## 文件说明
(1)data文件夹下包含test和train两个子文件夹,分别用于存放测试数据和训练数据,从官网上下载的数据直接解压到相应的文件夹下即可。
(2)venv文件夹用于存放加载anaconda环境。
(3)log文件用来保存训练结果和参数。
以上三个文件可以自己在本地新建。
(4)input_data.py负责实现读取数据,生成批次(batch)。
(5)model.py负责实现我们的神经网络模型。
(6)training.py负责实现模型的训练以及评估。
(7)test-1.py 从test文件中随机测试一张图片。
(8)test-2.py 从test_image文件中测试一张图片,方便指定图像测试。
(9)test-3.py 查看input_data.py读取并统一大小后的图片。
## 改进方案:
(1)加入dropout机制,其是一种正则化(regularization)技术,用来来防止过拟合。
(2)换卷积结构如VGG16。
(3)用OpenCV对图片进行预处理。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
<项目介绍> 文件说明 (1)data文件夹下包含test和train两个子文件夹,分别用于存放测试数据和训练数据,从官网上下载的数据直接解压到相应的文件夹下即可。 (2)venv文件夹用于存放加载anaconda环境。 (3)log文件用来保存训练结果和参数。 以上三个文件可以自己在本地新建。 (4)input_data.py负责实现读取数据,生成批次(batc - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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CatVsDog-master.zip (7个子文件)
CatVsDog-master
input_data.py 4KB
training.py 4KB
readme.md 1006B
test-2.py 2KB
model.py 8KB
test-1.py 2KB
test-3 1KB
共 7 条
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奋斗奋斗再奋斗的ajie
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