基于CNN的CIFAR10图像分类 完整代码如下: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data.sampler import SubsetRandomSampler import torchvision import torchvision.transforms as transforms import numpy as np import time from matplotlib...
之后实验中我们将训练一个CNN,然后对CIFAR-10图像分类。(60000幅32*32彩色图像数据集,10个类别,每类6000幅图像。 ②训练CNN时我们不希望根据图像大小、角度和位置改变模型的预测结果。为了使模型对图像大小、反向不敏感,可以将不同大小、不同角度的图像加入数据集。这个过程较图像数据增强,有助于过拟合。但这样可能...
基于FPGA的图像分类神经网络加速 | 近年来,卷积神经网络 (CNN) 已广泛应用于计算机视觉领域。在 CPU 或 GPU 上运行的复杂 CNN 架构要么吞吐量不足,要么功耗过高。因此,需要专用硬件来加速计算工作量以解决这些限制。在本文中,我们使用 Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU104 FPGA 评估板上的 Vitis-AI 加速了使用...
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...
???卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种专门用于处理数据网格结构(如图像、视频等)的深度学习模型,在计算机视觉任务中被广泛应用,如图像分类、目标检测、图像分割等。以下是卷积神经网络的详细介绍: 1.1?卷积神经网络 (CNN) 结构及原理 核心组件...