项目概况 欢迎来到AI Nanodegree中的卷积神经网络（CNN）项目！ 在此项目中，您将学习如何构建可在Web或移动应用程序中使用的管道，以处理用户提供的真实图像。 给定狗的图像，您的算法将识别出犬的品种的估计值。 如果提供了人像，则代码将识别出类似狗的品种。 在探索用于分类和本地化的最新CNN模型的同时，您将做出有关应用程序用户体验的重要设计决策。 我们的目标是，通过完成本实验，您将了解将旨在在数据处理管道中执行各种任务的一系列模型拼接在一起所面临的挑战。 每个模型都有其优点和缺点，设计一个实际应用程序常常涉及解决许多问题而没有一个完美的答案。 尽管如此，您不完善的解决方案仍会带来有趣的用户体验！ 项目说明 指示 克隆存储库并导航到下载的文件夹。 git clone https://github.com/udacity/deep-learning-v2-pytorch.git

Kaggle竞赛中的犬种识别挑战，比赛的网址是https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification 在这项比赛中，尝试确定120种不同的狗。该比赛中使用的数据集实际上是著名的ImageNet数据集的子集。 基本思路 加载自定义数据集 微调ResNet18模型 训练模型 基于pytorch的代码 日常导入需要用到的python库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision from torchvision import transf

项目概况 欢迎来到AI Nanodegree中的卷积神经网络（CNN）项目！ 在这个项目中，您将学习如何建立一个可在Web或移动应用程序中使用的管道，以处理用户提供的真实世界的图像。 给定狗的图像，您的算法将确定犬的品种的估计值。 如果提供了人像，则代码将识别出类似狗的品种。 在探索最新的CNN模型进行分类的同时，您还将就应用程序的用户体验做出重要的设计决策。 我们的目标是，通过完成本实验，您将了解将一系列旨在在数据处理管道中执行各种任务的模型拼接在一起所面临的挑战。 每个模型都有其优点和缺点，设计一个实际应用程序常常需要解决许多问题，而没有一个完美的答案。 但是，您不完善的解决方案仍会带来有趣的用户体验！ 项目说明 指示 克隆存储库，然后导航到下载的文件夹。 git clone https://github.com/udacity/dog-project.git cd dog-pro

项目概况 卷积神经网络（CNN）项目，可在Web或移动应用程序中使用以处理现实世界中用户提供的图像。 给定狗的图像，它将识别出犬的品种。 如果提供了人像，则代码将识别出类似狗的品种。 目标是了解将一系列旨在执行数据处理管道中各种任务的模型组合在一起所面临的挑战。 每个模型都有其优点和缺点，设计一个实际应用程序常常涉及解决许多问题而没有一个完美的答案。 项目说明 指示 克隆存储库并导航到下载的文件夹。 git clone https://github.com/iNinad/dog-breed-classifier cd dog-breed-classifier 下载 。 解压缩文件夹并将其放置在path/to/dog-project/dogImages ，位于path/to/dog-project/dogImages 。 dogImages/文件夹应包含133个文件夹，每个文件夹对应一

卷积神经网络(CNN)项目，给你一个狗的图像，你的算法将会识别并估计狗的品种

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狗AI :light_bulb: 项目 使用Tensorflow.js和Teachable Machine通过拖放图像来识别100多种狗品种。 训练过程 收集带有一堆图像的数据集 调整大小并缩小所有图像 按品种分开狗图像并重命名所有文件 上载到可教机器 训练模型 导出训练有素的模型 :hammer_and_wrench: 工具 :laptop: 演示版 :rocket: 快速开始 安装 克隆存储库并运行 $ cd dogAI && yarn 用法 $ yarn start 数据集参考 小学：Aditya Khosla，Nityananda Jayadevaprakash，Bangpeng Yao和Li Fei-Fei。 用于细粒度图像分类的新型数据集。 首届细粒度视觉分类（FGVC）研讨会，IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2011年。 中学：J. Deng，W. Dong，R. Socher，L.-J。 Li，K. Li和L. Fei-Fei，Im

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