《python深度學習》筆記---5.2-3、貓狗分類(基本模型) 一、總結 一句話總結: 模型的話也是比較普通的卷積神經網絡,就是圖像數據用的生成器:ImageDataGenerator 1、ImageDataGenerator.flow_from_directory常用參數 ...
目錄 任務目標 數據集 數據增強 模型一:自定義網絡 模型二:使用resnet 做特征提取 模型三:resnet amp vgg 做特征提取 trick 參考 任務目標 構建深度學習模型,對貓狗數據集進行分類 數據集來自kaggle ,要求測試集的准確率不能低於 。在本文中,使用了 個不同的模型進行分類,其測試集結果分別是: 自定義卷積神經網絡: . 。 使用resnet 做特征提取: . 。 ...
2022-03-20 22:04 4 6066 推薦指數:
《python深度學習》筆記---5.2-3、貓狗分類(基本模型) 一、總結 一句話總結: 模型的話也是比較普通的卷積神經網絡,就是圖像數據用的生成器:ImageDataGenerator 1、ImageDataGenerator.flow_from_directory常用參數 ...
本文主要是使用【監督學習】實現一個圖像分類器,目的是識別圖片是貓還是狗。 從【數據預處理】到 【圖片預測】實現一個完整的流程, 當然這個分類在 Kaggle 上已經有人用【遷移學習】(VGG,Resnet)做過了,遷移學習我就不說了,我自己用 Keras + Tensorflow 完整的實現 ...
筆者這幾天在跟着莫煩學習TensorFlow,正好到遷移學習(至於什么是遷移學習,看這篇),莫煩老師做的是預測貓和老虎尺寸大小的學習。作為一個有為的學生,筆者當然不能再預測貓啊狗啊的大小啦,正好之前正好有做過貓狗大戰數據集的圖像分類,做好的數據都還在,二話不說,開擼 ...
《python深度學習》筆記---5.3-2、貓狗分類(使用預訓練網絡-實戰) 一、總結 一句話總結: 【卷積就是特征提取】:從預訓練網絡訓練貓狗分類,可以更加方便的理解卷積層就是特征提取 【使用預訓練網絡效果非常好】:我們的驗證精度達到了約90%,比上一節從頭開始訓練的小型模型效果要好 ...
0802-編程實戰_貓和狗二分類_深度學習項目架構 目錄 一、比賽介紹 二、數據加載 三、模型定義 四、工具函數 五、配置文件 六、main.py 6.1 命令行工具 fire 6.2 main.py的代碼組織結構 ...
項目來自唐老師貓狗識別項目及數據集。 項目具體實施步驟: 1.讀取貓狗數據訓練集500+500。 2.對讀取的圖片進行處理,處理成統一大小格式,分好標簽。 3.shuffle一下,將貓狗數據摻雜混合,盡可能隨機。 4.采用CNN網絡訓練測試。 具體代碼如下: 1.讀取訓練集 ...
《python深度學習》筆記---5.2-2、貓狗分類(圖片數據處理) 一、總結 一句話總結: 【將訓練數據中的貓狗頭像分訓練集、驗證集、測試集分好】:其實就是將訓練數據中的貓狗頭像分訓練集、驗證集、測試集分好,簡單一點來說就是圖片的復制粘貼 1、python的os模塊的路徑 ...
《python深度學習》筆記---5.3-1、貓狗分類(使用預訓練網絡) 一、總結 一句話總結: 【小型圖像數據集】:想要將深度學習應用於小型圖像數據集,一種常用且非常高效的方法是使用預訓練網絡。 【用卷積層提取的特征】:使用在ImageNet 上訓練的VGG16 網絡的卷積基從 貓狗圖像 ...