CIFAR-100数据集是用于机器视觉领域图像分类的一个图像数据集,与CIFAR-10类似,它有100个类,每个类包含600个图像 v1 超过5 年前 处理完毕 177.67 MB CIFAR-100数据集是用于机器视觉领域图像分类的一个图像数据集,与CIFAR-10类似,它有100个类,每个类包含600个图像(500个训练图像和100个测试图像)。
CIFAR100数据集有100个类。每个类有600张大小为 32 × 32的彩色图像,其中500张作为训练集,100张作为测试集。对于每一张图像,它有fine_labels和coarse_labels两个标签,分别代表图像的细粒度和粗粒度标签,对应classes和superclass。也就是说,CIFAR100数据集是层次的。 三、实验内容 1、导入相关库 In [5] #导入...
r'cifar-100-python/分类结果_1112.csv', index=False, sep=',') if __name__ == '__main__': # 进行数据预处理 x_train, y_train, x_val, y_val, x_test, y_test, x_check, y_check = data_processing() classifier = KNearestNeighbor() classifier.train(x_train, y_train) dists =...
由于要调用resnet101的预训练模型,这里把CIFAR的$32\times 32$的图像resize为$224\times 224$的图像,保持特征尺寸和感受野的一致。 importpaddle.vision.transformsasT# CIFAR100_TRAIN_MEAN = (0.5070751592371323, 0.48654887331495095, 0.4409178433670343)# CIFAR100_TRAIN_STD = (0.2673342858792401, 0.2564384629170883, ...
CIFAR-100 Dataset 是用于机器视觉领域的图像分类数据集,拥有 20 个大类,共计 100 个小类,其中每个小类包含 600 张图像(500 张训练图像和 100 张测试图像)并且每张图像均有一个小标签和一个大标签。该数据集由多伦多大学计算机科学系(Computer Science of University of Toronto)的 Alex Krizhevsky、Vinod Nair ...
同时,作者在对比各级网络时总结出了以下几个观点:(1)LRN层作用不大(VGGNet不使用局部响应标准化(LRN),这种标准化并不能在ILSVRC数据集上提升性能,却导致更多的内存消耗和计算时间。);(2)越深的网络效果越好;(3)11的卷积也是很有效的,但是没有33的卷积好,大一些的卷积核可以学习更大的空间特征。
构建对CIFAR-100数据集中的图像进行分类的CNN CIFAR-100 数据集与 CIFAR-10 类,但是它包含了 100 个分类,每个分类 600 张图片,其中 500 张用于训练,100 张用于测试。CIFAR-100 中的100 个分类被群组成了 20 个超类。每张图片都有一个“细粒度”的标签,即表示它属于哪个类,以及一个“粗粒度”标签,即表示它...
使用ShuffleNet 模型在 CIFAR-100 数据集上的图像分类寡言**tN 上传886KB 文件格式 html 这个资源是一份关于图像处理的研究材料,特别聚焦于使用 ShuffleNet 模型。ShuffleNet 是一种轻量级的深度学习模型,特别设计用于在资源有限(如嵌入式设备或移动设备)的环境下实现高效的图像分类任务。CIFAR-1 数据集是一个广泛使用...
在CIFAR-100数据集上,Transformer和CNN模型被广泛应用于图像分类任务,旨在通过深度学习技术提升图像识别的准确性。这两种模型各有特点,而结合使用则可能带来性能上的显著提升。以下是对基于Transformer和CNN的图像分类模型_cv3_lab2的详细介绍: 1. 模型介绍:Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据时表现出色,而...
CIFAR-100 Dataset 是用于机器视觉领域的图像分类数据集,拥有 20 个大类,共计 100 个小类,其中每个小类包含 600 张图像(500 张训练图像和 100 张测试图像)并且每张图像均有一个小标签和一个大标签。该数据集由多伦多大学计算机科学系(Computer Science of University of Toronto)的 Alex Krizhevsky、Vinod Nair ...