猫狗大战数据集，演示如何通过Tf处理数据

最新推荐文章于 2025-07-01 04:19:21 发布
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猫狗大战数据集
10-27
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。
猫狗大战数据集(全)
04-30
网盘链接为：https://pan.baidu.com/s/1R0EBzRtzKffE3O53F2lgEw 点进去应该可以看到是否失效，这个资源是个txt文档，文档里面有网盘密码。 祝大家科研顺利~
pytorch入门 - 基于AlexNet神经网络实现猫狗大战
最新发布
weixin_29045585的博客
07-01 31
优化点原始值调整值作用输入通道1 (灰度)3 (RGB)适配彩色图像输出维度10002二分类需求Dropout率0.50.2防欠拟合学习率0.0010.0001稳定微调数据增强无5种变换提升泛化性原创作者: chenyishi转载于: https://www.cnblogs.com/chenyishi/p/189426791.pytorch入门 - LetNet5神经网络06-052.pytorch入门 - 微调huggingface大模型06-06。
经典数据集——猫狗大战数据集
10-28
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
kaggle猫狗大战数据集
01-28
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
Dogs vs. Cats Kaggle猫狗大战数据集
04-15
Cats Kaggle猫狗大战数据集”指的是一个著名的机器学习竞赛——Kaggle上的“猫狗分类”项目。这个项目的目标是训练一个模型，根据图像内容判断图片中的动物是狗还是猫。它对于初学者来说是一个很好的入门级图像识别...
YOLO目标检测+猫狗大战数据集已标注可以直接使用（1万张图像+对应已标注文件）.zip
05-11
1、资源描述：猫狗大战数据集txt版本可以用去训练yolo等模型 ，0是cat，1是dog 2、资源特点：数据质量高、标注框质量高，可以直接用于yolo目标检测 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计...
深度学习猫狗大战数据集处理7.2
01-07
猫狗大战数据集： 链接：https://pan.baidu.com/s/1_qa0u-vLFx1ARmlmJ05R_w 提取码：bgao import torch import torchvision import os from torchvision import datasets,transforms import time import matplotlib....
猫狗大战数据集免费下载
04-25
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)]
kaggle猫狗大战分类数据集
11-10
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
猫狗大战数据集.txt
09-06
本资源是百度云链接亲测有效可以访问本人博客主页看到关于深度学习的更多 包括AlexNet网络详解和代码实现猫狗大战 代码的详解 https://blog.youkuaiyun.com/viafcccy/article/category/9292258
猫狗大战test数据集（只有test）
04-30
看到网上有一些train训练集的资源但是没有test的，所以特地发一个吧
Kaggle猫狗大战（cats-vs-dogs）数据集-附件资源
03-02
Kaggle猫狗大战（cats-vs-dogs）数据集-附件资源
Dogs vs. Cats Kaggle猫狗大战数据集---训练02
11-20
Dogs vs. Cats Kaggle猫狗大战数据集
kaggle猫狗大战数据集集（百度云）
qq_36414085的博客
12-13 5307
用来学习PyTorch 链接：https://pan.baidu.com/s/1kqfkr2X7mMkuFXb6C3KgTg 提取码：xzyh 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
图像识别-AlexNet猫狗大战数据集
m0_75021906的博客
05-20 833
通过数据收集与预处理（随机旋转、尺寸调整、归一化）、模型搭建（5卷积层+3全连接层，集成ReLU、LRN、Dropout等组件）、Adam优化器训练（学习率0.001）及测试评估，结果显示模型训练初期准确率快速提升至75%，后期稳定在80%–85%，损失同步下降且未显著过拟合，但对模糊样本分类置信度不足（如样例测试中“狗”类别预测概率为70%）。后三层使用3×3小卷积核，堆叠实现等价于7×7的感受野，同时减少参数（3×3×384×384 vs 7×7×384×384，参数减少约80%）。
利用kaggle提供的免费GPU训练自己的神经网络(猫狗大战数据集)
theworld666的博客
01-14 4623
利用kaggle提供的免费GPU训练自己的神经网络(猫狗大战数据集) 文章目录利用kaggle提供的免费GPU训练自己的神经网络(猫狗大战数据集)1.前言2.数据集选择3.读取数据并作预处理4.搭建模型与开始训练5.结束语 1.前言 kaggle是一个社区，一个平台，他提供了每周至少30个小时的免费GPU并且这个GPU的性能十分不错，看价格直接就能把我说服 对于硬件不好的同学(毕竟不是谁都不想刚入门就买个这么贵的)，是个非常不错的选择。 2.数据集选择 这里我们用的是著名的猫狗大战数据集,即一堆猫和狗的
Kaggle猫狗大战数据集：机器学习图像识别
标题："猫狗大战数据集.rar" 知识点： 1. 数据集概念：数据集是一组有组织的数据的集合，用于特定的用途。在机器学习和数据分析中，数据集是训练和测试模型的基础，它通常包含了输入和相应的输出结果。 2. 压缩文件...
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