理工酷

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