Pytorch学习笔记-第六章猫狗大战数据处理和加载模型定义训练和测试训练测试过程可视化工程思想 数据处理和加载这部分实践基于kaggle上一个经典比赛猫狗大战，是一个传统的二分类问题，其训练集包含25000张图片，均放置在同一文件夹下，命名格式为..jpg, 如cat.10000.jpg、dog.100.jpg，测试集包含12500张图片，命名为.jpg，如1000.jpg。参赛者需根据训练集
kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台，在这上面有非常多的好项目、好资源可供机器学习、深度学习爱好者学习之用。碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架：pytorch（如果你对pytorch不甚了解，请点击这里），所以今天我和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目：猫狗图像识别。深度学习的基础就是数据，咱们先从数据谈起。
# 使用 PyTorch 实现猫狗检测识别
在这篇文章中，我们将利用 PyTorch 实现一个猫狗检测识别的系统。这个过程包括数据准备、模型构建、训练以及测试。接下来，我们将详细介绍每个步骤，并附上相应代码。
## 整体流程
以下是我们实现猫狗检测识别所需的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
一、引言1、旋转目标检测检测旋转目标检测检测就是将具有旋转方向的目标检测出来，也就是需要检测目标的中心点、长宽、角度。在俯视图的目标检测中比较常见，如遥感图像目标检测、航拍图像目标检测等。(见下图旋转目标检测，图源论文RoI Transformer )2、旋转目标检测算法目前多阶段里面性能较好的是RoI Transformer这个算法，本篇博客将详细分析此算法。 论文《Learning RoI T
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
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
转载
2023-08-09 21:12:58
305阅读
基于CNN卷积神经网络的猫狗分类一、CNN卷积神经网络介绍二、相应包的导入三、模型的结构四、模型的构建五、优化器的数据的归一化处理六、测试数据和训练数据导入 一、CNN卷积神经网络介绍见主页文章基于cnn的手写数字识别文字，CNN的介绍二、相应包的导入2.1分别从keras.layers包中导入卷积神经网络的2D卷积层、2D池化层、全连接层（Dense）、以及随机关闭神经元（Dropout）、扁
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
【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
转载
2023-11-15 15:10:54
154阅读
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
923阅读
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',
转载
2023-08-08 07:55:30
797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
猫狗大战是kaggle平台上的一个比赛，用于实现猫和狗的二分类问题。最近在学卷积神经网络，所以自己动手搭建了几层网络进行训练，然后利用迁移学习把别人训练好的模型直接应用于猫狗分类这个数据集，比较一下实验效果。自己搭建网络需要用到的库import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorfl
摘要：随着大数据时代的到来，深度学习、数据挖掘、图像处理等已经成为了一个热门研究方向。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。这也是深度学习在当下备受欢迎的原因之一，本实验的研究目的是自动识别猫狗类型，采用的是基于数据挖掘的猫狗自动识别技术。本实验将具有外貌复杂的猫狗图像,其中训练集下各有猫狗数据1000张，验证集下各有猫狗500张，运用卷积神经网络
详解pytorch实现猫狗识别98%附代码前言一、为什么选用pytorch这个框架？二、实现效果三、神经网络从头到尾1.来源：仿照人为处理图片的流程，模拟人们的神经元处理信息的方式2.总览神经网络3.卷积层(Convolution)4.池化层（Subsmpling）5.全连接层（Fully Connected）四、项目架构五、代码实现六、数据集总结 前言前段时间间做了猫狗识别的项目，采用的是py
转载
2023-12-10 14:00:53
134阅读
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
转载
2023-11-14 09:40:06
91阅读
【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
转载
2023-11-13 22:19:19
105阅读
使用VGG模型进行猫狗大战一、Tom&Spike前面一部分就完全按照代码教程进行编写首先就是进行环境配置，由于我的谷歌云盘GPU次数用完了、所以最后面的检测有没有一个样。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import torch
import torch.nn as nn
import torchvis
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
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
