print(f'训练集猫数量 = {len(train_cats_names)}') print(f'训练集狗数量 = {len(train_dogs_names)}') print(f'测试集猫和狗数量= {len(os.listdir(validation_dir))}') 1. 2. 3. 输出: 训练集猫数量 = 12500 训练集狗数量 = 12500 测试集猫和狗数量= 12500 1. 2. 3. 四、建立模型 首...
(1)数据集介绍:猫狗的数据集可以在kaddle官网进行下载,其大小我查看了一下,训练集是12500,测试集也是。用本地电脑跑的话,实在是太慢了。所以我手动分类了一下,把数据集分为测试和训练两个,然后分别在其中建猫和狗的文件夹并添加图片。在这里训练集是各有猫狗两千张,测试集是各有猫狗500张 打开任意图片都可...
这是我在发现的一篇通过一个完整的示例数据集(猫狗数据集)非常详细地可视化resnet18输出的博文,该篇博文每一步都写得非常完整,特此强烈推荐给大家,希望大家能够更深层地了解CNN: 数据集下载地址: 链接:pan.baidu.com/s/1l1AnBg提取码:2xq4 创建数据集:cnblogs.com/xiximayou/p 读取数据集:cnblogs.com/xixima...
链接:https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码:2xq4 猫狗数据集的分为训练集25000张,在训练集中猫和狗的图像是混在一起的,pytorch读取数据集有两种方式,第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中,另一种是实现读取数据集类,该类继承torch.utils.Dataset,并重写__getitem__和...
猫狗数据集 import numpyas np import pickle import cv2 import pandasas pd import tensorflowas tf import matplotlib.pyplotas plt #mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) train_data = {b'data': [],b'labels': []}...
print("验证集的方差:{}".format(val_std)) 结果: 说明:由于我们是使用pytorch的datasets.ImageFolder 读取数据集。为了传入图片,我们需要使用train_data.imgs类似的操作取出图片。train_data.imgs的值是(图片地址1,标签),(图片地址2,标签),...的格式。在代码中for img_path,_ in dataset正好取出图片的地址。
测试数据 链接:https://pan.baidu.com/s/1sSgLFkv9K3ciRVLAryWUKg提取码: gyvs 下载好之后解压,可以发现训练数据以cat或dog开头,测试数据都以数字命名。 整理数据 然后通过下面这段代码来将训练数据集中的猫狗分别保存到train目录和valid目录下的cats和dogs文件夹中,需要注意路径为绝对路径 ...
猫狗数据集(猫狗各20000张) 喜爱 0 数据集包含了kaggle和其它图片的整合,猫狗种类比较多,解压后在当前的目录下会有两个文件夹0、1其中0代表猫,1代表狗 S ShuRui-Liang CC0 分类图像分类计算机视觉 0 5 2023-04-18 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 dataset.rar dataset.rar (2212.26M) 下载 ...
1.数据集获取 获取猫狗数据集kaggle提取码:kfhw 数据集中有train.zip和test.zip两个压缩包,但是对test.zip中图片文件的名称中没有cat和dog进行区分,没法分类,所以只用到了train.zip一个文件,对train.zip进行解压,一共有25000张图片,图片名中指明了cat or dog ...
Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals.