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  1. kaggle猫狗大战数据集

  2. 官网不开梯子没速度，分享一下，链接: https://pan.baidu.com/s/1o9yfRCI 密码: mvge 觉得好可以给两分

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-28
    • 文件大小：49
    • 提供者：qq_38210185

  1. 猫狗大战数据集

  2. 猫狗分类数据集不包含在Keras 中，它由Kaggle 在2013 年末公开并作为一项 计算视觉竞赛的一部分，大小为540M，所以上传到了百度网盘，这里面是资源链接，下载后可以去连接下载数据集。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-27
    • 文件大小：67
    • 提供者：lxiao428

  1. 猫狗大战迁移学习项目.zip

  2. 猫狗大战迁移学习实战项目所需的完整模型+测试数据，可以自己直接加载进行测试使用 results：自己基于迁移学习方法训练得到的二分类模型 test：bing搜索引擎图像数据爬虫结果，针对cat和dog两类目标分别爬取了200多张图像数据 test1：随机从kaggle数据集每类的12500张数据中抽取100张图像组成的测试数据集

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-03
    • 文件大小：88080384
    • 提供者：Together_CZ

  1. kaggle猫狗大战分类数据集

  2. 这是kaggle竞赛的猫狗大战公开数据集，包含train和test及一个csv说明文件，因为kaggle注册比较麻烦，并且下载速度很慢，需要的可以从这里下载。代码获取可以关注《Python与人工智能》回复 猫狗分类 获取

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-11-10
    • 文件大小：854589440
    • 提供者：qq_24488575

  1. keras实现多种分类网络的方式

  2. Keras应该是最简单的一种深度学习框架了，入门非常的简单. 简单记录一下keras实现多种分类网络：如AlexNet、Vgg、ResNet 采用kaggle猫狗大战的数据作为数据集. 由于AlexNet采用的是LRN标准化,Keras没有内置函数实现,这里用batchNormalization代替 收件建立一个model.py的文件,里面存放着alexnet,vgg两种模型,直接导入就可以了 #coding=utf-8 from keras.models import Sequential

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：93184
    • 提供者：weixin_38722317

  1. 如何用深度学习玩转图像处理

  2. 本文来自csdn，文中主要讲解了图像识别，物体检测，图像切割等分为七个阶段来描述的。如果你开始了解深度学习的图像处理，你接触的第一个任务一定是图像识别：比如把你的爱猫输入到一个普通的CNN网络里，看看它是喵咪还是狗狗。一个最普通的CNN，比如像这样几层的CNN鼻祖Lenet，如果你有不错的数据集（比如kaggle猫狗大战）都可以给出一个还差强人意的分类结果(80%多准确率)，虽然不是太高。当然，如果你再加上对特定问题的一些知识，也可以顺便识别个人脸啥的，开个startup叫face减减什么：会玩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：928768
    • 提供者：weixin_38660058

  1. 如何用深度学习玩转图像处理

  2. 本文来自csdn，文中主要讲解了图像识别，物体检测，图像切割等分为七个阶段来描述的。如果你开始了解深度学习的图像处理，你接触的第一个任务一定是图像识别：比如把你的爱猫输入到一个普通的CNN网络里，看看它是喵咪还是狗狗。一个最普通的CNN，比如像这样几层的CNN鼻祖Lenet，如果你有不错的数据集（比如kaggle猫狗大战）都可以给出一个还差强人意的分类结果(80%多准确率)，虽然不是太高。当然，如果你再加上对特定问题的一些知识，也可以顺便识别个人脸啥的，开个startup叫face减减什么：会

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：928768
    • 提供者：weixin_38660051

  1. 猫狗大战使用CNN分类

  2. 一.构造数据集 我们直接下载下来的猫狗数据集是分为训练集和测试集的25000张猫狗图像。 这个数据集太大了而且猫狗没有分类，我们需要创建一个新的数据集。分为每个类别各1000个样本的训练集和每个类别各500个样本的测试集，验证集。 import os,shutil #解压该目录的文件（训练集照片，25000猫狗图像） original_dataset_dir = 'G:\\Astudy\\python深度学习基于tensorflow\\dataset\\kaggle\\train' #在指定

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：404480
    • 提供者：weixin_38680340