2020秋季软件工程班 (中国海洋大学 - 信息科学与工程学院)

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【第4次作业】CNN实战 [已截止]


DEADLINE: 2020/10/31 22:00

 

任务1:请同学们本周完成小组选题,将题目填写于在线文档

任务2:猫狗大战挑战赛

本次练习的主要内容包括:图像分类、迁移学习、VGG模型,代码教程 下载地址

这个作业为 Kaggle 于2013年举办的猫狗大战比赛,判断一张输入图像是“猫”还是“狗”。该教程使用在 ImageNet 上预训练 的 VGG 网络进行测试。因为原网络的分类结果是1000类,所以这里进行迁移学习,对原网络进行 fine-tune (即固定前面若干层,作为特征提取器,只重新训练最后两层)。

大家仔细学习代码教程,然后研读AI研习社猫狗大战赛题的要求:https://god.yanxishe.com/41 (目前比赛已经结束,但仍可做为练习赛每天提交测试结果)

下载比赛的测试集(包含2000张图片),利用fine-tune的VGG模型进行测试,按照比赛规定的格式输出,上传结果评测(练习赛每天仅可评测5次)。我已进行测试,VGG模型训练 1 个 epoch 的准确率约为 96.1 %。


大家思考,如何改进当前模型,可以进一步提高分类准确率。有了这些技术积累,可以较好的应对未来的竞赛。

要求,完成一篇博客,题目为“第四次作业:猫狗大战挑战赛”,在谷歌 Colab 上完成猫狗大战VGG模型的迁移学习,关键步骤截图,并附一些自己想法和解读。

在该代码的基础上,下载AI研习社“猫狗大战”比赛的测试集,利用fine-tune的VGG模型进行测试,按照比赛规定的格式输出,上传结果在线评测。将在线评测结果截图,将代码实现的解读发在博客。同时,分析使用哪些技术可以进一步提高分类准确率。

大家有任何问题可以随时在群里交流,热爱学习,拒绝划水~~~


学号 成员名 提交作业标题 提交日期 分数
没有需要提交作业的成员 (๑•̀ㅂ•́)و✧[BINGO!]