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基于卷积神经网络的猫狗图像分类深度学习项目源码、数据集及文档PPT（优质资源）.zip

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简介：
本资源包提供了一个基于卷积神经网络进行猫狗图像分类的深度学习项目，包括完整源代码、训练数据集和详细文档演示(PPT)，适用于初学者快速入门与研究者深入探索。 《深度学习基于卷积神经网络的猫狗图像分类项目》是一个已经通过导师指导并获得高分的设计项目。该项目适合用作毕业设计、期末大作业或课程设计。提供的资源包括完整的源代码、数据集以及文档PPT，确保下载后可以直接运行使用。

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  • 基于卷积神经网络的猫狗图像分类深度学习项目源码、数据集及文档PPT（优质资源）.zip
    优质
    本资源包提供了一个基于卷积神经网络进行猫狗图像分类的深度学习项目，包括完整源代码、训练数据集和详细文档演示(PPT)，适用于初学者快速入门与研究者深入探索。 《深度学习基于卷积神经网络的猫狗图像分类项目》是一个已经通过导师指导并获得高分的设计项目。该项目适合用作毕业设计、期末大作业或课程设计。提供的资源包括完整的源代码、数据集以及文档PPT，确保下载后可以直接运行使用。
     
  • 猫狗图像分类项目源码及深度学习笔记答辩PPT（基于卷积神经网络和猫狗数据集）.zip
    优质
    本资料包含一个针对猫狗图像分类项目的完整解决方案，包括源代码、深度学习笔记以及用于演示的PPT。该项目采用卷积神经网络并利用大规模猫狗数据集进行训练与测试，旨在展示如何通过深度学习技术实现高效的图像识别任务。 这个项目包括猫狗数据集以及基于卷积神经网络实现的猫狗图像分类项目的源代码、深度学习笔记答辩PPT及大作业文档。由于图片数量庞大，已将所有图片打包成 cats_and_dogs.zip 文件存放，该文件包含25000张猫和狗的照片（每种动物各12500张）。卷积神经网络模型使用此数据集进行训练，并通过验证集上的性能来调整超参数配置。在图像输入卷积神经网络之前，需要将它们格式化为预处理过的浮点数张量，同时也要对标签进行向量化处理。 代码位于 5.2_小型数据建立卷积神经网络_猫狗图像分类2.ipynb 文件中，并附有使用教程以方便操作。
     
  • 基于卷积神经网络的Python深度学习猫狗图像分类源码及数据集
    优质
    本项目提供了一套使用Python和卷积神经网络实现猫狗图像自动分类的完整代码与训练数据。适合初学者了解深度学习在图像识别中的应用。 首先安装所需环境。然后使用data_classify.py文件进行训练集与测试集的分割。接着可以开始模型的训练。 数据准备：当前的数据存放在名为data_name的文件夹内，每个类别对应一个子文件夹，共有n个类别的数据就包含n个子文件夹。 项目主要结构组成包括： - model_AlexNet.py: 自己构建的AlexNet模型（也可以选择其他模型）。 - model_Vgg16.py: 使用PyTorch自带并进行修改后的VGG16模型（同样可以选用其它预训练模型）。 - train.py：用于训练选定的深度学习模型。 - test.py：用于测试训练好的模型。 辅助文件： - data_classify.py：负责将data_name中的类别数据分为训练集与测试集。请查看代码内容，该脚本使用了argparse模块以支持命令行参数配置。 此外，还有两个步骤需要注意： 1. 清除单通道图像：对输入的数据进行清洗处理，移除或修正异常的单通道图像； 2. 旧版数据加载：此部分是用于学习如何从文件系统中加载训练所需的图像数据，并对其进行适当的预处理。
     
  • 猫狗图像分类项目源码笔记（基于卷积神经网络和数据集）.zip
    优质
    本项目为一个使用卷积神经网络进行猫狗图像分类的研究，包含详细代码及注释，并利用特定数据集训练模型。 猫狗数据集+基于卷积神经网络实现的猫狗图像分类项目源码 笔记.zip
     
