在今天的文章中,我们将深入探讨如何在Pytorch环境下实现一项猫狗识别的任务。通过逐步解析背景、技术原理、架构以及源码分析,我们不仅能学习到实践中的关键技能,还能了解猫狗识别这一常见机器学习应用场景的细节。 背景描述 猫狗识别是一个经典的计算机视觉问题,属于图像分类任务。在这一任务中,我们需要训练一个机器学习模型,使其能够准确地判断
在测试数据集中有12500张图片,其中猫、狗图片无序混杂,且无对应的标签。 官方网站:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/data 方法 利用pytorch构建CNN神经网络模型,进行交叉验证(没有使用测试机)。 一、数据的路径结构 不同类别放置于不同的路径,pytorch自动识别并利用One-Hot进行编码,...
按照下图整理数据集文件结构,cat里面只放猫图、dog里面只放狗图 读取数据集 这里也可以通过重写from torch.utils.data import Dataset里面的Dataset类,自定义__init__、__getitem__、__len__来加载,这里我直接用的 ImageFolder trainData = ImageFolder(trainPath,transform=trainTransform) valData = ImageFolder(va...
我们可以使用公开可用的数据集,比如ImageNet或者通过自己拍摄或收集网络上的图片来构建数据集。猫狗图像识别任务需要准备包含猫和狗两类图像的数据集,并对每类图像进行标注。我们可以使用PyTorch中的torchvision.datasets模块来加载数据集,该模块提供了对常见数据集的访问方法。接下来,我们需要构建神经网络模型。在PyTorch中...
其中,猫狗识别是一个非常有趣的任务,因为猫和狗在外观上有很多相似之处,但也有很多不同之处。为了完成这个任务,我们将使用TensorFlow和Pytorch这两个非常流行的深度学习框架。首先,我们需要准备数据集。可以使用现有的数据集,如Kaggle上的“Dogs vs Cats”数据集。该数据集包含许多标记为猫或狗的图像。我们将使用...
使用pytorch编写猫狗识别软件 数据下载 一、下载数据集并创建以下形式文件目录 train.py: 用于创建并训练模型,并生成训练完成的参数文件。 setting.py: 用于存放训练配置、超参数,包括学习率,训练次数,裁剪图片大小,每次训练图片数量,参数保存地址。 train: 存放下载的数据集(共25000张图片,其中猫狗各12500张)。
当然,下面是一个使用PyTorch进行猫狗识别的详细步骤,包括代码片段: 1. 准备猫狗图像数据集 首先,你需要一个包含猫和狗图像的数据集。你可以使用Kaggle上的Cats vs Dogs数据集,或者其他类似的数据集。下载并解压数据集后,确保数据集的目录结构类似于以下形式: text dataset/ train/ cats/ cat.1.jpg ... dogs/...
因为训练集中图片的文件名上面带有猫狗的标签,所以标签可以通过对图片文件名split后得到然后转成0,1编码。 在获取标签的时候,因为官方提供的测试数据集中并没有猫狗的标签,所以测试集的标签逻辑稍有不同。我的做法是使用一个train标志来进行区分,对于测试的数据,直接将测试样本的标签变成图片自带的id,这样方便后面...
其他基于深度学习的目标检测系统如西红柿、猫狗、山羊、野生目标、烟头、二维码、头盔、交警、野生动物、野外烟雾、人体摔倒识别、红外行人、家禽猪、苹果、推土机、蜜蜂、打电话、鸽子、足球、奶牛、人脸口罩、安全背心、烟雾检测系统等有需要的朋友关注我,从博主其他视频中获取下载链接。
TensorFlow+Pytorch识别阿猫阿狗(下) 2. Pytorch版 大致思路和TensorFlow一样,只是两个框架不同api的使用上会有所区别。 import osimport torchfrom torch import nnfrom torch import functional as Ffrom torch.utils import datafrom torchvision import transforms,datasets,modelsimport numpy as npimport timeimport ...