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利用ViT模型实现图像分类，本项目具有强大的泛化能力，可以实现任何图像分类任务，只需要修改数据集和类别数目参数。这里采用的是开源的“猫狗大战”数据集，实现猫狗分类。 本项目适用于Transformer初学者，通过该实践项目可以对于ViT模型的原理和结构有清晰地认识，并且可以学会在具体项目中如何运用ViT模型。本项目代码逻辑结构清晰，通俗易懂，适用于任何基础的学习者，是入门深度学习和了解Transformer注意力机制在计算机视觉中运用的绝佳项目。

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《数据科学导论》猫狗数据集

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猫狗数据集是一个包含猫和狗图像的数据集，通常用于机器学习和计算机视觉领域的图像分类任务。这个数据集有以下用途： 图像分类算法训练: 猫狗数据集可用于训练图像分类模型，让计算机学会识别图像中的猫和狗。这种训练有助于开发出能够自动识别图像内容的算法。 深度学习模型验证: 对于新的深度学习模型或算法，猫狗数据集可以作为验证数据集。研究人员和工程师可以用它来测试他们的模型在分类猫和狗方面的准确性和鲁棒性。 模型性能评估: 该数据集也可以用于评估不同模型或算法在图像分类任务上的性能。比较不同模型的表现可以帮助确定哪种方法更有效。 教学和研究用途: 猫狗数据集也常被用于教学或研究目的。它是一个简单但广泛使用的数据集，可用于展示图像分类概念和实践。 总的来说，猫狗数据集在计算机视觉和机器学习领域是一个常用的基准数据集，可以帮助开发和测试图像分类算法、模型和技术。