基于CNN和数据增强及ResNet50的少样本高精度猫咪分类-深度学习算法实践(附完整源码、数据集与模型)

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简介：
本项目采用深度学习技术，结合CNN与数据增强方法以及预训练的ResNet50模型，实现少样本条件下的高精度猫咪图像分类。提供全套代码、数据及训练模型下载。本项目基于卷积神经网络（CNN）模型对收集到的猫咪图像数据进行训练，并通过采用数据增强技术和结合残差网络的方法来提高识别不同猫种别的准确率。项目的运行环境包括计算型云服务器、Python环境以及TensorFlow和MySQL环境支持。整个项目由四个模块组成：数据预处理，用于准备原始图片；数据增强，通过翻转、旋转、缩放比例、随机裁剪等操作扩展现有数据集至20倍大小；普通CNN模型与残差网络模型的构建；最后是模型生成阶段。在工程代码中提供了两个路径以下载训练所需的数据：`/cat_kind_model/cat_data_100`和`/cat_kind_model/cat_data_224`。其中，数据增强部分利用了Keras提供的类似VGG架构的卷积神经网络来处理图像，并通过一系列残差块组成的结构提高模型性能，这些残余单元包括直接映射路径以及残差分支。项目的主要应用流程为：首先从本地相册输入猫咪图片；其次将这张图片转化为可以被训练好的CNN或ResNet模型接收的数据格式并进行预测；最后依据模型的输出结果，在数据库中找到对应的信息并展示给用户。

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基于CNN和数据增强及ResNet50的少样本高精度猫咪分类-深度学习算法实践(附完整源码、数据集与模型)

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本项目采用深度学习技术，结合CNN与数据增强方法以及预训练的ResNet50模型，实现少样本条件下的高精度猫咪图像分类。提供全套代码、数据及训练模型下载。本项目基于卷积神经网络（CNN）模型对收集到的猫咪图像数据进行训练，并通过采用数据增强技术和结合残差网络的方法来提高识别不同猫种别的准确率。项目的运行环境包括计算型云服务器、Python环境以及TensorFlow和MySQL环境支持。整个项目由四个模块组成：数据预处理，用于准备原始图片；数据增强，通过翻转、旋转、缩放比例、随机裁剪等操作扩展现有数据集至20倍大小；普通CNN模型与残差网络模型的构建；最后是模型生成阶段。在工程代码中提供了两个路径以下载训练所需的数据：`/cat_kind_model/cat_data_100`和`/cat_kind_model/cat_data_224`。其中，数据增强部分利用了Keras提供的类似VGG架构的卷积神经网络来处理图像，并通过一系列残差块组成的结构提高模型性能，这些残余单元包括直接映射路径以及残差分支。项目的主要应用流程为：首先从本地相册输入猫咪图片；其次将这张图片转化为可以被训练好的CNN或ResNet模型接收的数据格式并进行预测；最后依据模型的输出结果，在数据库中找到对应的信息并展示给用户。

基于CNN、LSTM 和 SAE 的深度学习方法对流量数据进行分类（附Python 完整源码及数据）

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本研究提出了一种结合CNN、LSTM和SAE技术的深度学习模型，专门用于网络流量数据的高效分类。文中不仅详细介绍了模型的设计思路与实现过程，还提供了完整的Python代码以及实验所需的数据集，便于读者进行复现及进一步的研究探索。基于CNN、LSTM 和SAE 深度学习方法的流量数据分类（包含Python完整源码和数据）

深度学习数据集-Kaggle猫狗样本.rar

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这是一个包含各类猫和狗图像的数据集，适用于深度学习项目中的分类任务。数据集来源于Kaggle竞赛平台，可用于训练机器学习模型识别图片中是猫还是狗。深度学习是人工智能领域的一种技术，它模仿人脑的工作方式来识别模式，在处理大量数据方面表现出色。在图像识别领域，深度学习已经成为一种强大的工具，能够帮助计算机理解并分类图片内容。Kaggle-猫狗样本.rar 是一个专为深度学习设计的数据集，用于训练模型区分猫和狗的图片。 Kaggle是一个知名的数据科学竞赛平台，同时也提供了各种数据集供研究者和开发者使用。这个猫狗数据集就是其中之一，它包括了大量的训练图像和测试图像，旨在帮助用户构建和优化深度学习模型进行二分类任务：即判断一张图片是猫还是狗。数据集通常分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，让模型学会识别这些图中的特征，并建立一个可以预测新图片类别的模型。测试集则用来验证模型的性能，检查它在未见过的数据上的表现，以评估其泛化能力。在这个数据集中，训练集和测试集可能已经预分割好，使得训练过程更加方便。深度学习模型的核心是神经网络，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。CNNs擅长处理图像数据，因为它们能自动学习图像中的空间特征，如边缘、纹理和形状。在猫狗分类任务中，CNN会通过多层卷积和池化操作来提取这些特征，并将这些信息输入全连接层；最后使用softmax函数得出概率分布，表示图片是猫或狗的概率。训练深度学习模型通常包括以下步骤： 1. 数据预处理：调整图像大小、归一化像素值以及增强数据（如翻转、旋转和裁剪）以增加模型的泛化能力。 2. 构建模型架构：选择合适的CNN结构，例如VGG、ResNet或Inception网络，或者设计自定义网络。 3. 编译模型：设定损失函数（如交叉熵）、优化器（如Adam）以及评估指标（如准确率）。 4. 训练模型：使用训练集进行多轮迭代，并调整学习率等超参数以提高模型性能。 5. 评估模型：在测试集上检验模型的性能，观察混淆矩阵和精度-召回曲线等评价指标的表现情况。 6. 调优与保存模型：根据评估结果对深度学习模型进行优化并最终保存下来以便后续使用。在这个猫狗分类项目中，开发者可能会采用Python编程语言，并利用TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架来实现上述步骤。同时，借助可视化工具如TensorBoard可以更好地理解和调试训练过程中的问题。 Kaggle-猫狗样本数据集是初学者和专业人士进行图像分类实践的理想资源；通过这个数据集，你可以了解并掌握构建、训练以及评估深度学习模型的方法，并提升自己在图像识别领域的技能。

