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。

cnn-classification-dog-vs-cat 基于CNN的图像分类器，使用Kaggle的猫狗图片数据。 1 requirement python3 numpy >= 1.14.2 keras >= 2.1.6 tensorflow >= 1.6.0 h5py >= 2.7.0 python-gflags >= 3.1.2 opencv-python >= 3.4.0.12 2 Description of files inputs: 猫狗图片样本数据，，使用keras库中的类读取，需要将每个类的图片放在单独命名的文件夹中存放； train.py: 自建的简单CNN，训练后测试集精度约83%； pre_train.py: 利用已训练的常用网络(基于数据集训练)，进行迁移学习，测试集精度约95%以上； data_helper.py: 数据读取和预处理模块； img_cnn.py:

tflearn训练的猫狗识别模型，文章中已经处理好的.npy文件可直接进行搭建后使用。

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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

卷积神经网络用到的数据集图片、训练好的权重等参数文件

卷积神经网络算法识别猫狗图片

猫狗分类大战（keras ）

利用VGG16对kaggle比赛提供的猫狗图片进行迁移学习-PyTorch版本 1.已改写为gpu-cpu通用 2.数据集处理参考注释；含后续训练、训练集/验证集accuracy计算，图片测试 3.数据集请参考https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats

这是简单的猫狗识别的数据集，里面的图片适合做CNN神经网络训练，适合初学者，也可以使用VGG16 来进行测试训练，在实验结果来看，VGG16 的训练结果的准确率比CNN的训练结果的准确率好，欢迎大家加入深度学习的大家庭，蜀道难，重在积累。