贴一张自己画的思维导图 数据集准备 kaggle猫狗大战数据集(训练),微软的不需要翻墙 12500张cat 12500张dog 生成图片路径和标签的List step1:获取D:/Study/Python/Projects/Cats_vs_Dogs ...
声明:这是我的个人学习笔记,大佬可以点评,指导,不喜勿喷。实现过程参考自夜雨飘零的博客以及实现代码。框架是百度开源的框架paddlepaddle。 目录 .预备工作 . 数据集准备 . 数据预处理 . . 删除无用的图片 . . reshape . . 数据集划分 . . 创建数据列表 .训练 . 模型 . 定义训练 . 训练 .预测 .参考文献 .预备工作 这是我上学期一直没有去填补的坑,之前想 ...
2019-07-28 18:47 0 805 推荐指数:
贴一张自己画的思维导图 数据集准备 kaggle猫狗大战数据集(训练),微软的不需要翻墙 12500张cat 12500张dog 生成图片路径和标签的List step1:获取D:/Study/Python/Projects/Cats_vs_Dogs ...
://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats 我们使用了kaggle的猫狗大战数据集 ...
先简单说一下整体流程,利用pytorch训练模型并转化为onnx格式,然后配置好dlinfer,利用cv22infer在cv22平台量化序列化模型,展开推理 1训练模型 1.1处理数据集 参考图 ...
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 ...
本文主要是使用【监督学习】实现一个图像分类器,目的是识别图片是猫还是狗。 从【数据预处理】到 【图片预测】实现一个完整的流程, 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用【迁移学习】(VGG,Resnet)做过了,迁移学习我就不说了,我自己用 Keras + Tensorflow 完整的实现 ...
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 ...
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 ...
## 智能猫狗识别任务,用摄像头识别或者输入图片进行识别,软件界面均通过pyqt完成 ** **代码分析** 1. 数据准备我使用的是kaggle数据集。用来训练的数据集包含600张的彩色图片,2个类别,每个类包含300张。对猫和狗两类进行预测 ...