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文件名称：在PyTorch上使用CNN进行狗品种分类：Udacity的DeepLearning Nanodegree的狗品种项目
文件大小：3.26MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-16 22:35:30
udacity deep-learning python3 pytorch image-classification
项目概况
欢迎来到Udacity的DeepLearning纳米学位中的卷积神经网络（CNN）项目！ 在该项目结束时，该代码将接受任何用户提供的图像作为输入。 如果在图像中检测到狗，它将提供狗的品种的估计值。 如果检测到人，它将提供最相似的犬种的估计。 下图显示了已完成项目的潜在示例输出。
前方的路
我们将笔记本分为几个步骤：
导入数据集
检测人类
检测狗
创建CNN对狗的品种进行分类（从头开始）
创建CNN对狗的品种进行分类（使用转移学习）
测试算法
一些有趣的结果：
最终模型的测试准确性：76％（641/836张图片）。
这只狗的品种是：威尔士史宾格犬
哈Human，人类！ 如果您是狗，您将看起来像：迦南狗
哈Human，人类！ 如果您是狗，您将看起来像：中国沙皮犬
哈Human，人类！ 如果您是狗，您将看起来像：法国斗牛犬
哈Human，人类！ 如果您是狗，您将看起来