how-to-develop-a-convolutional-neural-network-to-classify-photos-of-dogs-and-cats
Xception fine-tuned
github DogorCat
Keras rest api
Esse projeto tem o objetivo de construir uma rede neural para determinar se uma imagem fornecida é de um cachorro ou gato(aprendizado supervisionado).
Foi utiliado um modelo pré-treinado chamado Xception, para realizar uma técnica conhecida como transferencia de aprendizado(transfer learning). Em aprendizado profundo, uma rede neural convolucional(convolutional neural network) é utilizada em tarefas de visão computacional.
O framework utilizado foi o Keras e Tensorflow para a rede neural e uma página com o framework Flask foi construido para os facilitar o teste de imagens.
O conjunto de dados Kaggle fornecido pela Microsoft Research,
que contém 25 mil imagens de cães e gatos com as identificações.
https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data
A precisão encontrada nesse trabalho foi de 99.79% no treino e 98.8% nos testes.
