# dogs-vs-cats
[猫狗大战](https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats)是kaggle比赛中的经典题目,也是Udacity的机器学习学位的毕业课题。要求在最终在测试集的结果排在Public Leaderboard的前10%,具体要求为[dog_vs_cat](https://github.com/nd009/capstone/tree/master/dog_vs_cat)。
### 项目资料
数据集下载:[训练集 + 测试集](https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data) ,kaggle一共提供了两个数据集train与test。其中train set包含25000个样本,cat和dog各12500个。
![](https://i.imgur.com/kS76chv.jpg)
test set包含12500张图片,但没有分类。
![](https://i.imgur.com/BW4ga6N.jpg)
### 神经网络模型
本次项目采用经典的ResNet模型,ResNet在2015年提出以来,曾在ImageNet比赛classification任务上获得第一名,因为它“简单与实用”并存,之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的,检测,分割,识别等领域都有着广泛的运用[2]。
![](https://i.imgur.com/qhO6nzU.png)
![](https://i.imgur.com/vG8fosf.png)
### 文件结构
- file3.csv 测试集结果
- model.png 神经网络模型结构图
- test.ipynb/test.html 程序文件
- training_log2.txt 训练log文件
- 毕业报告 2.5.pdf 提交的毕业报告
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基于机器学习的猫狗识别源码.zip (9个子文件)
project_code_0628
model.png 1.32MB
file3.csv 323KB
test.ipynb 23KB
.gitattributes 42B
LICENSE 1KB
training_log2.txt 3KB
毕业报告 2.5.pdf 752KB
test.html 294KB
README.md 1KB
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