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('.
转载
2023-10-12 10:22:58
906阅读
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
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。目录二、CNN模型分析1、输入层的数据输出2、卷积池化层的数据输出A、卷积操作B、池化操作3、扁平层的数据输出4、全连接层的数据输出二、CNN模型分析在该阶段我们将使用TensorFlow搭建一个CNN模型，这个CNN模型的结构如下图：1、输入层的数据输出经过数据预处理部分，我们的输入数据是一个shape=(batch_size,image_
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
（一）数据负责实现读取数据，生成批次（batch）import tensorflow as tf import numpy as np import osos模块包含操作系统相关的功能，可以处理文件和目录这些我们日常手动需要做的操作。因为我们需要获取test目录下的文件，所以要导入os模块。数据构成，在训练数据中，There are 12500 cat,There are 12500 dogs
转载
2023-09-04 13:29:21
1340阅读
基于 Keras 的猫狗分类识别 本篇主要实现利用 Keras 来实现 Kaggle 的经典比赛 ——猫狗识别，目的是熟悉 Keras 的基本用法与使用环境，为后期利用 Keras 和 TensorFlow 实现更多的深度学习网络打下基础。 本篇的主要参考来自DeepLearn ，并在这个实现基础上，增加了一些实现，如 Tensorboard 可视化训练过程，使用 matplotlib 可视化
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实践总体过程和步骤如下图首先导入必要的包paddle.fluid--->PaddlePaddle深度学习框架os------------->python的模块，可使用该模块对操作系统进行操作In [1]#导入需要的包
import paddle as paddle
im
下面，就用得到.h5文件继续。 这里是所有的头文件的汇总：import keras
keras.__version__
from keras.models import load_model
from keras.preprocessing import image
import numpy as np
from keras import models
import matplotlib.pyp
猫狗大战是 kaggle 的一个著名比赛项目，即编写一个算法使机器能够区分猫和狗（图片）。前面我们已经尝试过使用深度学习的方法识别手写数字图片，效果似乎还不错，稍加改进，就可以应用到这个问题上。对于机器学习来讲，数据的重要性甚至大于算法。之间已经讨论过数据预处理的问题，但猫狗大战使用的数据集是图像，在方法上有一些区别，所以单独再拿出来说一下。内容参考自：Python Programming Tut
目录一、Python代码二、个人理解三、lr_utils文件 一、Python代码import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import h5py
from lr_utils import load_dataset
def sigmoid(z):
s = 1 / (1 + np.exp(-z))
return s
转载
2023-11-14 16:53:16
128阅读
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
转载
2023-10-27 05:02:04
686阅读
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
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=[
转载
2023-11-27 01:02:55
138阅读
dogs VS cats1.数据准备2.训练模型2.1 基础训练2.2 对比实验(无数据增强)2.3 对比实验(不用预训练模型)2.4 对比实验(改变学习率)2.5 对比实验(固定部分参数训练)3.测试模型 此项目是kaggle大赛的经典项目. 通过对比实验验证数据增强对降低模型过拟合风险的作用.对预训练模型进行微调达到加快模型收敛的效果.对比不同初始学习率,固定部分参数层对模型训练过程的影响
AlexNet识别猫狗数据集一、下载猫狗数据集二、AlexNet实现1、划分训练集和测试集2、将训练集和测试集图片放缩为224x2243、AlexNet实现4、训练过程5、模型测试三、总结 一、下载猫狗数据集百度云链接如下 链接：https://pan.baidu.com/s/1KWYrGVVS6He7lO7skyhgQQ 提取码：p2dd二、AlexNet实现1、划分训练集和测试集因为猫狗大战
转载
2023-11-12 12:48:04
158阅读
很早就想做这个猫狗识别的程序，所以跟着唐宇迪教程做了一遍，中间部分参数做了修改。后面预测部分用自己的猫猫图片做了预测，虽然有点问题，但最后还是可以识别出来，问题不大，下面对程序几个部分进行讲解，最后会附上整个程序的附件。一、数据处理 整个训练集用了cat dog两个文件，每个数据集里面有500张图片，并且图片的大小
转载
2023-10-20 10:18:15
68阅读
目录类 创建类 使用类 属性继承子类的__init__()方法定义子类的属性和方法重写父类的方法将实例用作属性导入类类编码风格类面向对象编程是最有效的软件编写方法。在面向对象编程中，编写表示现实世界中事物和情境的类，并基于这些类创建对象，称为实例化。类中包含对象所通用的行为，基于类创建对象时，对象将自动具备这些通用行为，然后可以根据需要赋予每个对象独特的个性。&nbs
猫狗识别阅读本文你将学会如何使用 PyTorch 进行图像识别作者：K同学啊
我的环境：语言环境：Python3.8编译器：Jupyter lab深度学习环境：
torch==1.10.0+cu113torchvision==0.11.1+cu113import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoade
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
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
