数据集下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw提取码:2xq4 创建数据集:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12398285.html 读取数据集:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12448300.html 保存模型并继续进行训练:htt

想要尝试一下将resnet18最后一层的全连接层改成卷积层看会不会对网络效果和网络大小有什么影响 1.首先先对train.py中的更改是: train.py代码可见:pytorch实现性别检测 # model_conv.fc = nn.Linear(fc_features, 2)这是之前的写法 model_conv.fc = nn.Conv2d(fc_features, 2, 1) print(model_conv.fc) 但是运行的时候出错: 1) RuntimeError: Expected

1.什么是猫狗大战: 数据集来源于Kaggle(一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台),原数据集有12500只猫和12500只狗,分为训练.测试两个部分. 2.什么是Knn算法: K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)基本思想:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.      如果用比较平实的话来说,就是"我们已经存在了一个带标签的数据库,现在输入没有标签的新数

本次使用了tensorflow高级API,在规范化网络编程做出了尝试. 第一步:准备好需要的库 tensorflow-gpu  1.8.0 opencv-python     3.3.1 numpy skimage tqdm 第二步:准备数据集: https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats 我们使用了kaggle的猫狗大战数据集 我们可以看到数据集中,文件名使用了  ‘类.编号.文件类型 ’ 的标注 为了通用以及方便起见,我们对该数据集进行分文件夹放置: 下面是分

P1489 猫狗大战 题目描述 新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量,野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了,为了使战争更有难度和戏剧性,双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵. 比赛开始了,很快,野猫已经攒足几队机枪兵,试探性的发动进攻:然而,飞狗的机枪兵个数也已经不少了.野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了,于是,便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声.由于是在飞狗的家门口,飞狗的兵补给会很快,野猫看敌不过,决定撤退.这时飞狗的兵力也不足够多,所以没追出来. 由于不允许

猫狗大战是比较经典的机器学习案例,前几天体验了一番,来记录一下 1.图片准备 首先是准备训练的图片 链接:https://pan.baidu.com/s/1ht1HIuw 密码:aw9s 2.开始训练 需要的时间可能比较长 注:可能出现image RGB values must be in the 0..1 range.的错误 可以尝试修改下面的代码,将img[j,:,:,:]数组的值调到0到1之间, 0.1 * old_img + 0.5 对图片显示影响较小,不过可能会偏移: 0.2 * ab

题目描述 新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量,野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了,为了使战争更有难度和戏剧性,双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵. 比赛开始了,很快,野猫已经攒足几队机枪兵,试探性的发动进攻:然而,飞狗的机枪兵个数也已经不少了.野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了,于是,便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声.由于是在飞狗的家门口,飞狗的兵补给会很快,野猫看敌不过,决定撤退.这时飞狗的兵力也不足够多,所以没追出来. 由于不允许造医生,机枪兵没办法补

本文旨在总结一次从头开始训练CNN进行图像分类的完整过程(猫狗大战为例,使用Keras框架),免得经常遗忘.流程包括: 从Kaggle下载猫狗数据集: 利用python的os.shutil库,制作训练集和测试集: 快速开发一个小模型作为基准:(只要效果比随机猜略好即可,通常需要有一点过拟合) 根据基准表现进行改进,比如针对过拟合的图像增强.正则化等. 1 从Kaggle下载猫狗数据集 具体可参考 2 制作数据集 从Kaggle下载的猫狗数据集大概八百多兆,其中训练集包含25000张猫狗图,两类数

实战 迁移学习 VGG19.ResNet50.InceptionV3 实践 猫狗大战 问题   参考博客:::https://blog.csdn.net/pengdali/article/details/79050662     2018年01月13日 12:52:14 pengdali 阅读数 10417   一.实践流程 1.数据预处理 主要是对训练数据进行随机偏移.转动等变换图像处理,这样可以尽可能让训练数据多样化 另外处理数据方式采用分批无序读取的形式,避免了数据按目录排序训练   #数

新手入门PaddlePaddle的一个简单Demo--猫狗大战 主要目的在于整体了解PP用卷积做图像分类的流程,以及最最重要的掌握自定义数据集的读取方式 猫狗数据集是从网络上下载到工作目录的. 本项目源地址. import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import imghdr # 判断图片格式用的 import random import seaborn as sns from time import time import paddl

