CIFAR-10原始数据分为5个训练包,以unint格式存储在.mat格式文件中。在本实验中,先5个训练包合并,并用double()函数将其转换double型,以便后续处理。 本实验先用PCA(主成分分析)对训练集与测试集进行降维与白化处理,然后使用带有一个隐藏层的3层神经网络进行有监督学习,对CIFAR-10图像数据库进行十个类别的分类。
分割分组方法有很多,RCNN用到的是Selective Search。 以下就是RCNN的结构。 从原始图片,通过Selective Search提取出区域候选框,有2000个左右 把所有侯选框缩放成固定大小 然后通过CNN网络,提取特征 再添加两个全链接层,然后再用SVM分类,回归来微调选框位置与大小 Fast RCNN RCNN有两千个左右的候选框,都要进行CNN...
一. 前言 这次我们要实现的模型为CNN,将利用pytorch在数据集CIFAR-10上进行图像分类。 课程的助教打乱了数据集,并且已经分为了测试、验证、以及训练集,我们的任务就是编写模型,训练后在测试集上做出结果并提交 以下为已经给出的实验代码框架: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.util...
''' @Function: 使用预训练resnet18(调用API)实现CIFAR-10分类 @Author: lxy @date: 2024/11/27 ''' import torch from torchvision.transforms import transforms import torchvision from torch.utils.data import DataLoader,random_split import numpy as np from torchvision.models import resnet18 import matp...
最近小编在学习cs231课程,在学习过程中除了完成课程中的作业外,还加上了一些对比实验,便于对不同方法进行比较。这篇文章记录了基于多分类SVM对CIFAR-10数据集分类的实验过程,实验中分别提取了图像的RGB像素值特征和HOG特征并使用自己实现的SVM算法进行分类,并与sklearn中的SVM算法进行比较。
实验环境: Pytorch 1.7.0 torchvision 0.8.2 Python 3.8 CUDA10.2 + cuDNN v7.6.5 Win10 + Pycharm GTX1660, 6G 网络结构采用最简洁的类VGG结构,即全部由3*3卷积和最大池化组成,后面接一个全连接层用于分类,网络大小仅18M左右。 神经网络结构图: ...
用AlexNet对cifar-10数据进行分类 上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集。在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一...
Cifar-10实验报告(90%+准确率).pdf,Cifar-10实验报告 (90%+准确率) 实验内容 :使⽤pytorch对cifar10进⾏分类 代码流程 : 1. CIFAR- 10的下载及录⼊ 2. 数据预处理 (归⼀化,标准化) 3. 定义⽹络 3层卷积层和池化层,4层全连接层 最⼤池化层步长为2 代
cifar10分类pytorch CIFAR10分类模型超参数调整,前言最近课程实验是使用AlexNet训练CIFAR-10,并在验证集上验证。而AlexNet出现与2012年,模型结构也比较简单,在准确率方面与当今流行的网络肯定没法比,所以想要达到更改的准确率还是需要很多额外的改进。最终从70%左右的
Cifar-10实验报告（90%+准确率）实验内容：使⽤pytorch对cifar10进⾏分类。代码流程：1. CIFAR-10的下载及录⼊。2. 数据预处理（归⼀化，标准化）3. 定义⽹络 3层卷积层和池化层，4层全连接层。最⼤池化层步长为2。代码如下：self.conv1 = nn.Conv2d( 3, 15,3)# 输⼊3通道，输出15通道...