对图片的裁剪:将大小不一的图片裁剪成神经网络所需的,我选择的是裁剪为(224x224) 转化为张量 归一化:三个方向归一化 图片数据增强 形成加载器:返回图片数据和对应的标签,利用Pytorch的Dataset包 在dataset.py 中定义Mydata的类,继承pytorch的Dataset,定义如下三个方法: (1)init 方法 读取图片路径,并拆分为数据集...
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,至于作用,我会在后文详细介绍) 题目地址:猫狗大战 同时数...
1.1 安装Python库 1.2 创建文件目录 1.3 下载猫狗分类数据集 2. 训练部分 2.1 load_datasets.py...
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__init__(self):9super(LeNet, se...
pytorch 实现猫狗分类 pytorch分类器 图片分类器 1 数据 (1)数据集介绍与导入 (2)transforms.Compose与transforms.Normalize (3)图片预览 a 反标准化 b 转化为plt.imshow能读取的尺寸 c 合并显示 2 定义卷积神经网络、损失函数和优化器 (1)搭建神经网络...
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...
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 ...
MobileNet v1是MobileNet系列中的第一个版本,于2017年由Google团队提出。其主要目标是设计一个轻量级的深度神经网络,能够在移动设备和嵌入式系统上进行图像分类和目标检测任务,并且具有较高的计算效率和较小的模型大小。 MobileNet v1的核心创新在于使用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),这是一种卷积操作,...
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。 02、案例实现 【目的】 面向小数据集,使用keras进行数据增强; 使用keras构建两层卷积神经网络,实现猫狗分类;