/cat-dog-classification

Primary LanguageJupyter Notebook

猫狗大战

这是一个对猫狗图像进行分类的项目，其数据集可以在kaggle竞赛网站下载。 猫狗数据集

编程环境:

    操作系统：WIN10
    GPU型号： NVIDIA GeForce 940MX
    cuda: 10.0
    anaconda: 4.8.3
    pytorch: 1.2.0

文件结构为：

  • train
  • copy
    • train
      • cats
      • dogs
    • val
      • cats
      • dogs
  • test
  • 数据集预处理.ipynb
  • 模型训练.ipynb
  • 多模型融合.ipynb

数据集预处理.ipynb

内容：数据集处理、计算训练集的均值和方差

标签值 猫：0 狗：1

模型训练.ipynb

内容：用alexnet模型、VGG16模型、resnet18、resnet50 进行迁移学习 在测试集上，alexnet模型的准确率达到大约95%，VGG16模型为98%,resnet18约为97%，resnet50约为98%。

多模型融合.ipynb

内容：把resnet50、inception-v3、Xception三个模型结合在一起进行训练 在测试集上，该模型准确率到达大约99.6%。

备注：如果自己电脑配置不够，可在云服务器上训练，速度很快。