Python深度学习实践-源码与数据集.rar

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本资源包含《Python深度学习实践》一书中的所有源代码及配套数据集，适用于希望深入理解并动手实践深度学习算法的学习者。 Python深度学习实战-源代码和数据集

深度学习中的猫狗图像分类数据集

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本数据集专为深度学习中识别猫与狗设计，包含大量标注图片，用于训练和测试图像分类算法模型。猫狗数据集分为训练集和测试集两部分，其中训练集包含25000张图片，测试集则有12500张图片。这个数据集适合初学者尝试使用。

猫狗分类任务的CatVSdog_data深度学习数据集

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CatVSdog_data 是一个专为猫狗图像分类设计的深度学习数据集，包含大量清晰标注的猫咪和狗狗图片，适用于训练和测试卷积神经网络模型。数据集中包含10,000张图片，每种动物各5,000张（猫和狗），且所有图像均已处理完毕并无重复。其中9,000张作为训练集使用（包括4,500张猫的图片和4,500张狗的图片），剩余1,000张用于测试。这些数据已经按照类别划分好文件夹，可以直接进行模型训练。每类图像均以“cat+数字”或“dog+数字”的格式命名。使用VGG16网络进行训练后得到以下结果： - 训练集损失值：0.8838 - 训练集中准确率：93% - 验证集损失值：0.2155 - 验证集中准确率：96% 整个训练过程耗时为23分58秒。

基于深度学习的乳腺癌分类源代码及数据集

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本项目提供了一套基于深度学习技术的乳腺癌分类解决方案，包括训练模型所需的数据集和源代码。旨在帮助研究人员和医疗工作者提高乳腺癌诊断效率与准确性。浸润性导管癌（IDC）是乳腺癌中最常见的类型之一。病理学家在对整个组织样本进行侵袭性分级时，通常会关注包含 IDC 的区域。因此，在自动侵袭性分级的预处理步骤中，划定整个组织切片中的 IDC 区域是一个重要环节。数据集中共有162张乳腺癌（BCa）标本的完整组织切片图像，扫描倍率为40倍。从中提取了277,524个大小为50x50像素的小块图像，其中198,738个小块是非IDC区域，而78,786个小块是IDC阳性区域。每个小块的文件名格式如下：u_xX_yY_classC.png —— 例如，10253_idx5_x1351_y1101_class0.png。其中，“u”代表患者ID（如“10253_idx5”），x和y分别表示小块裁剪位置的横纵坐标值；而C则表示类别，数字为0时意味着非IDC区域，为1时表示该小块属于IDC阳性。

基于深度学习的水下图像增强算法Python源码及数据集下载链接.zip

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本资源提供一套用于提升水下图像质量的深度学习算法，包括Python代码与训练所需的数据集。旨在改善图像清晰度、色彩还原等，便于科研和应用开发使用。该资源包含基于深度学习的水下图像增强算法的Python源代码及数据集。所有项目代码在上传前均经过测试确认可以正常运行，请放心下载使用。此资源适用于计算机相关专业的在校学生、专业教师或企业员工，包括但不限于计算机科学与技术、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程、自动化和电子信息等领域的学习者和技术人员。该代码具有较高的参考价值，不仅适合初学者入门进阶，也可以作为毕业设计项目、课程作业或者初期项目的演示材料。对于有一定基础或对研究感兴趣的用户来说，可以在现有基础上进行修改与扩展，以实现更多功能。欢迎下载并交流学习！如果有疑问，请随时沟通。基于深度学习实现的水下图像增强算法python源码+数据集下载链接.zip

文本分类深度学习课程大作业完整代码及数据

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本项目包含一个完整的基于深度学习的文本分类课程作业源代码和相关训练数据集。适合深入研究自然语言处理技术的学生和研究人员参考使用。本系统采用了清华NLP组提供的THUCNews新闻文本分类数据集的子集。该数据集是根据新浪新闻2005年至2011年间的历史RSS订阅频道生成，包含74万篇新闻文档（总计约2.19GB），均为UTF-8纯文本格式。在此基础上，对原始的新浪新闻分类体系进行了重新整合划分，并确定了以下14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏和娱乐。

深度学习中的LSTM、CNN、RNN及ResNet50模型解析

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本文章全面解析深度学习中常用的四种神经网络模型——LSTM、CNN、RNN和ResNet50。从基本概念到实际应用，深入浅出地介绍每种模型的特点与优势。适合初学者入门和专业人士参考。深度学习文件夹包含了我的各种AI和机器学习项目的深度学习模型，其中包括长短期记忆（LSTM）、卷积神经网络（CNN）以及ResNet50模型。