【Day 4】影像辨識- | 水果好營養
2022年9月4日—這邊介紹kaggle網站,kaggle提供各種主題的資料集,包含各式各樣的數據以及影像,讀者若是想要嘗試自己用不同主題做模型的訓練,也都可以到kaggle網站 ...
在我們開始訓練模型前,第一步便是要先取得資料了。若沒有良好的資料集提供模型做訓練,那麼就算擁有再好的技術也是沒有用的。
Kaggle這邊介紹kaggle網站[1],kaggle提供各種主題的資料集,包含各式各樣的數據以及影像,讀者若是想要嘗試自己用不同主題做模型的訓練,也都可以到kaggle網站去挑選資料。Microsoft[2]也提供資料搜尋平台,讓使用者可以在上面找到自己想要的資料集。 這裡我們選擇取用Kaggle所提供的Kaggle Cats and Dog Dataset[3],下載完成後解壓縮會得到PetImages資料夾,裡面有兩個資料夾Cat和Dog分別儲存著12500張照片。該網站已經幫忙把貓和狗的照片分開放置不同的資料夾了,我們不需要再花費額外的功夫去做分類。
檔案處理在兩個資料夾中還分別有各一張0kb的空照片和Thumb.db檔,這邊由於要做刪除的數量少,因此可以直接手動作刪除,不需要再額外用程式抓出刪除。
使用colab的人可以在刪除空照片以及Thumb.db過後,可以將壓縮檔直接丟到google雲端上面,然後再將Google Colab與雲端硬碟做連線,接著再執行下述指令便可以將壓縮檔在虛擬機上解壓縮,並取用圖片檔囉!
!unzip /content/drive/MyDrive/資料夾路徑若指令成功執行過後便可看見,PetImages資料夾成功被解壓縮出現於虛擬機上了!
References kaggle網站 (www.kaggle.com) Microsoft (msropendata.com) Kaggle Cats and Dog Dataset (www.microsoft.com)【Day 4】影像辨識- | 水果好營養
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