猫狗大战毕业设计1

【猫狗大战毕业设计1】是一个基于机器学习的毕业设计项目，主要目标是对猫和狗的图像进行分类，实现高效准确的图像识别。这个任务属于计算机视觉（CV）领域，特别是有监督的图像二分类问题。项目采用了深度学习的方法，通过迁移学习策略来解决。 在项目实施过程中，首先需要对提供的训练数据集进行清洗，移除那些包含非猫狗图像的错误样本，以减少对模型训练的干扰。数据集来源于Kaggle，包含了25000张已分类的猫狗图像用于训练，以及12500张未分类的图像用于测试模型性能。评估模型的标准是logloss，要求其值小于0.06127，logloss越接近0表示模型效果越好。 在模型构建阶段，选择了在ImageNet上表现优秀的Xception、InceptionV2和Resnet50三个模型进行迁移学习。对这三个模型进行预处理，剔除每个模型识别中最可能不是猫狗的50张图像。接着，使用`ImageDataGenerator`进行数据增强，包括创建符号链接，以提高模型的泛化能力。通过`keras.applications`引入模型，并利用它们的预处理函数调整图像到合适的尺度。利用`GlobalAveragePooling2D`层对卷积层的输出求均值，以减少模型复杂度，防止过拟合。之后，通过`model.predict_generator`导出模型的特征向量，并存储为.h5文件。 使用自定义的全连接层（包括Dropout和Dense层）对提取的特征进行训练，构建最终的分类模型。Dropout层有助于防止过拟合，Dense层则用于进行分类决策。完成模型训练后，模型将被应用于Kaggle的测试集，生成CSV文件提交以评估性能。 这个毕业设计项目展示了深度学习在图像分类中的应用，以及如何通过迁移学习有效利用预训练模型提高分类效率。同时，它还涵盖了数据预处理、模型选择、特征提取和模型融合等关键步骤，是深度学习在实际问题解决中的典型实践。