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深度学习基于卷积神经网络实现的猫狗图像分类项目系统源码+猫狗识别数据集+大作业文档以及答辩PPT。 由于数据集中图片数量太多，所以将图片数据打包存在了 cats_and_dogs.zip 里面。 该数据集包含25000张猫狗图像(每个类别各有12500张)。CNN是用这个集合里面的数据进行训练，CNN基于验证集上的性能来调节模型配置（超参数：层数，每层神经元数量等）图像数据输入卷积神经网络之前，应该将数据格式化为经过预处理的浮点数张量。 需要对图像进行向量化处理，同时对标签也要进行向量化处理。 代码位于 5.2_小型数据建立卷积神经网络_猫狗图像分类2.ipynb 中。

深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码，本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。 用法： TrainModel.py 用来训练新的模型，在Images目录下有三个子目录分别是predict_images，train_images，test_image，分别存放训练后测试用的图片，训练集图片，测试集图片。各有6,2000,1000个图片，如需更多图片数据请私信我。 TrainedModel文件夹：存放训练后的模型文件 predict.py：用训练后的模型来分类狗猫的图片。 效果：输入图片说明 深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码

猫狗识别应用 本项目为Udacity机器学习课程毕业项目。 该项目关键难点在于： 开题报告以及论文的编写 图像原始数据的处理（异常检测、数据增强、图像尺寸标准化） 基于多个成熟CNN模型的模型融合 分类器的训练 对预测值的处理 目录结构说明 ├── app # 应用部署包 │ ├── model # 预训练CNN模型 │ ├── static # 静态资源文件 │ ├── templates # App网页入口 │ ├── cnn_model.py # 融合模型 │ └── webapp.py # 前端控制器 │ └── submission # 项目过程文档 如何运行 安装Anaconda,Tensorflow与Keras 具体安装方法请自行百度。 创建运行环境 $ conda create -n py36 python=3.6 切换运行环境

Darknet版YOLOv3猫狗检测： 1、包含训练好的YOLOv3和YOLOv3_tiny两种weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map达90%以上 2、包含3000张猫狗检测数据集，类别名为cat和dog，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

Darknet版YOLOv4猫狗检测： 1、包含训练好的YOLOv4和YOLOv4_tiny两种weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map达90%以上 2、包含3000张猫狗检测数据集，类别名为cat和dog，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

【图像识别】猫狗识别（CNN）-附件资源

tensorflow的猫狗识别案例，具体讲解内容在博客里面有说明。

使用神经网络pytorch框架搭建vgg5来识别猫狗图像

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