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...
Kaggle 提供的数据集分为训练集和测试集,训练集包含猫和狗各 12500 张图片 测试集包含 12500 张猫和狗的图片 本文参考上面两篇两篇文章实现深度学习中基于VGG16模型的分类。 一、数据准备: Kaggle 上 Cats vs. Dogs 的网址为https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats,需要先下载图片,不过这个网站需要注册才能...
51CTO博客已为您找到关于基于pytorch的猫狗分类精度评估的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及基于pytorch的猫狗分类精度评估问答内容。更多基于pytorch的猫狗分类精度评估相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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...
使用PyTorch实现猫狗图像分类 在人工智能领域,图像分类是一项重要的任务。传统方法已经逐渐被深度学习取而代之,尤其是在计算机视觉领域。本文将介绍如何利用PyTorch构建一个基本的猫狗图像分类器,帮助您入门深度学习和图像处理。 1. 环境准备 在开始之前,您需要确保安装了必要的库,包括PyTorch、torchvision和matplotlib。可...
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...
使用PyTorch的torch.utils.data.DataLoader来加载和批处理数据集。 定义一个损失函数(如交叉熵损失)和优化器(如Adam优化器)。 编写训练循环,包括前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。 在每个epoch结束时,使用验证集评估模型的性能。 以下是一个训练循环的示例代码: python import torch.optim as optim from torc...
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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...
深度学习猫狗分类 代码 pytorchpython文章分类深度学习 Cats vs. Dogs(猫狗大战)来源于 Kaggle 上的一个竞赛,内容非常简单, Kaggle 提供了一个猫和狗的数据集,我们需要建立一个算法进行训练,最后这个算法要能准确识别出猫和狗。Kaggle 提供的数据集分为训练集和测试集,训练集包含猫和狗各 12500 张图片 测试集包...