猫VS狗分类器 需要最新版本的Matlab（R2017b）才能运行此文件夹中的代码。 为了设置“猫与狗”数据集，您必须将数据集划分为两个标记为“ cat”和“ dog”的子文件夹，并在其各自的图片中带有Kaggle Training文件夹。 您还必须检查以确保图像数据存储库是从正确的目录中提取的。 ALEXNET.m和VGG19.m是此文件夹中的主要代码文件，用于设置和训练各自的模型。 该文件夹是用于Oge Marques的CAP 4630-003：FAU的人工智能简介的存储库。 版权所有。

这是可以用于训练CNN或者RNN等人工智能网络结构的dog数据集。其中包含1000只dog的图片，命名均为.jpg结尾。

matlab精度检验代码Cats-vs-Dogs-一种机器学习算法 @作者： 埃弗雷姆（Efrem Yohannes-Mason） 比阿特丽斯·坎加斯·佩雷斯 该项目包含以下项目： 包含最终项目报告的PDF文件 一个MATLAB文件，其中包含名为“ finalsolution.m”的最终解决方案 一个包含名为'readAndPreprocessImage.m'的预处理功能的MATLAB文件 一个包含名为'readAndPreprocessImageVgg.m'的预处理功能的MATLAB文件 包含有关此项目的任何相关信息的自述文件（当前文档） 对于此项目，您将需要以下内容： 的MATLAB MATLAB中的“用于AlexNet网络的深度学习工具箱模型”软件包 MATLAB中的“用于VGG16网络的深度学习工具箱模型”软件包 该项目将说明以下过程： 下载MATLAB。 在MATLAB中下载“用于AlexNet网络的深度学习工具箱模型”软件包。 在MATLAB中下载“用于VGG16网络的深度学习工具箱模型”软件包。 下载此项目。 使用来自Kaggle：的数据集运行入门代码。 运行入门代码的“

cnn_cats_dogs 使用 Caffe 对牛津宠物数据集的狗/猫图像进行分类 在 config.py 中设置路径

正在进行的工作 git submodule update --init --recursive cd fastaugment mkdir -p build && cd build cmake .. && make cd ../../sigmoid_like_tf_op mkdir -p build && cd build cmake .. && make

狗猫 ## dataset 要求 Python3.5 水蟒 张量流gpu 凯拉斯 OpenCV 麻木 大熊猫 jupyter笔记本 matplotlib 赛顿 枕头 pydot Graphviz 安装 wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh source .bashrc conda create -n cv python=3.5 conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow-gpu git clone https://github.com/fchollet/keras.git cd keras/ python s

猫狗分类 牛津-IIIT宠物数据集。 问题在于对数据集中显示的每种动物进行分类。 第一步是对猫和猫之间的品种进行分类，然后对猫和猫的品种分别进行分类，最后将种族混合在一起进行分类，从而增加了问题的难度。 步骤1 获取数据集： bash utils / get_dataset.sh 第2步 预处理数据集： bash rul_all_preprocessing.sh 第三步 培训模型的创建： bash run_all_models.sh 第四步 要运行TensorBoard，请打开一个新终端并运行以下命令。 然后，在您的Web浏览器中打开 。 脚本/ 选择你的型号 张量板--logdir ='。/ logs'--port = 6006

kaggle猫狗识别的数据集，自用代码已运行成功

这是使用了2000张图像训练出来的猫狗二分类图像模型，是在VGG16基础上微调得到的，在测试集上可以达到95%的准确度。

The Stanford Dogs dataset contains images of 120 breeds of dogs from around the world. The original data source is found on http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/ and contains additional information on the train/test splits and baseline results. 斯坦福犬数据集包含来自世界各地的120种犬的图像。数据集包含有关训练/测试分段和基准结果的其他信息。 Stanford Dogs Dataset_datasets.txt