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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

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 猫狗识别的深度学习与卷积神经网络（原创）
    优质
    本文探讨了利用深度学习技术中的卷积神经网络进行图像分类的应用，具体关注于猫和狗图片的自动识别。通过构建、训练模型来提高对猫狗图像区分的准确性。 基于深度学习的原理，使用PyTorch实现了一种猫狗分类算法，该算法能够达到98%的识别率，并且处理时间控制在20毫秒以内。此成果通过优化卷积神经网络结构来达成，是一个值得研究和学习的良好案例。
     
  • 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。
     
  • 基于卷积神经网络的猫狗图像识别算法.zip
    优质
    本项目探索了利用卷积神经网络（CNN）进行猫与狗图像分类的有效性。通过深度学习技术，训练模型以高准确率区分不同种类动物图片。该研究为图像识别领域提供了有价值的参考和应用案例。 卷积神经网络算法识别猫狗图片.zip 由于文件名重复了三次，简化后可以这样表示： 卷积神经网络算法识别猫狗图片.zip 文件提供了一个使用卷积神经网络来区分猫和狗图像的示例或工具。如果需要更详细的描述，请具体说明所需内容。
     
  • 基于CNN的卷积神经网络猫狗识别
    优质
    本项目采用卷积神经网络(CNN)技术，致力于实现高效准确的猫狗图像分类与识别。通过深度学习算法训练模型以区分猫和狗图片，展现CNN在计算机视觉领域的强大应用能力。 基于TensorFlow的猫狗识别分类算法涉及使用深度学习技术来区分图像中的猫和狗。这种方法通常包括数据预处理、模型构建（如卷积神经网络）、训练以及评估等步骤，以实现高精度的图像分类效果。利用TensorFlow框架的强大功能，开发者可以轻松地搭建复杂的机器学习模型，并通过大量标记图片进行训练，从而提高识别准确率。