Advertisement

猫狗分类任务的CatVSdog_data深度学习数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：7Z

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 猫狗分类任务的CatVSdog_data深度学习数据集
    优质
    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。
     
  • 深度学习中的猫狗图像分类数据集
    优质
    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_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_
    优质
    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。
     
  • 深度学习数据集-Kaggle猫狗样本.rar
    优质
    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。
     
  • 利用深度学习进行猫狗分类
    优质
    本项目运用深度学习技术，致力于区分图像中的猫与狗。通过训练大规模数据集，模型能够准确识别并分类这两种常见的宠物动物。 1. 使用Kaggle上的“猫与狗”数据集中的train文件。 2. 实现对数据集的加载、读取和划分，并将图片转化为相同尺寸；展示每个类别的前5张图片； 3. 利用torch或tensorflow框架建立卷积神经网络模型并画出网络结构图，必要时可以添加注释说明； 4. 训练模型，输出迭代训练过程中的损失值、准确率和测试集的准确率等参数（测试集准确率达到75%以上）；从图像中可以看出，在训练过程中，准确度逐步上升，并基本稳定在90%以上。 5. 可以与现有或改进后的其他模型进行对比；保存该模型。随机抽取十张图片做测试结果验证，概率准确率需达到95%以上。
     
  • 深度学习中猫狗数据集的测试文件
    优质
    本简介涉及使用深度学习技术对包含猫和狗图像的数据集进行分类任务中的测试文件。这些文件用于评估模型在识别两类图像方面的准确性与效率。 猫狗数据集深度学习测试文件包含12500张未标记的图片，这些图片含有猫或狗的形象。该数据集可以用于评估猫狗识别模型的效果，或者在半监督学习中使用以提高识别准确率。需要注意的是，尽管这些图像是七年前拍摄的，但它们均来源于真实世界场景。
     
  • 小型学习的数据集：猫与狗的分类
    优质
    本项目聚焦于构建一个用于区分猫和狗图像的小型数据集，旨在探索有限样本下的机器学习模型训练效果。 小型数据集已准备好，并且测试集、验证集与训练集已经划分完毕，非常适合初学者学习入门级神经网络。
     
  • 猫狗深度学习训练样本集
    优质
    猫狗深度学习训练样本集是由大量标注清晰的猫和狗图像构成的数据集合，旨在辅助机器学习模型识别与分类动物图片。 在Kaggle的猫狗样本集中，包含了一个训练集，其中共有4000张猫和狗的图像，以及一个测试集，其中包括1000张猫和狗的图像。这个数据集常用于深度学习模型中识别猫与狗的任务。
     
  • 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。
     
  • Kaggle猫狗分类数据集
    优质
    Kaggle猫狗分类数据集是由Kaggle平台提供的一个图像识别挑战数据集，包含超过25,000张图片，旨在训练机器学习模型来区分猫咪和狗狗。 官网在国内无法直接访问且速度较慢，请使用提供的百度网盘链接获取梯子：链接: https://pan.baidu.com/s/1o9yfRCI 密码: mvge，如有帮助请给予评价。