Python深度学习：基于卷积神经网络的猫狗图像分类

项目介绍

本项目提供了一个基于卷积神经网络（CNN）的猫狗图像分类的完整源码和数据集。通过本项目，您可以学习如何使用Python和深度学习框架（如PyTorch）来实现图像分类任务。

项目结构

├── data_name/                # 数据集文件夹，包含猫和狗的图像
├── model_AlexNet.py          # 自定义的AlexNet模型
├── model_Vgg16.py            # 基于PyTorch自带的VGG16模型
├── train.py                  # 用于训练模型的脚本
├── test.py                   # 用于测试模型的脚本
├── data_classify.py          # 用于分割训练集和测试集的脚本
└── README.md                 # 项目说明文档

使用步骤

1. 安装环境
   • 确保您已经安装了Python和所需的深度学习框架（如PyTorch）。
   • 安装依赖库：pip install -r requirements.txt（假设有requirements.txt文件）
2. 数据准备
   • 将您的图像数据放入data_name文件夹中，每个类别一个文件夹。
3. 数据分割
   • 运行data_classify.py文件，将数据分为训练集和测试集：

     python data_classify.py
     

4. 训练模型
   • 运行train.py文件进行模型训练：

     python train.py
     

5. 测试模型
   • 运行test.py文件进行模型测试：

     python test.py
     

注意事项

• 确保数据集文件夹data_name中的文件夹名就是类别名。
• 代码中使用了argparse模块，请根据需要调整参数。
• 数据清洗部分会清除单通道图像，确保数据集中的图像格式正确。
• 旧版数据加载部分用于学习图像数据加载的过程。

参考资料

• PyTorch官方文档
• 卷积神经网络（CNN）介绍

贡献

欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码优化、文档改进、新功能添加等。请提交Pull Request或Issue进行讨论。

许可证

本项目采用MIT许可证。

下载链接

Python深度学习基于卷积神经网络的猫狗图像分类