Advertisement

PyTorch-CNN完成了kaggle猫狗大战(Dogs vs. Cats)任务。

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

简介：
今天，我们着重探讨如何利用PyTorch的卷积神经网络（CNN）来参与Kaggle的“猫狗大战”竞赛。不失为说，现在就直接切入主题。首先，图像数据集的来源是Kaggle平台。在网站上，通过搜索“Dogs vs. Cats”，可以找到大量的相关图像集，并从中选取一个进行下载。我所使用的具体数据集包含训练集和测试集：训练集包含4000张猫的图片以及4000张狗的图片；测试集则包含1000张猫的图片和1000张狗的图片。PyTorch的版本为：（torch 1.3.1+cpu）和（torchvision 0.4.2+cpu）。接下来，我们将详细介绍以下步骤：1. 我们将重新定义用于自定义数据集的方法；2. 我们将构建我们的PyTorch CNN模型结构；3. 利用我们已经定义的自定义数据集，加载整个数据集；4. 创建CNN模型的实例；5. 最后，我们将定义损失函数...

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 猫狗大战数据集：Dogs vs. Cats Kaggle
    优质
    猫狗大战数据集是Kaggle平台上一个广受欢迎的机器学习竞赛数据集，包含12,500张猫咪和狗狗的照片，用于训练图像分类模型。 该资源是Dogs vs. Cats Kaggle猫狗大战数据集，快来下载并实践吧！
     
  • 使用PyTorch-CNN进行Kaggle猫狗识别比赛(Dogs vs. Cats)
    优质
    本项目利用PyTorch框架和卷积神经网络(CNN)技术参与Kaggle的猫狗图像分类挑战赛，通过深度学习实现高精度的图像识别。 今天咱们来聊聊如何使用Pytorch的CNN完成Kaggle猫狗大战项目。直接进入主题：数据集来自Kaggle网站上的Dogs vs. Cats图片集合，我选择的数据集是训练集包括4000张猫和4000张狗的照片，测试集包含1000张猫和1000张狗的照片。使用的Pytorch版本为(torch 1.3.1+cpu) 和 (torchvision 0.4.2+cpu)。 具体步骤如下： 1. 创建自定义的Dataset。 2. 设计CNN模型结构。 3. 使用创建好的Dataset加载数据集。 4. 实例化设计的CNN模型。 5. 定义损失函数。
     
  • 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。
     
  • Keras-VGG16- Dogs-vs-Cats_猫狗大战_VGG_猫狗_Keras_VGG16_代码
    优质
    这段内容主要介绍使用Python深度学习框架Keras中的VGG16模型进行图像分类，专注于区分猫和狗的经典计算机视觉任务。包含相关代码实现细节。 使用VGG16进行猫狗分类的代码效果很好，精度可以达到95%以上。
     
  • Cats-Vs-Dogs-CNN-with-Keras:-Training-on-25,000-images-including-5,000-for-validation...
    优质
    本项目使用Keras框架构建CNN模型，在包含25000张图片的数据集上进行训练，其中包括5000张用于验证的图像，旨在区分猫和狗。 在猫与狗的分类任务中，我使用了Keras框架进行CNN模型训练。训练集包含25,000张图像，并从中抽取了5,000张作为验证数据。另外单独设立了一个测试文件夹，其中包含了12,500张用于预测标签的图片。 我的工作重点包括对原始输入数据的预处理、防止过拟合的数据增强技术以及在Keras中使用回调函数以动态调整学习率。我还尝试了多种不同的CNN架构和超参数组合，旨在获得最佳模型性能并绘制出对应的学习曲线。 最终，在不借助任何预训练ImageNet模型的情况下，我达到了87.15%的验证准确度；而采用VGG-16作为基础网络时，则可以达到大约89%的验证准确性。
     
  • dogs-and-cats-redux-kernels-version.zip
    优质
    Dogs-and-Cats-Redux-Kernels-Version 是一个包含改进版代码和模型的压缩文件，用于增强狗与猫分类任务的深度学习项目。 Kaggle官网上的猫狗数据集下载速度很慢，这里分享给大家下载。dogs-vs-cats-redux-kernels-edition.zip解压后包含train.zip、test.zip以及sample_submission.csv文件。
     
  • cnn-classification-dog-vs-cat：利用Kaggle猫狗图片数据构建的基于CNN的图像分类模型
    优质
    CNN-Classification-Dog-Vs-Cat是一个基于卷积神经网络（CNN）的深度学习项目，使用Kaggle平台上的猫狗图像数据集进行训练，旨在准确区分猫和狗。 cnn-classification-dog-vs-cat 是一个基于 CNN 的图像分类器项目，使用了 Kaggle 上的猫狗图片数据集。该项目的主要依赖包括： - python3 - numpy >= 1.14.2 - keras >= 2.1.6 - tensorflow >= 1.6.0 - h5py >= 2.7.0 - python-gflags >= 3.1.2 - opencv-python >= 3.4.0 项目文件包括： inputs：猫狗图片样本数据，使用 keras 库中的类来读取。为了方便操作，需要将每个类别（即“猫”和“狗”）的图片分别放在单独命名的文件夹中。 train.py：包含一个简单的自建 CNN 网络模型，在训练后在测试集上的精度大约为 83%。 pre_train.py：使用经过预训练的常用网络进行迁移学习，以提高分类性能。该脚本可以在测试数据上达到约 95% 的准确率以上。 data_helper.py：用于读取和处理项目中使用的图像数据模块。 img_cnn.py: 相关CNN操作的代码文件。
     
  • 利用PyTorch进行Kaggle猫狗图像识别的方法
    优质
    本文介绍如何使用PyTorch框架在Kaggle平台上开展猫狗图像分类竞赛。通过深度学习技术提升模型准确率，并分享实践经验和技巧。 今天分享一篇使用Pytorch进行Kaggle猫狗图像识别的文章，具有很好的参考价值，希望能为大家提供帮助。一起看看吧。
     
  • 利用PyTorch进行Kaggle猫狗图像识别的方法
    优质
    本篇文章介绍了如何使用Python深度学习库PyTorch在Kaggle平台上开展猫狗图像分类竞赛。通过构建和训练神经网络模型，帮助初学者掌握图像识别的基础技巧与实践方法。 Kaggle是一个为开发者和数据科学家提供机器学习竞赛、托管数据库以及编写和分享代码的平台，在这里有很多适合机器学习与深度学习爱好者的项目和资源可以使用。最近我开始接触一个非常流行的深度学习框架：PyTorch，因此今天我想用PyTorch来实现一个图像识别领域的入门项目——猫狗图像分类。 在进行深度学习时，数据是至关重要的基础部分。我们使用的这个猫狗分类数据集包含25000张图片，其中猫咪和狗狗各占12500张。先来看看这些图像是什么样的。下载文件后可以看到有两个文件夹：train 和 test，分别用于训练模型和测试模型的效果。 以 train 文件夹为例，在里面可以找到大量的猫的图像，每个图片的名字从 0.jpg 开始编号。
     
  • 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。