貓狗影像分類機器學習模型

專案簡介

本專案旨在建立一個貓狗影像分類模型，透過卷積神經網絡 (CNN) 對影像進行特徵擷取，並區分圖片中的動物是貓還是狗。模型在 Kaggle 的 Dogs vs Cats 資料集上進行訓練，最終達到不錯的分類效果。此專案提供訓練、測試與推論的完整流程，方便後續擴充與應用。

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環境需求

• Python: 3.6 或以上版本
• 主要函式庫:
  • TensorFlow 2.x 或 PyTorch（依您所使用的深度學習框架）
  • Keras（若使用 TensorFlow 作為後端）
  • NumPy
  • OpenCV 或 Pillow（用於影像預處理）
  • scikit-learn（用於資料切分與評估）

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資料集

• Dogs vs Cats 資料集
  • 來源：Kaggle (Dogs vs Cats)
  • 請下載資料集後，解壓縮至專案的 data/ 資料夾，或依據程式設定調整資料路徑。

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模型架構

本模型主要使用卷積神經網絡 (CNN)，基本架構如下：

• 卷積層與池化層：負責影像特徵提取
• 全連接層：用以整合特徵並進行二分類
• 激活函式：在最後一層使用 Sigmoid 或 Softmax 進行輸出

模型的詳細架構可參考 model.py 中的定義，根據需求進行調整與優化。

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安裝與設定

1. Clone 專案

   git clone https://github.com/your_username/cat_dog_classifier.git
   cd cat_dog_classifier
   
   

2. 建立虛擬環境並安裝相依套件

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate   # Linux / macOS
   venv\Scripts\activate      # Windows
   
   pip install -r requirements.txt

3. 準備資料集

   • 下載 Dogs vs Cats 資料集 並解壓縮到 data/ 資料夾內，或依照需求修改資料路徑。

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模型訓練

執行下列指令開始模型訓練：

python train.py --data_path ./data --epochs 50 --batch_size 32

參數說明:

• --data_path：指定資料集路徑
• -epochs：訓練週期數（預設 50）
• -batch_size：每次訓練的批次大小（預設 32）

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測試與推論

訓練完成後，您可以使用以下指令對單張圖片進行預測：

python predict.py --image_path ./data/sample.jpg

程式會輸出預測結果，顯示該圖片為貓或狗。

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結果展示

在驗證集上，本模型達到了約 90% 的分類準確率。更多詳細結果與模型調參細節，請參閱專案中的報告文件或 results/ 資料夾內的相關資料。

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未來改進方向

-模型優化：探索更深層次的網絡結構（如 ResNet、Inception 等）以提升分類效能。 -資料增強：應用資料增強技術以改善模型的泛化能力。 -超參數調整：進一步透過交叉驗證和網格搜尋優化模型參數。 -部署應用：嘗試將模型部署至 Web 或行動裝置，進行即時預測。

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問題回報

如果您在使用過程中遇到任何問題，歡迎在 Issue 中提出，或直接聯繫作者討論改進方案。