Kaggle 比赛技巧 多种的模型融合 公开训练集交叉验证的结果CV SCORE作为模型性能指标 TTA (Test Time Augmentation) 对测试集进行数据增强(Image)或微小修改(Raw Data),然后进行多次预测,得到多个测试集预测 ...
这是在kaggle上的一个练习比赛,使用的是ImageNet数据集的子集。 注意,mxnet版本要高于 . . b 。 下载数据集。 train.zip test.zip labels 然后解压在data文件夹下 . 数据 . 整理数据 将解压后的数据整理成Gluon能够读取的形式,这里我直接使用了zh.gluon.ai教程上的代码 导入各种库 设置一些变量 定义整理数据函数 调用这个函数整理数据 ...
2017-11-30 10:32 0 3464 推荐指数:
Kaggle 比赛技巧 多种的模型融合 公开训练集交叉验证的结果CV SCORE作为模型性能指标 TTA (Test Time Augmentation) 对测试集进行数据增强(Image)或微小修改(Raw Data),然后进行多次预测,得到多个测试集预测 ...
pytorch实战 猫狗大战Kaggle 迁移学习ResNet50模型微调 猫狗大战数据集 这是kaggle上一个非常经典的二分类图像数据集,训练集包括25000张猫和狗的图片及其标签,测试集则是12500张未标签图片,数据下载地址https://www.kaggle.com/c ...
笔者这几天在跟着莫烦学习TensorFlow,正好到迁移学习(至于什么是迁移学习,看这篇),莫烦老师做的是预测猫和老虎尺寸大小的学习。作为一个有为的学生,笔者当然不能再预测猫啊狗啊的大小啦,正好之前正好有做过猫狗大战数据集的图像分类,做好的数据都还在,二话不说,开撸 ...
《python深度学习》笔记---5.2-3、猫狗分类(基本模型) 一、总结 一句话总结: 模型的话也是比较普通的卷积神经网络,就是图像数据用的生成器:ImageDataGenerator 1、ImageDataGenerator.flow_from_directory常用参数 ...
导包: 关于torchvision: torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库。 torchvision的详细介绍在:https://py ...
目录 任务目标 数据集 数据增强 模型一:自定义网络 模型二:使用resnet34做特征提取 模型三:resnet34&vgg16做特征提取 trick 参考 任务目标 构建深度学习模型,对猫狗数据集进行分类(数据集来自 ...
出处: http://www.fengchang.cc/post/100 今天彻底完成猫狗大战的任务,来几张图展示一下, 源代码 在此,本文图的是在模型训练到52000个batch时保存的checkpoint模型下的效果,每个batch70张图片,代码是根据tensorflow ...