https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py 数据集简介 CIFAR10数据集总共包含10个类别,每张图片为3通道的RGB图片,大小为32x32像素。 数据集下载与预处理 使用torchvision.datasets可以下载经典数据集,设置下载路径root和download=True,电脑会自动...
filename='/Users/wangsen/ai/13/models-master/data/cifar-10-batches-bin/test_batch.bin'label_mate='/Users/wangsen/ai/13/models-master/data/cifar-10-batches-bin/batches.meta.txt'labels_txt=open(label_mate,"r").read().strip().split("\n")bytestream=open(filename,"rb")buf=bytestream.re...
传入train_image_shuffle_set,则取0~31地址中保存的顺序//如果传入&train_image_shuffle_set[32],则取32~63地址中保存的顺序,以此类推voidread_cifar_batch(char*bin_path, Mat labels,size_t*shuffle_idx,intbatch
数据预处理 首先,我们需要加载并预处理CIFAR-10数据集。CIFAR-10包含60000张32x32的彩色图像,分为10个类别,每个类别有6000张图像。我们使用torchvision库来轻松加载这些数据,并应用一些基本的变换,如归一化。 importtorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor()...
【深度学习入门到精通系列】CIFAR-10数据集说明,文章目录1CIFAR-102数据集布局1CIFAR-10该数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图;另外10000用于测试,单独构成一批。测试批
深度学习模型在图像识别领域的应用越来越广泛。通过对图像数据进行学习和训练,这些模型可以自动识别和分类图像,帮助我们解决各种实际问题。其中,CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集,包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统,并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。文章...
【神经网络与深度学习】CIFAR-10数据集介绍 CIFAR-10数据集含有6万个32*32的彩色图像,共分为10种类型,由 Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集而来。包含50000张训练图片,10000张测试图片 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
在前文中,我们搭建了Alexnet网络并用于Cifar-10数据集的训练与分类,可是对验证数据分类的准确率只达到56.59%,这个准确率对于比Lenet-5网络更复杂的Alexnet网络来说并不理想,在本文中,我们将在前文的基础上,尝试采取一些措施来提高网络对Cifar-10数据集分类的准确性。
CIFAR10.png 相较于MNIST数据集,MNIST数据集是28x28的单通道灰度图,而CIFAR10数据集是32x32的RGB三通道彩色图,CIFAR10数据集更接近于真实世界的图片。 1. 数据集构建 每个像素点即每条数据中的值范围为0-255,有的数字过大不利于训练且难以收敛,故将其归一化到(0-1)之间 ...
CIFAR-10是这个系列中介绍的第二个数据集。由Alex Krizhevsky和 Ilya Sutskever收集的一个用于大分类的数据集。CIFAR是加拿大政府投资的一个先进科学项目研究所。财力雄厚呀～～这个项目找到了计算机科学家,生物学家,电气工程师,神经科学家,物理学家,心理学家,加速推动了DEEP LEARNING的进程。