深度学习之给自建数据集打标签

这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，共后面的网络使用。让网络的这两个部分同时进行训练，因为加载的backbone模型已经具有提取特征的能力了，在我们的训练过程中，会对他进行微调，使得其更适合于我们自己的任务。3.Bottleneck：瓶颈的意思，通常指的是网络输入的数据维度和输出的维度不同，输出的维度比输入的小了许多，就像脖子一样，变细了。经常设置的参数 bott

这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，共后面的网络使用。让网络的这两个部分同时进行训练，因为加载的backbone模型已经具有提取特征的能力了，在我们的训练过程中，会对他进行微调，使得其更适合于我们自己的任务。3.Bottleneck：瓶颈的意思，通常指的是网络输入的数据维度和输出的维度不同，输出的维度比输入的小了许多，就像脖子一样，变细了。经常设置的参数 bott

这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，共后面的网络使用。让网络的这两个部分同时进行训练，因为加载的backbone模型已经具有提取特征的能力了，在我们的训练过程中，会对他进行微调，使得其更适合于我们自己的任务。3.Bottleneck：瓶颈的意思，通常指的是网络输入的数据维度和输出的维度不同，输出的维度比输入的小了许多，就像脖子一样，变细了。经常设置的参数 bott

作为深度学习的入门，先来讲一下简单的猫狗分类。深度学习：训练数据集，让计算机精准识别这个是猫还是狗。猫狗识别：1、数据预处理：准备训练集和测试集2、卷积神经网络模型：构建网络架构3、数据增强：图像数据增强方法与效果4、迁移学习准备数据在当前py文件所在位置创建一个data文件夹，里面放入train、test俩个子文件夹，train和test中放入收集到的猫和狗图片，注意图片大小要归一化，这里将其改

卷积神经网络用于图像分类，最早可以追溯到Lenet-5,它最早被应用于手写数字的识别，并且取得了不错的分类效果。因为通常数据集是要求我们自己收集，而且有些数据并不是特别容易收集的，会遇到采集仪器价格昂贵、样本可收集性不高等问题。这就说明了一个潜在的问题，数据集要多大才能用于分类网络中。下面，送给大家三句话：训练集中每个类应有1000张图像；所用图像应当是具有代表性的高质量图像；如果图像数量不够，可

这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，共后面的网络使用。让网络的这两个部分同时进行训练，因为加载的backbone模型已经具有提取特征的能力了，在我们的训练过程中，会对他进行微调，使得其更适合于我们自己的任务。3.Bottleneck：瓶颈的意思，通常指的是网络输入的数据维度和输出的维度不同，输出的维度比输入的小了许多，就像脖子一样，变细了。经常设置的参数 bott

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