基于tensorflow实现猫狗识别代码(CNN)下载

PIPI_333 2018-08-17 03:32:51

通过TensorFlow搭建卷积神经网络实现猫狗识别代码，训练和测试代码完整，下载之后可以直接运行测试打码，运行环境在Linux下，需要把代码中的路径修改为本机实际路径
相关下载链接：//download.csdn.net/download/jiangyingfeng/10610662?utm_source=bbsseo

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weixin_44817729 2019-03-22

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xiexie

关于猫狗识别是机器学习和深度学习的一个经典实例，下来小玉把自己做的基于CNN卷积神经网络利用Tensorflow框架进行猫狗的识别的程序和注释都分享给大家，源码我放在了GitHub上，欢迎star????！

最近一直在撸猫，为了猫主子的事情忧三愁四，皱纹多了不少，头发也掉了好几根，神态也多了几分忧郁，唯一不变的还是那份闲鱼的懒散和浪荡的心。要说到深度学习图像分类的经典案例之一，那就是猫狗大战了。猫和狗在外观上的差别还是挺明显的，无论是体型、四肢、脸庞和毛发等等，都是能通过肉眼很容易区分的。那么如何让机器来识别猫和狗呢？这就需要使用卷积神经网络来实现了。网上已经有不少人写过这案例了，我也来尝试下...

这篇是tensorflow版本，pytorch版本会在下一篇博客给出友情提示：尽量上GPU,博主CPU上跑一个VGG16花了一下午。。。 Tensorflow实现kaggle猫狗识别数据集获取数据准备网络设计1.简单的CNN1）网络结构3）完整代码：4）结果展示2.数据增强后的CNN1）数据增强(data augmentation)2）小tip3）完整代码4）结果展示3.使用预训练的卷积神经网1）基于VGG16搭建CNN2）一些注意点3）完整代码4）结构展示数据集获取网盘下载链接：https://

实验二：猫狗识别 一、实验目的利用深度学习实现猫狗动物识别，采用Kaggle提供的公开数据集，训练深度学习模型，对测试集猫狗中的图片准确分类。通过该实验掌握深度学习中基本的CV处理过程。二、实验原理（1）采用用卷积神经网络训练卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用

BP算法，全称为反向传播算法（Backpropagation），是训练人工神经网络，尤其是多层感知机（MLP）的一种高效方法。在卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中，BP算法同样发挥着核心作用，用于优化网络权重，从而提高模型在特定任务上的表现，例如图像分类任务，如猫狗识别项目。猫狗识别项目是一个典型的计算机视觉任务，旨在通过分析图像数据，自动区分图片中的动物是猫还是狗。

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