《python深度学习》笔记---5.2-2、猫狗分类(图片数据处理) 一、总结 一句话总结: 【将训练数据中的猫狗头像分训练集、验证集、测试集分好】:其实就是将训练数据中的猫狗头像分训练集、验证集、测试集分好,简单一点来说就是图片的复制粘贴 1、python的os模块的路径 ...
python深度学习 笔记 . 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 ImageDataGenerator.flow from directory常用参数的意思 begin end directory: 目标目录的路径 :目标目录的路径。每个类应该包含一个子目录。任何在子目录树下的 PNG, ...
2020-10-10 20:27 0 843 推荐指数:
《python深度学习》笔记---5.2-2、猫狗分类(图片数据处理) 一、总结 一句话总结: 【将训练数据中的猫狗头像分训练集、验证集、测试集分好】:其实就是将训练数据中的猫狗头像分训练集、验证集、测试集分好,简单一点来说就是图片的复制粘贴 1、python的os模块的路径 ...
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 ...
《python深度学习》笔记---5.3-1、猫狗分类(使用预训练网络) 一、总结 一句话总结: 【小型图像数据集】:想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。 【用卷积层提取的特征】:使用在ImageNet 上训练的VGG16 网络的卷积基从 猫狗图像 ...
《python深度学习》笔记---5.3-2、猫狗分类(使用预训练网络-实战) 一、总结 一句话总结: 【卷积就是特征提取】:从预训练网络训练猫狗分类,可以更加方便的理解卷积层就是特征提取 【使用预训练网络效果非常好】:我们的验证精度达到了约90%,比上一节从头开始训练的小型模型效果要好 ...
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 ...
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 ...
项目来自唐老师猫狗识别项目及数据集。 项目具体实施步骤: 1.读取猫狗数据训练集500+500。 2.对读取的图片进行处理,处理成统一大小格式,分好标签。 3.shuffle一下,将猫狗数据掺杂混合,尽可能随机。 4.采用CNN网络训练测试。 具体代码如下: 1.读取训练集 ...
0802-编程实战_猫和狗二分类_深度学习项目架构 目录 一、比赛介绍 二、数据加载 三、模型定义 四、工具函数 五、配置文件 六、main.py 6.1 命令行工具 fire 6.2 main.py的代码组织结构 ...