O objetivo desse notebook é implementar uma rede neural convolucional que tem como função reconhecer se a imagem inputada é de um cachorro ou de um gato.
Trabalho desenvolvido para a matéria de Tecnologias para Descobertas do Conhecimento.
Grupo: Daniel Augusto, Douglas Abdo, Matheus Fialho e Rennan Haro.
Utilizamos as bibliotecas TensorFlow e Keras.
Para rodar o algoritmo em sua máquina utilizando o anaconda:
conda install -r requirements.txt
Para rodar o algoritmo em sua máquina utilizando o pip:
pip install -r requirements.txt
Encontre mais informações sobre o dataset utilizado e downloads adicionais neste link.
Os datasets estão na pasta data. Consistem em basicamente 4 datasets (2 para treinar e 2 para testar), totalizando 2.800 imagens. 1.400 imagens de gatos e 1.400 imagens de cachorros.
O split do dataset já foi feito.
Temos em nosso dataset de treino 1.000 imagens de cachorros e 1.000 imagens de gatos.
O nosso datset de teste, por sua vez, possui 400 imagens de cada.
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