首先祝大家新年快樂，狗年大吉！
怎麼是我？說好的120類萌狗送祝福呢？
看看下面拼圖中的120類狗狗，你能認出其中的多少只？
平時號稱愛狗的我，能叫出名字的竟不超過5個……
以上來自於斯坦福狗狗資料集（stanford dog dataset），共包括120種狗狗的20580張
vision.stanford.edu/aditya86/im…
自己雖然認不清楚，訓練個模型來識別倒不是難事，動手搞起來～
用google的inception v3分類模型進行遷移訓練，根據以上資料集得到乙個專門用於區別狗狗類別的分類器
狗狗分類效果如何？對於一張輸入，模型輸出120類狗狗各自對應的概率，概率越高說明越有可能
我們用三個指標來評估模型的分類效果：
模型分別實現了92.2%的top1正確率、99.1%的top3正確率、99.7%的top5正確率，還是相當給力的
下圖顯示了120種狗狗各自對應的top1正確率，除了少數幾類狗狗容易造成混淆，大多數狗狗都能被正確分類出來
來看看top1正確率最高的五類狗狗，這些狗狗特徵比較明顯，或者變化情況比較少
bedlington terrier 貝林頓梗，100%，長得這麼有特色，當然一眼就看出來了
leonberg 萊昂貝格，100%，我給取個別名吧，黑臉包公
papillon 蝴蝶犬，99.5%，好可愛好漂亮的狗狗
chow 鬆獅犬，99.5%，醜萌醜萌的
african hunting dog 非洲豺犬，99.4%，嗯……看起來不大友善……
再來看看top1正確率最低的五類狗狗，這些狗狗可能和其他某類狗狗特別相似、容易混淆，或者變化情況比較多
eskimo dog 愛斯基摩犬，40.7%，對不起，我以為你是哈士奇……
collie 柯利牧羊犬，58.8%，和柯基有點像，不過還是有區別的
miniature poodle 迷你貴賓犬，72.3%，總覺得似曾相似，卻又叫不上名……
english foxhound 英國獵狐犬，75.8%，啊……原來你叫這個……
american staffordshire terrier 美國斯塔福梗，76.8%，好多梗，可是我只知道牛頭梗……
對於120類狗狗兩兩之間的組合，我們統計a被錯分成b以及b被錯分成a的總次數，得到最容易搞混的五組cp
巧的是，這五組cp正好涵蓋了上面提及的top1正確率最低的五類狗狗
eskimo dog 愛斯基摩犬（左）vs siberian husky 西伯利亞雪橇犬（右），共分錯96次（70+26），都是雪地上跑的
collie 柯利牧羊犬（左）vs border collie 邊境牧羊犬（右），共分錯47次（44+3），本是同根生、天涯若比鄰
至於為啥前者容易被錯分為後者，而後者並不那麼容易被錯分為前者，我猜是因為後者有黑色品種，而前者只有黃色
miniature poodle 迷你貴賓犬（左）vs toy poodle 玩具貴賓犬（右），共分錯50次（28+22），嗯嗯，你們都是貴賓，你們最漂亮
english foxhound 英國獵狐犬（左）vs walker hound 步行獵犬（右），共分錯42次（25+17），都是兩個眼睛乙個鼻子兩個耳朵乙個嘴
american staffordshire terrier 美國斯塔福梗（左）vs staffordshire bullterrier 斯坦福鬥牛梗（右），共分錯46次（24+22），區別還是有的，就是說不清楚
最後用一張圖來顯示所有狗狗類別 兩兩之間的分類結果，其中第i行第j列表示i狗被分類為j狗的次數，次數越多則顏色越深，所以對角線的顏色自然是最深的
有趣的是，這個矩陣乍一看對稱，但顏色上並非完全對稱，也就是說，即使你容易被分類成我，我卻並不一定也容易被分類為你
拿一些人臉做分類試試看，用一些比較經典的梗好了，比如說，孫紅雷和牛頭梗
top3分別是scotch terrier 蘇格蘭梗、dhole 豺犬、german shepherd 德國牧羊犬，說好的牛頭梗呢
再來個渤哥，極限挑戰中的秋田犬
top3分別是african hunting dog 非洲豺犬、dhole 豺犬、toy terrier 玩具梗，看來模型沒有被專門訓練過，還是無法領略這種「神似」
然後在電腦上找了張我自己的，top3分別是pug 哈巴狗、chihuahua 吉娃娃、dhole 豺犬
最後找了張老婆的**，top3分別是border collie 邊境牧羊犬、collie 柯利牧羊犬、beagle 比格犬，嗯，老婆還是比我美多了～
專案完整**請參考我的github
最後，和120類萌狗一起，祝大家新年快樂，狗年大吉！
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