kaggle 猫狗大战train和test数据集百度网盘-附件资源

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本文是Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别的姊妹篇，是加载上一篇训练好的模型，进行猫狗识别 本文逻辑： 我从网上下载了十几张猫和狗的图片，用于检验我们训练好的模型。 处理我们下载的图片 加载模型 将图片输入模型进行检验 代码如下： #coding=utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import numpy as np import model import os #从指定目录中选取一张

使用神经网络pytorch框架搭建vgg5来识别猫狗图像

深度学习猫狗的kaggle猫狗样本集，包含了训练集4000张猫、狗图像，测试集1000张猫、狗图像。

猫狗识别

故事背景： 平静祥和的小镇上，城南的猫猫和城北的狗狗为了争夺市中心的喷泉花园，每天都在发生着激烈的战斗！ 小城的街道上每天都有好心人留下的宠物粮，但是花园里会比街道上拥有更多的食物，包括可以获得更多实力的罐头食品。统治了花园就意味着食物更加丰富稳定，不然只能偷偷摸摸进入花园觅食，并在搜寻的过程中会遭遇对方而引发遭遇战，不幸的时候可能会遇到多个敌人围攻自己。 每天都有一些城外的流浪猫狗会进入城市觅食，这个时候可以招募到强力的伙伴加入阵营。 猫狗们拥有自己独特的基础属性，并以此为基础成长。当遇到无法击败的敌人时，想免去长时间的成长，可以选择氪金，购买临时性的强力口粮，可以短时间大幅提升战斗能力；还可以选择去宠物店兑换超强宠物装备让自己的对应属性得到永久提升，或者招募更强力、更稀有的品种宠物。

基于Keras的猫狗识别分类是计算机视觉领域中的图像分类问题，图像分类的过程十分的明确，Kaggle竞赛官网给出的数据集中训练集是已经标记的数据集，提取特征，训练得到分类器。 本实验中，猫和狗的图像数量是相同的，所以是一个平衡的二分类问题，本实验使用12500张猫和12500张狗的图像作为数据预处理的输入，对图像尺寸异常、图像颜色异常和图像标签标注异常进行了处理。其中对于图像标签标注异常图像，采用了创新方法，首先使用预处理模型来进行排查，然后用表现最佳的预处理模型来对训练集的猫和狗的图片进行预测，由于猫狗的种类不平等，故采用分别微调top参数的方法，筛选出标签标注异常的图像，最终设置的参数为：猫top=35,狗top=10。通过这三步异常图像处理，获得新的训练集24964张图像，其中猫图像12482张，狗图像12482张，猫狗图片在数量上还是均衡的，接着将训练集图像重新命名排序，使所有图像的序号是连续的，方便后续处理。数据预处理过后，处理了各种异常图像，训练出一个模型，使用CNN技术，基于AlexNet的5个卷积层和3个全连接层建立了一个简单模型，对给定的猫和狗的图像进行分类。

PyTorch从入门到实践 | (6) PyTorch实战指南：猫狗二分类-附件资源

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