一. 前言 这次我们要实现的模型为CNN,将利用pytorch在数据集CIFAR-10上进行图像分类。 课程的助教打乱了数据集,并且已经分为了测试、验证、以及训练集,我们的任务就是编写模型,训练后在测试集上做出结果并提交 以下为已经给出的实验代码框架: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.util...
这种方式非常暴力,计算量大。 RCNN主要解决的是去掉窗口扫描,用聚类方式,对图像进行分割分组,得到多个侯选框的层次组。 分割分组方法有很多,RCNN用到的是Selective Search。 以下就是RCNN的结构。 从原始图片,通过Selective Search提取出区域候选框,有2000个左右 把所有侯选框缩放成固定大小 然后通过CNN网络,提取特...
CIFAR-10原始数据分为5个训练包,以unint格式存储在.mat格式文件中。在本实验中,先5个训练包合并,并用double()函数将其转换double型,以便后续处理。 本实验先用PCA(主成分分析)对训练集与测试集进行降维与白化处理,然后使用带有一个隐藏层的3层神经网络进行有监督学习,对CIFAR-10图像数据库进行十个类别的分类。
10)y_test=to_categorical(y_test,10)print(y_train.shape)# Define the neural networkdefbuild_model():model=Sequential()model.add(Dense(512,input_shape=(784,)))model.add(Activation('relu'))# An "activation"
基于keras的实现，手写数字识别与cifar10 CNN图像分类实验讲解将从数据准备与加载开始。数据包括手写数字的mnist和cifar10图像分类数据集。mnist数据集包含60000幅28*28大小的黑白手写数字图像，以及10000幅测试图像。加载数据后，训练与测试矩阵形状分别设定为(60000, 784)和(10000, 784)，而标签形状则为(...
我们曾在“图像增广”一节中实验过CIFAR-10数据集。它是计算机视觉领域的一个重要数据集。现在我们将应用前面所学的知识,动手实战CIFAR-10图像分类问题的Kaggle比赛。该比赛的网页地址是 https://www.kaggle.com/c/cifar-10。图9.16展示了该比赛的网页信息。为了便于提交结果,请先在Kaggle网站上注册账号。
【摘要】 一、CIFAR10数据集介绍 1.1 数据集介绍 CIFAR-10 数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成,每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有 10000 张图像。测试批次包含从每个类别中随机选择的 1000 张图像。训练批次包含随机顺序...
2.3卷积神经网络的优化-10 2.3.1激活函数-10 2.3.2过拟合问题-12 3基于TensorFlow的分类模型的设计-15 3.1 TensorFlow简介-15 3.2关于卷积神经网络结构参数的研究-15 3.2.1 CIFAR-10数据集介绍-15 3.2.2 实验结果及分析-16 3.2.3 优化及最终模型的得出-22 结论-27 参考文献-28 附录A 实验数据图表-29 致谢...
下图是数据集中的类,以及每个类的10个随机图像: 2. 代码组成 本实验的代码源于TensorFlow的官方GitHub,地址为: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/image/cifar10 <https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/image/cifar10>。
全连接层:隐藏层单元数10,激活函数softmax,使用batch_normal和weight_decay。学习率设置为前50000轮使用0.01的学习率,50000100000轮使用0.005的学习率,100000150000轮使用0.0025的学习率,150000轮之后使用0.001的学习率。为了进行对比实验,进行4组实验,每组的网络层数分别设置8,14,20和32。观察到loss变化曲线和验证集准确...