《数据科学导论》猫狗数据集

猫狗数据集是一个包含猫和狗图像的数据集，通常用于机器学习和计算机视觉领域的图像分类任务。这个数据集有以下用途： 图像分类算法训练: 猫狗数据集可用于训练图像分类模型，让计算机学会识别图像中的猫和狗。这种训练有助于开发出能够自动识别图像内容的算法。 深度学习模型验证: 对于新的深度学习模型或算法，猫狗数据集可以作为验证数据集。研究人员和工程师可以用它来测试他们的模型在分类猫和狗方面的准确性和鲁棒性。 模型性能评估: 该数据集也可以用于评估不同模型或算法在图像分类任务上的性能。比较不同模型的表现可以帮助确定哪种方法更有效。 教学和研究用途: 猫狗数据集也常被用于教学或研究目的。它是一个简单但广泛使用的数据集，可用于展示图像分类概念和实践。 总的来说，猫狗数据集在计算机视觉和机器学习领域是一个常用的基准数据集，可以帮助开发和测试图像分类算法、模型和技术。

数据集:training_set, test-set,traing_set里面存放的是猫狗分类的数据集，test_set里面存放的是猫狗分类的测试集。 datasets.py：数据集的读取，并且会按照7:3的比例将traing_set划分为测试集和验证集 chuli.py：验证数据集读取的正确性 model.py:里面存放的ResNet34的代码 train.py:训练集，并且会drew出训练集和验证集的损失和acc test.py：最终会输出训练好的模型(resnet.pth)对于测试集的acc 该项目非常适合初学深度学习者，可以学习关于数据集

猫狗识别数据集 训练集有12500张猫图片和12500张狗图片 测试集猫狗一共12500张图片

手把手教你如何在Kaggle猫狗大战冲到Top2%-------运行成功python3.5------py源代码

深度学习+Alex图像分类数据集+猫狗分类： 一共有两类：猫、狗： 数量的话分别在12500张 关于模型训练详细教程可以看我的博客：https://editor.csdn.net/md?not_checkout=1&articleId=129293973

第一章 绪论1.1 研究背景1.2 研究意义1.3 国内外研究现状1.4 研究内容和方法1.5 论文结构第二章 需求分析2.1 用户需求分析2.2 功能需求分析2.3 非功能需求分析2.4 系统用例分析第三章 系统设计3.1 系统架构设计3.2 数据库设计3.3 系统模块设计3.4 系统接口设计第四章 系统实现4.1 系统环境配置4.2 系统框架搭建4.3 系统功能实现4.4 系统测试与优化第五章 系统部署与维护5.1 系统部署5.2 系统维护第六章 总结与展望6.1 研究总结6.2 研究展望参考文献

文档包括：kaggle实战完整流程：数据集分割、预处理、模型搭建、模型参数保存、acc/loss可视化。 代码ipynb格式为每步运行结果，步骤更清晰。

** 本系统分为后台管理系统端和微信小程序端。是基于SSM框架的流浪猫狗领养救助平台管理系统，平台用户可以在浏览器登录系统后进行一系列操作。 同时系统具备微信小程序端，用户也可以在微信小程序端进行一系列的操作。本系统使用了SpringBoot2.X VUE2.6 Antd1.7.2 MyBatisPlus Shiro1.5.0 Java1.8等一系列技术。** ** 后台管理系统具备的功能： 1.实现了系统管理，包括了，系统用户管理，权限管理，角色管理 2.实现宠物救助站的账务记录，宠物领养申请，小程序轮播图，小程序用户信息功能。 3.实现了宠物养殖攻略发布功能，待领养宠物查看功能，浏览消息功能，救助站列表功能等。** ** 小程序端具备的功能： 1，实现了小程序登录注册，首页轮播图，宠物信息查看功能 2，实现了宠物发布功能，送养信息，寻主信息功能，查看公告信息功能，发布和查看留言等功能 3，实现了救助站信息查看功能，足迹查看功能，领养申请查看功能

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