猫狗识别数据集 训练集有12500张猫图片和12500张狗图片 测试集猫狗一共12500张图片

先安装环境 ----> 使用data_classify.py文件进行训练集与测试集分割 ----> 在进行训练即可 数据准备：当前数据存放 data_name 文件夹内 文件夹名就是类别名，n个类别就是n个文件夹 目录主要结构组成： model_AlexNet.py ----> 自己建的AlexNet模型（可选其他模型） model_Vgg16.py ----> pytorch自带更改的模型（可选其他模型） train.py ----> 用于训练模型 test.py ----> 用于测试模型 辅助文件： data_classify.py ----> 将 data_name内的类别分为训练集与测试集。 ​ 注意查看代码内容，包含argparse模块 清除单通道图像 -----> 数据清洗，处理异常图像 旧版数据加载 -----> 用于学习图像 数据加载

基于深度学习的猫狗识别算法,准确率99%

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通过TensorFlow搭建卷积神经网络实现猫狗识别代码，训练和测试代码完整，下载之后可以直接运行测试打码，运行环境在Linux下，需要把代码中的路径修改为本机实际路径

使用tensorflow2.3-keras卷积神经网络CNN实现猫狗识别-迁移学习源码案例+数据集+注释+离线模型

基于tensorflow的猫狗识别分类算法

基于卷积神经网络的猫狗识别，可以用来做小型的课设和学习使用

本猫狗分类代码解决的问题是获取了大量猫狗图像，并且已知这些图像表示的是猫还是狗，以此作为训练样本集合，构建一个图像分类网络，使用该模型让计算机识别出测试样本集合中的动物，并将它分为猫类或者狗类，尽可能提高测试样本集合的准确率。