《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 ...