猫狗二分类模型

最新推荐文章于 2023-03-20 14:00:27 发布
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#深度学习

本文介绍了一个小型数据集上的猫狗二分类任务，利用2000张训练图片、1000张验证图片和1000张测试图片。通过keras.preprocessing.image的ImageDataGenerator进行预处理和数据增强，使用VGG16模型进行特征提取和微调。未使用数据增强时验证精度为0.9，加入数据增强后提升到0.97，最终微调后的测试精度达0.95。参考书籍《Deep Learning With Python》。

猫狗二分类模型点击这里。
记录几点：
（1）这是一个在小型数据集上训练模型的案例（训练集2000张图片，验证集1000张，测试集1000张）。图片资源点击这里。
（2）图像输入之前需要预处理，将其转换为浮点数张量，使用了keras.preprocessing.image中的ImageDataGenerator类，它可以实现图像的缩放，旋转，平移，错切等操作。
展示几张变换的图片：
水平翻转之后
原图
缩放1
缩放2
缩放3
缩放4

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