Advertisement

猫与狗的二分类代码及数据.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源包含用于训练机器学习模型识别图片中猫和狗的代码以及相关标注数据集，适用于初学者实践图像分类任务。 猫狗二分类数据集包含了对猫和狗进行区分的图像样本集合，用于训练机器学习模型识别图片中的动物类别。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 猫与狗的二分类代码及数据.rar
    优质
    本资源包含用于训练机器学习模型识别图片中猫和狗的代码以及相关标注数据集，适用于初学者实践图像分类任务。 猫狗二分类数据集包含了对猫和狗进行区分的图像样本集合，用于训练机器学习模型识别图片中的动物类别。
     
  • 猫狗数据集；适用于猫狗二分类模型的训练
    优质
    这是一个专为机器学习设计的数据集，包含大量高质量的猫和狗图像，非常适合用于构建高精度的猫狗二分类模型。 猫狗数据集用于训练区分猫和狗的二分类模型。
     
  • 猫狗分类_猫狗区分_; python代码_深度学习; 猫狗分类_猫狗图片识别_猫狗辨别_
    优质
    本项目运用Python编程及深度学习技术进行猫狗图像分类与识别，旨在准确区分各类猫狗照片，提升图片辨识精度。 本猫狗分类代码解决的问题是获取了大量已知为猫或狗的图像作为训练样本集合，并构建一个图像分类网络。利用该模型使计算机能够识别测试样本集合中的动物并将其分为猫类或者狗类，以尽可能提高测试准确率。
     
  • 猫狗分类与检测数据集
    优质
    猫狗分类与检测数据集是一款专为图像识别设计的数据集合，包含了大量标注清晰的猫和狗图片，旨在帮助开发者训练模型准确区分及定位这两种宠物。 在images文件夹下存放了400张图片，其中猫的图片200张、狗的图片200张；xml文件夹下存放着相应的标注文件；labels.txt中列出了两个类别：猫和狗。
     
  • 基于ResNet34的猫狗分类实现（含数据集及代码）
    优质
    本项目利用深度学习框架，采用预训练的ResNet34模型进行猫狗图像分类。通过微调网络参数，并提供完整数据集和源代码支持，便于研究与应用开发。 该项目适合初学者学习深度学习的相关知识。项目包含以下几个部分： - 数据集：包括训练集（training_set）和测试集（test-set）。其中训练集中存放的是猫狗分类的数据，而测试集则用于评估模型性能。 - `datasets.py` 文件负责读取数据，并按照7:3的比例将训练集划分为验证集。 - `chuli.py` 用于检查数据集的正确性。 - `model.py` 包含了ResNet34网络结构的代码实现。 - `train.py` 负责模型的训练过程，同时会绘制出训练过程中训练集和验证集上的损失与准确率的变化情况。 - `test.py` 最终使用测试集评估训练好的模型（resnet.pth）性能，并输出其准确性。
     
  • Kaggle猫狗分类数据集
    优质
    Kaggle猫狗分类数据集包含大量标记为猫和狗的图像，用于训练机器学习模型识别和区分这两种动物。 我们已经完成了train、valid和test的数据处理工作。在训练集中有猫狗各10000张图片，在验证集中包含猫狗共计2500张图片，测试集则是需要分类的未标记数据。
     
  • Kaggle猫狗分类数据集
    优质
    Kaggle猫狗分类数据集是由Kaggle平台提供的一个图像识别挑战数据集，包含超过25,000张图片，旨在训练机器学习模型来区分猫咪和狗狗。 官网在国内无法直接访问且速度较慢，请使用提供的百度网盘链接获取梯子：链接: https://pan.baidu.com/s/1o9yfRCI 密码: mvge，如有帮助请给予评价。
     
  • Kaggle猫狗分类数据集
    优质
    Kaggle猫狗分类数据集是由成千上万张猫和狗的照片构成的图像识别挑战资源库，旨在促进机器学习模型对宠物图片进行精确分类的研究。 Kaggle 猫狗数据集是一个包含猫和狗图像的数据集合，常用于训练机器学习模型以识别这两类动物。该数据集广泛应用于计算机视觉领域的研究与教育中。
     
  • 猫与狗的分类代码自动生成.zip
    优质
    猫与狗的分类代码自动生成是一款便捷的软件工具，能够自动为猫咪和狗狗生成专属分类代码，简化宠物管理和记录工作。 初学神经网络时，经常会遇到网上下载的猫狗分类代码存在各种问题，主要是版本不兼容以及代码本身的问题。这里提供一个已经调试好的代码示例，并明确给出所使用的tensorflow、keras与python的具体版本：tensorflow==2.2 keras==2.4.2 Python==3.8 cuda==10.1。此外，还配备了一个小巧的测试库（因为猫狗分类全数据集太大，这里仅选取了十几张图片）。需要完整数据集的话可以去官网下载。使用环境为：Win10系统、Pytharm社区版和GTX1650显卡。