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基于CNN的图像分类器(使用Kaggle猫狗图像数据集)

文件列表(压缩包大小 12.70K)

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概述

环境要求

  • python3
  • numpy >= 1.14.2
  • keras >= 2.1.6
  • tensorflow >= 1.6.0
  • h5py >= 2.7.0
  • python-gflags >= 3.1.2
  • opencv-python >= 3.4.0.12

文件描述

  • inputs: 猫狗图片样本数据,[下载地址],使用keras库中的ImageDataGenerator类读取,需要将每个类的图片放在单独命名的文件夹中存放;
  • train.py: 自建的简单CNN,训练后测试集精度约83%;
  • pre_train.py: 利用已训练的常用网络(基于ImageNet数据集训练),进行迁移学习,测试集精度约95%以上;
  • data_helper.py: 数据读取和预处理模块;
  • img_cnn.py: 基于TensorFlow的自定义简单卷积神经网络。

Start training

训练自定义的小型CNN

python train.py

在VGG16的基础上进行迁移学习

python pre_train.py

Visualizing results in TensorBoard

tensorboard --logdir /"PATH_OF_CODE"/log/"TIMESTAMP"/summaries/

转载自:https://github.com/zlxy9892/cnn-classification-dog-vs-cat

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