cats_vs_dogs_tutorial.ipynb

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tensorflow 从制作 tfrecord 到输入图像进行训练,利用 kaggle 数据集 cats vs dogs 从零手写图像识别

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86.48MB
cats_and_dogs_small.rar

学习卷积神经网络时用到的数据集,猫狗分类数据集,包含25000张猫狗图像,由于文件上传大小有限制,因此上传学习时所用到的数据集,包含2000张猫图片和2000张狗图片(够用)

2019-07-26
4KB
cats-vs-dogs.zip

在已经下载kaggle猫狗大战数据的基础上,先运行pytorch_cat_dog.py,在运行剩下的那两个*,py文件

2020-05-05
210MB
Dogs vs. Cats 完整数据集之part1

下载自kaggle官网的猫狗识别的完整数据集,压缩包大小831M。csdn限制每部分不能超过220M,因此分成4部分

2019-01-18
3.84MB
cats_vs_dogs_tutorial.ipynb

tensorflow 从制作 tfrecord 到输入图像进行训练,利用 kaggle 数据集 cats vs dogs 从零手写图像识别

2020-04-08
65.43MB
cats_and_dogs_filtered.zip

摘自Kaggle上的“狗vs猫”数据集25000张图片中的3000张图片,包含训练集2000张(猫狗各一千)、验证集1000张(猫狗各五百)

2019-05-28
55B
猫狗大战(dogs_vs_cats)

数据存储在百度网盘中,540M 官方下载地地址 https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data

2018-01-05
32B
Dogs vs. Cats Kaggle猫狗大战数据集

数据存储在百度网盘中,540M 官方下载地地址 https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data

2017-11-29
389B
自制Pascal_VOC_2007格式猫狗大战(dogs_vs_cats)kaggle数据集下载链接.txt

txt文档为百度云网盘下载链接,永久有效,下载内容包括: 1、猫狗大战原始数据集 2、自制VOC格式的猫狗大战数据集 3、数据集制作软件labelImg.exe 4、数据集生成python代码 备注:原始数据和软件均为开源,自制数据集仅供部分需要研究目标检测分割的朋友参考,数据集制作方法可以参考博客https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/78953681和博客https://blog.csdn.net/weixin_40428368/article/details/82116794

2019-07-09
128.33MB
cats_and_dogs_v6.h5

这是使用了2000张图像训练出来的猫狗二分类图像模型,是在VGG16基础上微调得到的,在测试集上可以达到95%的准确度。

2020-05-25
64B
DogsVsCats、MNIST、cifar数据集

DogsVsCats、MNIST、cifar数据集 存在了网盘里 给出链接和密码 .

2018-08-24
93.38MB
Dogs vs. Cats Kaggle猫狗大战数据集---训练04

Dogs vs. Cats Kaggle猫狗大战数据集

2019-11-20
441.13MB
datasets.zip

该数据集可参考之前博文关于训练DBNet网络文本检测,包含了几个不同的自然场景下文本数据集,且代码中包含不同数据集的训练

2020-05-11
177.26MB
Dogs vs. Cats 完整数据集之part4

下载自kaggle官网的猫狗识别的完整数据集,压缩包大小831M。csdn限制每部分不能超过220M,因此分成4部分

2019-01-18
114B
kaggle dog vs cats 数据集

上传限制 所以kagge DogvsCat 数据集放在了百度云 链接在txt

2019-01-08
140MB
Dogs vs. Cats Kaggle猫狗大战数据集02

Dogs vs. Cats Kaggle猫狗大战数据集02

2019-11-20
210MB
Dogs vs. Cats 完整数据集之part2

下载自kaggle官网的猫狗识别的完整数据集,压缩包大小831M。csdn限制每部分不能超过220M,因此分成4部分

2019-01-18
7KB
dogs_and_cats.py

kaggle上的猫狗分类识别PyTorch实现,参照深度学习的一本书上的代码实现,但效果欠佳,可运行。。。

2019-11-24
img
DeepHao
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