运行程序后,会出现以下输出: 点开链接,出现猫狗分类的Demo网页: 用猫和狗的图片试试: 效果很完美! 至此,我们完成了用PyTorch、SwanLab、Gradio三个开源工具训练1个猫狗分类模型的全部过程,更多想了解的可以参考相关链接或评论此文章。 如果有帮助,请点个赞和收藏吧～...
param.requires_grad=False#获取最后一层全连接层的输入特征数量num_ftrs =model.fc.in_features#替换最后一层全连接层以适应新的分类任务(猫狗二分类)model.fc =nn.Linear(num_ftrs, len(class_names))#检测是否有可用的GPU,并将模型转移到该设备上device = torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_availabl...
torch:1.11.0(使用resnet34和VGG16做特征提取使用的pytorch 版本是1.9.1) 代码Github:https://github.com/xiaohuiduan/deeplearning-study/tree/main/猫狗分类 数据集 数据集来自kaggle的猫狗数据集:Dogs vs. Cats | Kaggle。在数据集中,一共有2个压缩包,其中一个是训练集,另一个是测试集。但是针对于测试集,...
猫狗分类是属于跨物种语义级别的图像分类,这样的图像分类各个类别之间因为属于不同的物种往往具有较大的类间方差,而类内则具有较小的类内误差。 本文以Kaggle提供的猫狗分类竞赛数据集为例,给大家分享下猫狗分类模型具体是怎么训练成的。该数据集一共包含25000张猫狗图像,包含了猫狗图片各12500张,它的特点是类间...
猫狗分类是计算机视觉领域最基础的任务之一。通过学习这一Hello World级任务,可以直观体验深度学习在图像处理方面的能力,从而更加深入地理解卷积神经网络等关键技术。 深度学习框架:PyTorch 实验管理工具:SwanLab(管理实验配置、追踪训练过程、可视化模型性能)
猫狗分类属于图像分类中的粗粒度分类问题In [ ] 首先导入必要的包 paddle.fluid--->PaddlePaddle深度学习框架 os--->python的模块,可使用该模块对操作系统进行操作In [80] # 导入需要的包 import paddle import numpy as np from PIL import Image import sys from multiprocessing import cpu_count import matp...
猫狗分类是彩色图片,所以是3个channel,MNIST是1个。 猫狗分类的图片大小不一,有长的,方的。而MNIST非常规整,都是28*28。这就导致了猫狗分类的输入大小是各不相同的,但是CNN的输入是要求固定大小的。这是一个麻烦,后面会给出解决办法。 2.猫狗分类数据集预处理 ...
714 0 02:06 App 【INFP】小蝴蝶和大剑哥的猫狗组合 416 45 02:50 App 街猫刷怪笼即将刷怪,请选择你的打野英雄! 1.6万 32 00:25 App 机器狗上垂发!红翼前锋战斗机器狗可携带8～10枚飞行手雷,利用垂直发射装置气动发射,对5km内目标进行打击。飞行手雷可搭载AI芯片,自主搜索、识别、打击目标。 1.1万 6...