猫狗识别与分类

本文详细介绍了猫狗识别的实现过程,包括环境配置、基础模型训练、模型评估及DenseNet模型的构建与训练。通过数据增强、模型优化和回调函数,实现了在6000张图片数据集上的高精度识别,验证集精度可达0.97。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

猫狗识别与分类

一、前言

在实现猫狗识别的时候,我看到csdn上检索的猫狗识别有一些博客比较繁杂,可是作为正式进入AL世界的Hello world,这是不合理的,代码本来就不复杂。
繁杂的操作和图片有点让人生畏,所以我决定有必要重写一下程序、记录一下过程。

下面是一些国内的pip源,有需要可自取

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/

清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

二、环境配置

软件:ANACONDA3+Pycharm2019

keras>=2.7;
tensorflow>=2.7
注:一定关掉科学上网

三、源码以及数据集

链接:h

评论 7
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

风吹落叶花飘荡

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值