企业社会责任 论文官方实现 要求 conda env create -f requirments.yml 数据集 在本文中,我们使用了该数据集包含: 狗的品种:120 图片数量:20,580 图像具有不同的分辨率,因此我们在预处理中添加了resize(256X256) 我们使用数据集的一小部分:〜30个不同的犬种〜6K图像。 我们拆分了数据集,以针对不同的犬种进行训练和测试。 火车:〜5400张图片测试:〜560张图片 训练细节 我们使用谷歌云服务来训练我们的模型-使用: 1个GPU-Tesla K80 2个CPU-13GB RAM 我们将模式训练了21个时元,大约8小时。 训练模式 对