数据集来自 kaggle 上的一个竞赛：Dogs vs. Cats，训练集有25000张，猫狗各占一半。测试集12500张，没有标定是猫还是狗。
2021-06-18 15:48:33
39KB
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Dog_Cat_Classification
使用CNN对猫狗图像进行分类
分割数据集
加载标签
模型
测试参数
数据扩充和比较
将训练好的模型保存到文件中
2021-06-12 22:54:14
244.66MB
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图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题。猫狗分类属于计算机视觉中图像分类的一个粗粒度的问题。本文使用pytorch编程框架实现经典且强大的VGG16网络进行猫狗识别分类的任务。实验表明，在给定的验证集上，该方法轻松达到了88%+的准确率，取得了不错的性能效果。
2021-06-06 22:06:46
2.84MB
猫狗数据集深度学习测试文件，其中包含12500张未标记的包含猫或狗的图片，可以用于测试猫狗识别的深度学习的成果，或者用于进行半监督学习，以提高猫狗识别准确率。
注：图片为七年前的图片，但是均取自真实世界。
2021-06-05 18:55:02
271.6MB
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可用于深度学习/机器学习/图像处理等 猫狗识别任务 的全套数据，包含训练数据8000+ 测试数据2000+ 和模型识别数据集，分类明确，数据质量高
2021-06-05 18:13:24
218.09MB
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这是利用卷积神经网络进行猫和狗的图像分类的相关代码，由于训练和测试的数据集较大，所以没有放上来，训练数据集需要自行下载
2021-05-29 19:57:17
9KB
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