使用:torchvision.datasets.CIFAR10和torch.utils.data.DataLoader下载数据并加载。 代码语言:javascript 复制 train_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./CIFAR10data',train=True,download=False,transform=transform)train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_data,batch_size=4,shuffle=True,num_workers=2...
Cifar10数据集包含10个不同类别的图像,每个类别有6000个图像。其中50000个图像用于训练,剩下的10000个用于测试。每个图像的尺寸为32x32,并包含RGB三个颜色通道。 CNN模型架构 在本例中,我们将使用一个简单的CNN模型来对Cifar10数据集进行分类。该模型由两个卷积层、两个池化层和两个全连接层组成。 首先,我们需要...
通过下图可以清楚地看出每层的输入通道、输出通道、以及参数的数量,这里由于我笔记本配置并不是很高,所以我将128个神经元的全连接层去掉,直接加入一个平坦层,平坦化以后加入只有10个神经元的输出层。 第一个卷积层的参数个数=(输入通道数*卷积核大小+偏置项)*输出通道数=(3*3*3+1)*32=896 2.5 模型...
基于卷积神经网络的CIFAR-10图像识别分类.docx,基于卷积神经网络的CIFAR-10图像识别分类 摘要 图像识别是指通过计算机对图像进行采集、处理、理解和分析,从而识别出各种不同的物理信息。在1960年代,科学家发现了图像的结构。通过研究猫皮层中使用的神经元来选择局部敏感
1.Cifar-10数据集介绍 Cifar-10是一个专门用于测试图像分类的公开数据集,其包含的彩色图像分为10种类型:飞机、轿车、鸟、猫、鹿、狗、蛙、马、船、货车。且这10种类型图像的标签依次为0、1、2、3、4、5、6、7、8、9。 该数据集分为Python、Matlab、C/C++三个不同的版本,顾名思义,三个版本分别适用于...
基于卷积神经网络(CNN)和CIFAR10数据集的图像智能分类 Web 应用是一个综合性的技术项目,旨在通过Web平台实现图像智能分类的功能。该项目涵盖了前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等多个技术领域的源码。这些源码包括了STM32、ESP8266...
1. Cifar-10数据集介绍 Cifar-10是一个专门用于测试图像分类的公开数据集,其包含的彩色图像分为10种类型:飞机、轿车、鸟、猫、鹿、狗、蛙、马、船、货车。且这10种类型图像的标签依次为0、1、2、3、4、5、6、7、8、9。 该数据集分为Python、Matlab、C/C++三个不同的版本,顾名思义,三个版本分别适用于...