Advertisement

基于PyTorch和CNN的猫狗图像识别代码及完整数据集（高等期终作业）.zip

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

简介：
这是一个使用PyTorch框架和卷积神经网络(CNN)技术来实现猫狗图像分类的项目，包含了完整的数据集以及相关源代码。适合用于高等课程期末作业或研究学习。 这是一个98分的期末大作业项目，主要适用于计算机相关专业的学生在进行课程设计或期末作业以及需要实战练习的学习者。该项目包含了完整的源码，并且经过严格调试可以直接运行使用。基于PyTorch + CNN技术实现猫狗图像识别功能，能够帮助学习者深入理解和实践深度学习与卷积神经网络的应用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于PyTorch和CNN的猫狗图像识别代码及完整数据集（高等期终作业）.zip
    优质
    这是一个使用PyTorch框架和卷积神经网络(CNN)技术来实现猫狗图像分类的项目，包含了完整的数据集以及相关源代码。适合用于高等课程期末作业或研究学习。 这是一个98分的期末大作业项目，主要适用于计算机相关专业的学生在进行课程设计或期末作业以及需要实战练习的学习者。该项目包含了完整的源码，并且经过严格调试可以直接运行使用。基于PyTorch + CNN技术实现猫狗图像识别功能，能够帮助学习者深入理解和实践深度学习与卷积神经网络的应用。
     
  • 基于PyTorch和CNN的猫狗图像分类代码（高等期终大作业）
    优质
    本项目为高等课程期末作业，使用Python深度学习框架PyTorch及卷积神经网络(CNN)技术实现对猫狗图像的自动分类识别。 基于PyTorch和CNN的猫狗图片分类源码适用于高分期末大作业项目开发，该项目获得了97分的优异成绩，可作为课程设计与期末项目的参考范例。代码包含详细的注释，即使是编程初学者也能轻松理解，并且有能力的开发者可以在现有基础上进行二次开发。整个项目代码完整、易于下载和运行。 基于PyTorch和CNN技术实现猫狗图片分类的源码，适用于高分期末大作业任务，该设计获得了97分的成绩。此项目可以作为课程设计与期末项目的参考模板，包含详尽注释以帮助编程新手理解，并鼓励有能力的同学在此基础上进一步开发改进。代码完整且易于下载运行。 基于PyTorch和CNN的猫狗图片分类源码适用于高分期末大作业任务，该项目获得了97分的成绩评价，可供课程设计与期末项目参考使用。源代码配有详细注释方便编程初学者理解，并为有能力的同学提供了二次开发的空间。整个项目的代码完整无缺、可直接下载并运行。
     
  • Kaggle猫狗识别dogs-vs-cats数据集及完整图像分类代码
    优质
    本项目基于Kaggle的dogs vs cats数据集，提供了一套完整的图像分类解决方案，用于区分图片中的动物是狗还是猫。包含详细代码和注释。 有一个猫狗大战数据集，包含20000张训练图片、5000张验证图片以及10000张测试图片。此外还有配套的迁移学习代码，可以用来对这个猫狗图像分类任务进行操作，并且使用方法非常简单，可以直接通过命令行运行而无需自己构建模型。该程序利用了PyTorch内置模型，十分方便快捷。
     
  • 猫和狗的识别数据集.zip
    优质
    该数据集包含了大量标记化的猫与狗的照片，旨在用于训练机器学习模型进行图像分类。 猫狗识别数据集中，训练集包含12500张猫的图片和12500张狗的图片，测试集则有总共12500张猫和狗的图片。
     
  • 猫狗图片识别完整代码.py
    优质
    本Python脚本展示了如何使用深度学习技术实现对猫和狗图像进行分类的功能，包含数据预处理、模型构建及训练等完整流程。 图像识别技术是人工智能计算机视觉的重要基础，通过使用机器学习或深度学习算法可以高效且准确地识别图片的主要特征，并对不同内容的图片进行分类。在图像识别的研究领域中有一个经典的数据集：Cat_vs_Dogs（猫狗数据集），许多计算机视觉研究会用这个数据集来验证其效果。 附件包含了1500张猫咪的照片和1500张狗狗的照片，分别存放在指定目录结构下。该项目的主要目的是建立一个能够识别猫狗的模型，并通过验证集测试该模型的准确性。本段落主要讲述项目中模型构建的过程，而关于模型设计、参数调整以及结果分析的内容将在后续文章中详细讨论。
     
  • 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。
     
  • CNN卷积神经网络猫咪狗狗识别数据集.zip
    优质
    该数据集包含大量标记的猫狗图像，旨在用于训练和测试CNN模型在动物分类任务中的性能。非常适合深度学习研究与应用。 此数据集相对较大，因此代码并未使用全部数据，仅选取了一部分进行处理。大家在操作时可以选择性地选取一部分或全部应用数据，但务必确保妥善处理测试集数据。
     
  • 基于深度学习的猫狗图片识别（含完整代码、数据集及一键运行功能）
    优质
    本项目采用深度学习技术进行猫狗图像分类，提供完整代码、标注数据集以及一键式运行工具，助力快速实现模型训练与测试。 基于深度学习的图像识别：猫狗图像分类 1. 构建卷积神经网络训练模型，并进行模型预测与评估，包括accuracy_score、precision_score、recall_score和f1_score四个指标。 2. 使用迁移学习技术，构建预训练的mobilenet_v2模型。 3. 资源包含完整代码及数据集。 4. 输出可视化混淆矩阵。
     
  • 基于PyTorch的CNN神经网络猫狗识别项目源码、数据集及预训练模型分享
    优质
    这是一个使用PyTorch实现的卷积神经网络(CNN)项目，专注于猫和狗图像分类。该项目包括源代码、数据集以及预训练模型，为机器学习爱好者提供了一个实用的学习资源。 使用PyTorch搭建CNN神经网络实现的猫狗识别项目源代码及数据集需要对train数据集进行训练，以便能够准确地识别给定val数据集中的一张图片是猫还是狗。
     
  • 基于PyTorch和MNIST的手写数字识别系统源码及完整数据集.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python深度学习框架PyTorch构建的手写数字识别系统的完整代码与MNIST数据集。适合初学者学习卷积神经网络(CNN)在图像分类任务中的应用。包含训练、测试脚本，便于快速上手实践。 该项目是一个基于PyTorch框架与MNIST数据集的手写数字识别系统源码集合，并附带全部训练数据。此项目作为个人课程作业的代码实现，在评审中获得了95分以上的高评价，经过严格的调试以确保能够顺利运行。适合计算机相关专业的学生和从业者下载使用，也可用于期末课程设计、大作业等任务，具有较高的学习参考价值。