【狗狗分类项目】(3)扩展数据集:斯坦福kaggle数据库

本文介绍了一种通过合并优达学成与斯坦福的狗狗图像数据集来扩大训练集的方法。通过对两个数据集进行整合,增加了图像种类并提高了模型的泛化能力。详细介绍了数据集的合并过程及面临的挑战。

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扩展数据集:斯坦福kaggle数据库

计算扩展训练后,优达学城数据库/斯坦福数据库分别的测试准确率。

1、优达学成数据库狗狗种类有133种,斯坦福数据库狗狗种类有120种

其中2种数据库重合品种为80种,因此,将斯坦福这80种图像加到优达学成数据库中,扩充原来的数据库。

这样,有大学城数据库有53种没有扩充到,而斯坦福还有40种没有被加进来。

2、直接提取优达学成+斯坦福总的特征,电脑内存不够-----只提取加进来80种特征

dogImageStf文件夹下:

test和valid是优达学成+斯坦福总的特征,只有train是斯坦福单独的特征

3、test和valid读入跟原来一致,只有train的读入分成两部分,再拼接在一起。

 

 

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