vggnet 自己的数据集

VGGNet是一种深度卷积神经网络模型，用于图像分类任务。如果你想使用VGGNet模型进行图像分类，你需要先准备自己的数据集。根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，你可以按照以下步骤来划分和准备数据集：

1. 下载数据集：你可以使用百度云链接提供的地址\[1\]来下载数据集。提取码是p2dd。

2. 划分数据集：运行divide.py文件来划分数据集。这个文件会从训练集中抽取20%的数据作为测试集\[2\]。你需要修改文件中的路径，将源图片文件夹路径和移动到新文件夹路径设置为你自己的路径。

3. 调整图片尺寸：运行reshape.py文件来将训练集和测试集中的图片都调整为224x224的尺寸\[2\]。

4. 训练模型：运行train.py文件来训练VGGNet模型。训练完成后，模型会保存在model文件夹中\[2\]。

5. 模型测试：运行evaluate.py文件来对训练好的模型进行测试。同样需要修改文件中的模型地址\[2\]。

通过以上步骤，你就可以使用VGGNet模型对自己的数据集进行图像分类了。希望对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于VGGnet识别猫狗数据集（猫狗大战）【附代码】](https://blog.csdn.net/xiamencomingsoon/article/details/112201622)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]