2.2实战 — 猫狗识别项目 猫狗识别是深度学习视觉领域的经典例子,数据集来源为:Cats and Dogs image classification 1.覆写Dataset模块 importosimportshutilimportnumpyasnpfromPILimportImagefromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader,ConcatDataset,random_splitfromtorchvisionimporttransforms,utils,modelsimportmatplotlib.p...
第五章:猫狗识别实战 1-猫狗识别任务与数据简介是太强啦!深度学习框架实战【TensorFlow】环境部署+代码实战,我居然只花三小时就掌握了,是真的通俗易懂!的第37集视频,该合集共计86集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
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对于图像识别任务,我们通常使用预训练的卷积神经网络(CNN)模型,如VGG、ResNet等。 在进行猫狗识别任务时,我们首先需要收集和整理大量的猫狗图片数据集。这些数据集需要标记好类别(猫或狗),以便在训练时作为模型的输入和输出。接下来,我们需要对图片数据进行预处理,如裁剪、缩放等,以保证输入数据的一致性和有效性。
本文记录了第一个基于卷积神经网络在图像识别领域的应用:猫狗图像识别。主要内容包含: 数据处理 神经网络模型搭建 数据增强实现 本文中使用的深度学习框架是Keras; 图像数据来自kaggle官网:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data 数据处理 数据量
三、猫狗识别 下面利用tensorflow平台实现对猫狗品种的识别 原图片如下 识别结果如下 第二项是品种 第三项是预测的概率 部分代码如下 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50from tensorflow.keras.preprocessing import imagefrom tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, dec...
图像识别处理实战:猫狗识别 6课时| 9115人已学| (1 评论) 提示:本课程是付费课程,仅能试听免费课时,需购买课程才能学习全部课时。 购买课程 使用授权码兑换课程 9115人 购买认证包 课程概览 课时列表试看 课程介绍 基于深度学习框架TensorFlow和神经网络模型,实现猫狗图像识别分类。
6.2 数据集介绍及处理猫狗识别是Kaggle在2014年创建的一个竞赛,猫狗识别数据集(Cats and Dogs Dataset)解压后可以得到图中的文件。其中test1文件夹是验证集,train文件夹是训练集。图 猫狗识别数据集 6.2 数据集介绍及处理打开train文件夹,可以看到图所示的图片。图片中猫被命名为cat.x.jpg,狗被命名为dog.x.jpg...
LeNet-5是一种高效的卷积神经网络,在论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》中 有详细的解释,它在大家熟知的手写数字识别项目中它得到广泛地使用。该网络一共有7层,依次为:卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层、全连接层(输出层)。 分类训练的准备工作 准备数据集设计网络结构数据...
目标成果:向训练好的智能体传入一张含有猫或狗的图片,智能体可以判断图中是猫还是狗,如下图: 步骤1:下载训练集并上传至OBS中数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1K6wRFryhpwwBJxBfJryVEQ ,提取码:om…