传送门 类似背包的做法. f[i][j]表示是否能放i个物品,价格为j #include <cstdio> #include <iostream> #define N 8001 int n, sum; int a[201], f[201][N]; inline int read() { int x = 0, f = 1; char ch = getchar(); for(; !isdigit(ch); ch = getchar()) if(ch == '-') f = -1; fo

先划分数据集程序训练集中猫狗各12500张现在提取1000张做为训练集,500张作为测试集,500张作为验证集: # -*- coding: utf-8 -*-import os, shutil original_dataset_dir = '/home/duchao/projects(my)/keras/kagge/train' # 原始文解压目录base_dir = '/home/duchao/projects(my)/keras/kagge/small_data'# 创建新的文件夹os.m

题面:https://www.luogu.com.cn/problem/P1489 看上去是一道简单的二维费用背包,但是要特别小心循环顺序. Ⅰ先循环物品,再循环限制条件. Ⅱ每一个限制条件都必须从后往前枚举,这样可以省下一维 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n; ]; ][]; int main() { ; cin>>n; ;i<=n;i++) { cin>>v[i]; sumn+=v[i];

awesome-very-deep-learning is a curated list for papers and code about implementing and training very deep neural networks. Deep Residual Learning Deep Residual Networks are a family of extremely deep architectures (up to 1000 layers) showing compell

12 月 11 日,陌陌正式登陆纳斯达克,这件事除了证明了移动互联网“没有什么不可能之外”,对 BAT 而言,更大的意义在于需要时刻警惕还有没有其它细分领域的公司能够在自己核心业务领域溜出来. 两年前,移动互联网的快速发展让 BAT 纷纷惊出一身冷汗,而彼时微信的横空出世一度被认为是拿到了移动互联网的第一张船票,伴随而来的则是腾讯的市值快速超过 1500 亿美元.但两年过去,拿到船票的腾讯还在缓慢的航行,但类似于陌陌这样的快艇却成功的“弯道超车”. 而在另一方面,阿里通过大量的收购——虽然整个收

自动求导机制 本说明将概述Autograd如何工作并记录操作.了解这些并不是绝对必要的,但我们建议您熟悉它,因为它将帮助您编写更高效,更简洁的程序,并可帮助您进行调试. 从后向中排除子图 每个变量都有两个标志:requires_grad和volatile.它们都允许从梯度计算中精细地排除子图,并可以提高效率. 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户 requires_grad 如果有一个单一的输入操作需要梯度,它的输出也需要梯度.相反,只有所有输入都不需要梯度

笔者这几天在跟着莫烦学习TensorFlow,正好到迁移学习(至于什么是迁移学习,看这篇),莫烦老师做的是预测猫和老虎尺寸大小的学习.作为一个有为的学生,笔者当然不能再预测猫啊狗啊的大小啦,正好之前正好有做过猫狗大战数据集的图像分类,做好的数据都还在,二话不说,开撸. 既然是VGG16模型,当然首先上模型代码了: def conv_layers_simple_api(net_in): with tf.name_scope('preprocess'): # Notice that we inclu

[深度应用]·实战掌握PyTorch图片分类简明教程 个人网站--> http://www.yansongsong.cn/ 项目GitHub地址--> https://github.com/xiaosongshine/image_classifier_PyTorch/ 1.引文 深度学习的比赛中,图片分类是很常见的比赛,同时也是很难取得特别高名次的比赛,因为图片分类已经被大家研究的很透彻,一些开源的网络很容易取得高分.如果大家还掌握不了使用开源的网络进行训练,再慢慢去模型调优,很难取得较好的成

1. 先导入使用的包,并声明可用的网络和预训练好的模型 import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo #声明可调用的网络 __all__ = ['ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101', 'resnet152'] #用于加载的预训练好的模型 model_urls = { 'resnet18': 'https://download.pytorc

输入的标准化处理是对图片等输入信息进行标准化处理,使得所有输入的均值为0,方差为1 normalize = T.Normalize([0.485, 0.456, 0.406],[0.229, 0.224, 0.225]) 而Batch Normalization的目的是使各隐藏层输入的均值和方差为任意值 Batch Norm经常使用在mini-batch上,这也是其名称的由来 Batch Normalization是对下面隐藏层进行激活函数操作前的输入Z[l]进行标准层处理 进行的操作有: 1)