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  1. kaggle猫狗大战数据集

  2. 这份数据集来源于Kaggle,原数据集有12500只猫和12500只狗,此为txt保存百度云分享地址,需自己下载。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-01-08
    • 文件大小:49
    • 提供者:jie_abc
  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. 机器学习猫狗大战程序

  2. Cats vs. Dogs(猫狗大战)是Kaggle大数据竞赛某一年的一道赛题,利用给定的数据集,用算法实现猫和狗的识别。   数据集可以从Kaggle官网上下载: https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-01-24
    • 文件大小:7168
    • 提供者:qq_41951658
  1. kaggle猫狗大战数据集(百度云).txt

  2. kaggle猫狗大战数据集百度云下载,共30000多张图片,可供下载
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-06-19
    • 文件大小:116
    • 提供者:u012223745
  1. 自制Pascal_VOC_2007格式猫狗大战(dogs_vs_cats)kaggle数据集下载链接.txt

  2. txt文档为百度云网盘下载链接,永久有效,下载内容包括: 1、猫狗大战原始数据集 2、自制VOC格式的猫狗大战数据集 3、数据集制作软件labelImg.exe 4、数据集生成python代码 备注:原始数据和软件均为开源,自制数据集仅供部分需要研究目标检测分割的朋友参考,数据集制作方法可以参考博客https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/78953681和博客https://blog.csdn.net/weixin_40428368/a
  3. 所属分类:深度学习

  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. 猫狗大战数据集免费下载

  2. 提供了百度云盘的下载地址,如需要请自行下载本资源 kaggle猫狗大战[包含训练(25000张猫狗照片)和测试数据集(12500张猫狗照片)]
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-04-25
    • 文件大小:159
    • 提供者:qq_37202420
  1. 猫狗大战kaggle训练集

  2. 数据集中包含12500只猫和12500只狗,与MNIST中数据集不同之处在于这个数据集中的数据都是来自于真实世界的照片,加大了图像处理的难度. 注:非最新数据集,数据集为七年前版本。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:569376768
    • 提供者:qq_44421390
  1. 经典数据集——猫狗大战数据集

  2. kaggle猫狗大战竞赛的数据集,压缩包包含猫狗图片各12500张,分为cat和dog两个文件夹,方便用于图像识别
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-10-28
    • 文件大小:824180736
    • 提供者:qq_44859952
  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. kaggle猫狗大战数据集

  2. kaggle猫狗大战数据集
  3. 所属分类:VR

    • 发布日期:2021-01-05
    • 文件大小:844103680
    • 提供者:xiamencomingsoon
  1. Kaggle猫狗大战(cats-vs-dogs)数据集-附件资源

  2. Kaggle猫狗大战(cats-vs-dogs)数据集-附件资源
  3. 所属分类:互联网

  1. kaggle 猫狗大战train和test数据集百度网盘-附件资源

  2. kaggle 猫狗大战train和test数据集百度网盘-附件资源
  3. 所属分类:互联网

  1. Kaggle猫狗大战(cats-vs-dogs)数据集-附件资源

  2. Kaggle猫狗大战(cats-vs-dogs)数据集-附件资源
  3. 所属分类:互联网

  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. Pytorch–CNN实现kaggle猫狗大战(Dogs vs. Cats)

  2. 今天咱们来聊聊用Pytorch的CNN完成kaggle猫狗大战。 话不多说,进入正题。 首先,图片数据来源kaggle,在网站上搜索Dogs vs. Cats很多相关图片集,找一个下载下来。 我这里采用的数据集是: Train:4000张cat + 4000张dog Test:1000张cat + 1000张dog Pytorch版本:(torch 1.3.1+cpu) + (torchvision 0.4.2+cpu) 步骤: 1. 重定义我们的Dataset 2. 定义我们的Pytorch
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:121856
    • 提供者:weixin_38575421
  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
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