kaggle计算机视觉经典赛题，利用深度学习网络，根据图片区分猫和狗。赛题地址在这里 。

Author:yudake
date:2018/2/25

项目解析可以参考我的这篇博文和相关代码。

开发环境：

• python2.x；
• tensorflow-gpu版；
• open-cv
• 其他相关类库，程序内会有提及。

目标：根据图片区分猫和狗。

模型效果：最终准确率在

• 输入：经过调整为相同大小的图片；
• 输出：分类结果。

测试集：训练集中的1000张图片。

交叉验证集：剩余训练集中的5%的数据。

训练集：剩余数据。

可以发现，在训练集上的平均准确率在80%左右，而且可以发现准确率仍在上升。

测试集的准确率为77%。受硬件制约，我们只训练了10个epoch。如果继续训练，可能准确率会增加。

具体请看代码与博客。