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,至于作用,我会在后文详细介绍) 题目地址:猫狗大战 同时数据集也可以在上面下载到。 既然是手把手...
如果指定了维度,则返回的是一个命名元组(values, indices),其中values是给定维度中每一行(列)的最大值,indices是找到的每个最大值在指定维度中的索引位置(argmax) 在pytorch教程中,很多函数都有一个keepdim参数,这个torch.max也不例外,我们来看一下 keepdim的意思是保持维度,例子中,pred原来是三维的张量,那么它...
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...
在定义网络结构时,应根据问题的具体需求和数据集的特性来确定各个层的参数,例如卷积核大小、步长、池化窗口大小等。三、训练和评估神经网络在准备好数据集和定义好网络结构后,我们就可以使用PyTorch模块对数据进行训练和评估了。首先,我们需要使用torch.optim模块定义一个优化器,如SGD或Adam,用于在网络训练过程中更新权重...
运行Anaconda Prompt工具,在该工具命令窗口下安装开源人工神经网络库(keras),输入以下pip命令: pip install keras 如图5、图6所示。 图5 安装keras库 图6 keras库安装成功 环境配置好后,开始着手建立一个可以将猫狗图片分类的卷积神经网络,并使用到深度学习框架TensorFlow和Keras,配置网络以便远程访问Jupyter Notebook。
VGG16是Visual Geometry Group的缩写,它的名字来源于提出该网络的实验室。VGG16的设计目标是通过增加网络深度来提高图像分类的性能,并展示了深度对于图像分类任务的重要性。VGG16的主要特点是将多个小尺寸的卷积核堆叠在一起,从而形成更深的网络。 三、模型实现 ...
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...
自定义卷积神经网络:87.26%87.26%。 使用resnet34做特征提取:93.6%93.6%。 使用resnet34和VGG16做特征提取:94.88%94.88%。 python:3.9.7 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 ...
图片预处理包括定义Mydata的类，继承pytorch的Dataset，定义init、getitem、len方法，并实例化数据加载器进行测试。模型包括LeNet、AlexNet、squeezeNet和resNet等经典CNN模型。LeNet模型展示早期手写数字图像识别，AlexNet模型则在2012年使用8层卷积神经网络，是浅层神经网和深度神经网的分界线。训练主要在 main...
一个pytorch版本的猫狗分类cnn项目结构 使用PyTorch实现猫狗分类的卷积神经网络(CNN)项目结构 随着深度学习的快速发展,卷积神经网络(CNN)在图像分类任务中得到了广泛的应用。猫狗分类作为常见的图像分类问题,不仅可以帮助初学者理解基本的深度学习概念,同时也为后续的复杂项目打下了基础。本篇文章将介绍一个基于PyTorch的...