如果你真的需要使用28×28灰度图像数据集,那么可以看看notMNIST数据集和一个MNIST-like fashion product数据集(一个非常有趣的数据集,也是10分类问题,不过是时尚相关的)。 notMNIST数据集:http://yaroslavvb.blogspot.com/2011/09/notmnist-dataset.html MNIST-like fashion product数据集:https://github.com/zalan...
在ASLAN上我的KNN和knnclassify识别率完全一样(2)极其重要注意点:倒数第四行程序不要用Result(i) = ind;这对Yale等标号依次为1,2,3等没问题。对二分类1和-1就有问题。SRC_QC和SRC_QC2也是类似的,倒数第三行不能用Result(i) = index, 要用Result(i) = classLabel(index); 原来只修改了这一处,其实S...
本示例教程将会演示如何使用飞桨的卷积神经网络来完成图像分类任务。这是一个较为简单的示例,将会使用一个由三个卷积层组成的网络完成cifar10数据集的图像分类任务。 - 飞桨AI Studio
对于CIFAR-10数据集,它包含10个不同的类别,分别是飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。 要打印图像分类器的混淆矩阵,可以按照以下步骤进行: 导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix 加载测试...
在这一系列文章中,我们主要研究如何用单独的GPU,在CIFAR-10图像分类数据集上高效地训练残差网络(Residual networks)。 为了记录这一过程,我们计算了网络从零开始训练到94%的精确度所需的时间。这一基准来自最近的DAWNBench竞赛。在竞赛结束后,单个GPU上的最好成绩是341秒,八个GPU上最好成绩是174秒。
一些颜色,纹理的组合,以及组合结果的重复组合)的网络可以作为预训练,然后用医疗图像数据进行finetuning...
一个良好的数据集——用于图像分类的CIFAR-10 许多关于深度学习的图像分类的介绍都是从MNIST开始的,MNIST是一个手写数字的标准数据集。它不仅不会产生令人感叹的效果或展示深度学习的优点,而且它也可以用浅层机器学习技术解决。在这种情况下,普通的K近邻(KNN)算法会产生超过97%的精度(甚至在数据预处理的情况下达到99...
一个良好的数据集——用于图像分类的CIFAR-10 许多关于深度学习的图像分类的介绍都是从MNIST开始的,MNIST是一个手写数字的标准数据集。它不仅不会产生令人感叹的效果或展示深度学习的优点,而且它也可以用浅层机器学习技术解决。在这种情况下,普通的K近邻(KNN)算法会产生超过97%的精度(甚至在数据预处理的情况下达到99...
# 初始化数据通道 images, targets = input_pipeline(batch_size, train_logical=True) # Get batch test images and targets from pipline test_images, test_targets = input_pipeline(batch_size, train_logical=False) # Declare Model # 声明模型 print('Creating the CIFAR10 Model.') with tf.variable...