首先cifar10是一个数据集 CIFAR-10 是由 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:飞机( airplane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马( horse )、...
此外,还有一个CIFAR-100的数据集,由于CIFAR-10和CIFAR-100除了分类类别数不一样外,其他差别不大,此处仅拿CIFAR-10这个相对小点的数据集来进行介绍,介绍用pytorch来进行图像分类的一般思路和方法。 官方下载网址:CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets 使用torch.utils.data加载数据: importnumpyasnpimporttorchimporttorchvis...
cifar10.maybe_download_and_extract() 执行完这段代码后,CIFAR-10数据集会下载到目录 cifar10_data 目录下。默认的存储路径书tmp/cifar10_data,定义在代码文件cifar10.py中,位置大约在53行附近。 修改完数据存储路径后,通过cifar10.maybe_download_and_extract()来下载数据,下载期间如果数据存在于数据文件夹中则...
train=True,download=True)# 定义数据增强的转换方法data_transforms=[# 1. 随机水平翻转transforms.Compose([transforms.RandomHorizontalFlip(p=1)]),# 2. 随机旋转transforms.Compose([transforms.RandomRotation(10)]),# 3. 随机裁剪transforms.Compose([transforms.Random...
CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片,10个类别,每个类包含6,000张。其中50,000张图片作为训练集,10000张作为验证集。 !mkdir -p /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/cifar # wget将下载的文件存放到指定的文件夹下,同时重命名下载的文件,利用-O !wget "http://ai-atest.bj.bcebos.com/cifar-10...
cifar10的10个类别 CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,包含10个类别,分别是: 1. 飞机(airplane) 2. 汽车(automobile) 3. 鸟类(bird) 4. 猫(cat) 5. 鹿(deer) 6. 狗(dog) 7. 青蛙(frog) 8. 马(horse) 9. 船(ship) 10. 卡车(truck)...
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10000两部分，50000是training set，用来做训练...
Cifar-10数据集解析 cifar-10 数据集是机器学习入门第二个使用到的数据集合(第一个当然是MNIST),下面介绍一下如何解析。 1. cifar-10 简介 该数据集共有60000张彩色图像,图像大小是3通道的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...
CIFAR-10和CIFAR-100是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,它有八千万张小图片(http://groups.csail.mit.edu/vision/TinyImages/)。CIFAR-10和CIFAR-100的共同主页是:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10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...
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...