  • 基于深度学习与卷积神经网络的猫狗图像识别毕业设计源码及完整数据集（优质资源）.zip
    优质
    本资源包含一个完整的基于深度学习和卷积神经网络的猫狗图像识别项目源代码和训练所需的数据集，适合用于相关课程的设计或研究参考。 该毕业设计项目采用深度学习方法进行图像识别，使用的是Kaggle数据集中的猫与狗图片数据集。由于个人硬件限制，目前仅选取了2000张图片作为训练集、1000张用于验证以及另外的1000张用作测试。如果有人希望利用完整数据集来进行训练，则可以通过修改源代码自行完成这项工作。 项目中使用的卷积神经网络模型在猫狗分类任务上达到了97%的识别准确率，并且应用了数据增强技术来提高模型性能。此外，该项目还包含了一些基于Keras框架编写的简单脚本，涵盖了回归和多分类等不同类型的机器学习问题解决方法。
     
  • 基于卷积神经网络的猫狗识别深度学习项目源代码.zip
    优质
    本项目提供了一个使用卷积神经网络进行猫和狗图像分类的深度学习模型源代码。通过训练集数据优化模型参数以实现高效准确的分类效果。 这是一个基于卷积神经网络的深度学习猫狗识别项目源代码。该项目提供了一个完整的实践案例。 使用方法如下： - TrainModel.py：用于训练新的模型。 - Images目录下包含三个子目录，分别是predict_images、train_images 和 test_image，分别存放测试用图片、训练集图片和测试集图片。这些文件夹中各有6张、2000张和1000张图片。 其他重要部分包括： - TrainedModel 文件夹：用于存储训练后的模型文件。 - predict.py：使用经过训练的模型对猫狗图片进行分类。 项目能够准确地识别输入图片中的内容。
     
  • 基于深度学习卷积神经网络的猫狗分类方法
    优质
    本研究提出了一种基于深度学习和卷积神经网络的创新算法，专门用于高效准确地进行猫与狗图像分类。通过优化模型架构和训练策略，显著提升了识别性能，在同类研究中处于领先地位。 基于TensorFlow的猫狗大战代码已准备好，只需更改文件夹路径即可运行。资料包括答辩XMind脑图等相关内容，非常齐全。
     
  • 基于PyTorch的卷积神经网络猫狗图像识别项目源码、模型及数据集.zip
    优质
    本项目提供了一个基于PyTorch框架的卷积神经网络模型，用于实现猫和狗图像分类。包含源代码、预训练模型以及相关数据集。 介绍 猫狗二分类图像识别 安装教程 在config.py文件中根据需要调整配置； 更改Torch.CPUCUDA设置以适应您的本地环境。 使用说明： main脚本封装了所有模块，运行时会显示参数信息。 执行命令如下： python main.py train 进行模型训练； python main.py val 进行验证； python main.py test 对测试集进行预测。
     
  • 使用Python构建的深度学习卷积神经网络图像分类项目（含源码、文档及数据）.rar
    优质
    本资源提供了一个基于Python的深度学习项目，运用卷积神经网络进行图像分类。内附详细文档、完整源代码和训练数据集。适合深度学习初学者参考实践。 资源内容：基于Python实现深度学习卷积神经网络的图像分类项目（完整源码+说明文档+数据）。 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象：适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真领域拥有10年经验。擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制和路径规划等多种领域的算法仿真实验，可提供更多定制化的仿真源码与数据集需求支持。
     
  • 基于卷积神经网络的猫狗分类代码及答辩PPT（满分项目）
    优质
    本项目采用卷积神经网络实现猫与狗图像的自动分类，包含详细的代码和用于答辩的演示文稿。通过优化模型结构和参数调整，达到了高精度识别效果，是课程设计中的满分作品。 基于卷积神经网络的猫狗识别代码及答辩PPT（满分项目），附带深度学习学习笔记、大作业文档以及答辩PPT。由于数据集中图片数量较多，将图片数据打包存储在 cats_and_dogs.zip 文件中。代码使用 jupyter notebook 编写，并位于 5.2_小型数据建立卷积神经网络_猫狗图像分类2.ipynb 中。