猫狗分类来源于Kaggle上的一个入门竞赛—Dogs vs Cats 。为了加深对CNN的理解,基于Pytorch复现了LeNet,AlexNet,ResNet等经典CNN模型,项目大纲如下: https://github.com/AuroraLHL/CatDog 文章目录 一、问题描述 二、数据集处理 1 损坏图片清洗 2 抽取图片形成数据集 三、图片预处理 (1)init 方法 (2)getitem方...
上面的程序中,数据图片像素值在经过ToTensor之后,已经被归一化为[0, 1],区间左端点(0-0.5)/0.5=-1,区间右端点(1-0.5)/0.5=1,因此经过transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))变换之后,分布区间为[-1, 1]。 在pytorch的官方教程里,经常看到 normalize = T.Normalize(mean = [0.485,...
猫狗分类是计算机视觉最基础的任务之一——如果说完成MNIST手写体识别是实现CV的“Hello World”,那猫狗分类就是旅程的下一站～。 这篇文章我将带大家使用SwanLab、PyTorch、Gradio三个开源工具,完成从数据集准备、代码编写、可视化训练到构建Demo网页的全过程。 实验过程可看这个网页:猫狗分类|SwanLab 代码:Github ...
这篇文章来写一下用 pytorch 训练的一个 CNN 分类器,数据集选用的是 kaggle 上的猫狗大战数据集,只有两个 class ,不过数据集还是挺多的,足够完成我们的分类任务。这份数据集分为train和test两个文件夹,装着训练集和测试集,还有一个sample_submission.csv用来提交我们训练的模型在测试集上的分类情况。值得注意的...
Python机器学习之基于Pytorch实现猫狗分类,去年研一的时候想做kaggle上的一道题目:猫狗分类,但是苦于对卷积神经网络一直没有很好的认识,现在把这篇文章的内容补上去。(部分代码参考网上的,我改变了卷积神经网络的网络结构,其实主要部分我加了一层1X1的卷积层,至于作
PyTorch猫狗分类:关键步骤和经验总结在图像分类领域,猫狗分类是一个常见且富有挑战性的任务。PyTorch作为一种流行的深度学习框架,为解决这类问题提供了强大的支持。本文将详细介绍如何使用PyTorch进行猫狗分类,包括数据准备、网络结构定义、训练和评估神经网络、以及选择合适超参数的步骤。一、准备数据集首先,我们需要收集...
在PyTorch中实现猫狗分类任务,我们可以遵循以下步骤: 准备猫狗分类的数据集: 首先,你需要收集或下载包含猫和狗图片的数据集。常用的数据集来源包括Kaggle、GitHub等。 数据集应包含两个类别:猫(cat)和狗(dog)。每个类别的图片应存放在不同的文件夹中,如cats和dogs。 构建一个卷积神经网络模型: 使用PyTorch的to...
PyTorch版本:1.11.0 CUDA版本:11.3 CUDNN版本:8200 设备名称:NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU def walk_through_dir(directory_name): # 输出路径下的目录和目录中的文件 for dirpaths, dirnames, filenames in os.walk(directory_name): print(f"There are {len(dirnames)} directories and {len(file...
2.基于pytorch的网络模型的搭建及训练 这部分就是卷积神经网络分类的模型和训练了,采用的是pytorch框架,基本代码都差不多,这里就直接上代码了。 首先是网络模型搭建,这里采用的经典的LeNet网络。 1importtorch2importtorch.nn as nn3importtorch.nn.functional as F4fromPILimportImage567classLeNet(nn.Module):8def...
基于python猫狗识别 pytorch猫狗分类 目录 需求 方法 一、数据的路径结构 二、图像数据载入 三、模型搭建 四、损失函数、优化函数定义 五、模型训练和参数优化 总结 需求 实现猫狗图像二分类,数据描述如下 这个数据集的训练数据集中一共有25000张猫和狗的图片,其中猫、狗各12500张。在测试数据集中有12500张图片,...