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猫狗识别数据集，因容量大难以上传

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简介：
这是一个大规模的猫狗图像识别数据集，由于文件总量庞大，无法直接上传分享。 由于猫狗识别的训练集数据量过大，暂时难以上传。因此先使用测试集来调试代码，之后可以利用更多的图片进行模型训练。

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  • 猫狗识别数据集，因容量大难以上传
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    这是一个大规模的猫狗图像识别数据集，由于文件总量庞大，无法直接上传分享。 由于猫狗识别的训练集数据量过大，暂时难以上传。因此先使用测试集来调试代码，之后可以利用更多的图片进行模型训练。
     
  • 猫和狗的识别数据集.zip
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    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。
     
  • 猫狗数据集识别（含标签）
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    本数据集包含了多种猫和狗的照片，并附有详细分类标签，适用于图像识别与机器学习训练。 猫狗数据集（包含标签）是一个用于图像分类任务的典型数据集，在深度学习模型训练与验证方面具有广泛应用价值。该数据集中包括“猫”和“狗”两个类别，每个类都有大量样本图。 以下是关于这个数据集的一些详细信息： 1. **train.txt 和 val.txt**：这两个文件通常定义了用于机器学习中的训练集和验证集。其中，“train.txt”列出的是训练模型所需的图像文件名；而“val.txt”则包含用来评估在不同阶段中模型表现的图像列表，帮助避免过拟合现象。 2. **labels.txt**：此文本段落件记录着每个图像对应的类别标签。“猫狗数据集”的情况里，标签就是指示图片是属于“猫”还是“狗”。每一行通常对应一个具体的图，并且指明其所属类别的编号或名称。 3. 两个主要的子目录：“dog”和“cat”，分别存放了与这两个分类相关的所有图像文件。每个类别下的图片数量庞大，都遵循一定的命名规则来存储JPEG或者PNG格式的图像。
     
  • 猫狗检测与识别的YOLO数据集
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    本数据集专为训练和评估基于YOLO的目标检测模型而设计，聚焦于精准地识别图像中的猫和狗，促进宠物分类研究。 YOLO猫狗检测数据集包含1000多张高质量的jpg格式图片，使用lableimg标注软件进行标注，并且标签有两种格式：VOC（xml）和yolo（txt）。这些数据可以直接用于YOLO系列算法的目标检测任务中。 具体信息如下： - 数据量：3500多张 - 类别：猫、狗 - 标签格式：两种，分别为txt和xml 该数据集可以被直接应用到YOLO目标检测模型的训练过程中。
     
  • 经典猫狗区分数据集：猫狗大战数据分析集
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    本数据集为经典的图像分类任务“猫狗识别”项目所设计，包含大量清晰标注的猫与狗图片，旨在促进机器学习模型对两类动物的有效区分。 Kaggle猫狗大战竞赛的数据集包含12500张猫的图片和12500张狗的图片，分别存放在cat和dog两个文件夹中，适合用于图像识别任务。
     
  • YOLO猫狗识别数据集 coco-val2014-cat_dog-2568.zip
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    此数据集包含COCO验证集中筛选出的猫和狗图像，共计2568张，每张图片尺寸为256x256像素，适用于YOLO模型训练与评估。 COCO数据集val2014包含猫狗图像及其标签，标签格式为xml和txt两种。类别包括cat和dog，共有两千多张图片。这些数据可以用于YOLOv3的猫狗检测任务。
     
  • CNN卷积神经网络猫咪狗狗识别数据集.zip
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    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。
     
  • 猫狗分类：利用CNN在Oxford-IIIT-Pet数据集上进行图像识别
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    本研究采用卷积神经网络(CNN)技术，在Oxford-IIIT-Pet数据集上训练模型以实现对宠物猫和狗的精准分类，探索深度学习在动物图像识别中的应用。 猫狗分类使用的是牛津-IIIT宠物数据集。任务是对数据集中显示的每种动物进行分类。首先对猫和狗之间的品种进行分类，然后分别对猫和狗的不同品种进行分类，最后将不同种族混合在一起进行分类以增加难度。 步骤如下： 第一步：获取数据集 运行命令 `bash utils/get_dataset.sh` 第二步：预处理数据集 运行命令 `bash run_all_preprocessing.sh` 第三步：创建训练模型 运行命令 `bash run_all_models.sh` 第四步：要使用TensorBoard，请在新终端中输入以下命令，然后在浏览器中打开。 ``` tensorboard --logdir=./logs --port=6006 ```
     
  • 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_
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    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！