1个月摘要鲁棒的对象检测在现实世界
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2024-05-14 22:29:56
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# Python猫狗分类训练验证集上准确率解析
在计算机视觉任务中，猫狗分类是一项经典的图像分类任务。在这篇文章中，我将逐步引导你完成猫狗分类模型的训练过程，并解释如何计算训练和验证集的准确率。我们将使用Python和一些常用的深度学习库来完成这个项目。
## 流程概述
以下是整个流程的概述表格：
| 步骤 | 描述
