本次使用的是CIFAR10数据集,也是一个很经典的图像分类数据集,由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集,一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图片。 PyTorch的CIFAR-10数据集有时下载不了,我这里将下载好的压缩包放在网盘中,需要的可以自行下载,解压后放在...
在CIFAR10图像分类任务中,常用的模型包括卷积神经网络(CNN)、Autoencoder、生成对抗网络(GAN)等。其中,CNN是最常用的模型之一,它由多个卷积层、池化层和全连接层组成,可以有效地捕捉图像的局部特征和上下文信息。重点词汇或短语 卷积神经网络(CNN):CNN是深度学习中一种重要的模型,用于处理图像、语音、自然语言等数据。
禁用梯度计算,因为在测试中我们不需要计算梯度withtorch.no_grad():# 遍历测试数据加载器(testloader),它会产生测试集中的小批量数据fordataintestloader:images,labels=data# 从数据加载器中获取测试图像和对应的标签# 使用训练好的神经
数据集分为50000个训练图像和10000个测试图像。训练集中,每个类别的图像数量是均匀的,即每个类别都有5000个图像。测试集中,每个类别的图像数量也是均匀的,即每个类别都有1000个图像。 CIFAR-10数据集的大小适中,图像的类别和内容相对简单,因此常被用作计算机视觉和机器学习的基础教学和研究,例如用于图像分类、物体识别...
深度学习与图像识别 VGG16实现Cifar10分类 Cifar10数据集Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集（MNIST是黑白数据集），其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别（如图3所示），且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000...
cifar10是是一个图像数据集(官网),包含10种类别的32*32大小的图像共60000张。另外还有cifar100,包含100种类别的更多图像。因此,cifar10分类就是一个图像多分类任务。Keras另一个好处在于已经集成了很多常见的数据集和模型,在接口里可以直接调用,当然,为了减小安装包,会在你第一次调用的时候才进行下载,但因为某些因...
第一层卷积层(Conv2D-1)将输入的RGB图像进行卷积操作,输出特征图的形状为[100, 96, 15, 15]。该层包含14,208个参数。 第一层池化层(MaxPool2D-1)对卷积后的特征图进行最大池化操作,输出特征图的形状为[100, 96, 7, 7]。该层没有可训练参数。 第二层卷积层(Conv2D-2)将第一层池化后的特征图进行...
PyTorch实战之Cifar10分类 1.数据准备 我们在前面已经介绍过Cifar10数据集,它是一个常用的彩色图片数据集,它是由10个类别组成的,分别是airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship和truck,其中,每一张照片都是3*32*32,即3通道彩色图片,分辨率为32*32。
深度学习基础:5.CIFAR10数据集分类及GPU使用实例 前言 上篇博文整理了如何用Pytorch搭建一个基本网络模型,本篇进行一个图像分类任务实操。 相关代码主要参考自官网教程: https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py...
CIFAR-10经典分类实战 在实践中,图像数据集通常以图像文件的形式出现。 本节将从原始图像文件开始,然后逐步组织、读取并将它们转换为张量格式。 import collections import math import os import shutil '''shell util是Python的一个倒腾文件的东西'''