待做

• 了解项目工作原理
  • 项目b站介绍https://www.bilibili.com/video/BV1TU4y1H7u7

已做

• 运行下载项目，进行可行性测试
  • 训练测试，在迭代1800次后趋于稳定。
  • 测试集测试无差错。
• GitHub项目下载
  • 项目地址 https://github.com/JerrybroDu/cats_vs_dogs
• pycharm-tensorflow-gpu环境配置
• 下载猫图集
  • 数据集地址https://www.kaggle.com/competitions/dogs-vs-cats/data
• 老鼠图集爬取
  • 爬虫软件https://github.com/sczhengyabin/Image-Downloader
  • 人工筛选图集 （由于是从百度和bing爬取，会掺有其他图片，需要先进行人工筛选）
  • 爬虫图集中格式转换，由于爬取图片为png，gif，jpg等不同格式，为了统一为jpg格式 需要使用ps进行批量图片转换处理。
  • 使用Image-Downloader和Fatkun插件爬取各种鼠类图片，由于网络上大部分鼠类图片都是仓鼠，因此训练集中仓鼠也占大部分。
  • 使用everthing对图片进行批量重命名

数据说明

老鼠图集：共1063张，使用1000张作为训练，剩余图像用于测试。

猫图集：共12500张，使用欠采样，减少猫图集数量至1000，使得正负样本比例均衡。

环境介绍

硬件

• CPU：i5-9400h
• GPU：GTX1650-4g
• RAM：16G-DDR4

软件环境

• Python 3.7.3
• tensorflow-gpu 2.4.0
• numpy 1.19.5
• CUDA 11.7.57
• PyCharm

算法说明

Q.E.D.