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...
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。
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...
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...
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
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...
①卷积神经网络中,卷积层有助于检测图像中的区域分布。最大池化层位于卷积层之后,有助于减小维数。下面是一个图像分类的例子。在图像分类之前,先将所有图像转成标准大小。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。
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
其主要目标是衡量当代分类器从相同分布中泛化到新的、真正不可见的数据中的程度如何。我们聚焦于标准的CIFAR-10数据集,因为它的透明性创建过程使其特别适合于此任务。而且,CIFAR-10现在已经成为近10年来研究的热点。由于这个过程的竞争性,这是一个很好的测试案例,用于调查适应性是否导致过度拟合。
实验结果表明，有监督对比学习相较于传统的监督学习方法在CIFAR10数据集上的分类精度有了显著提升，混合学习方法虽然也有一定效果，但提升幅度相对较小。这可能与训练资源限制、训练轮次不足以及编码器训练时间差异有关。总的来说，对比学习技术在图像分类任务中展现出良好的潜力，有助于提升模型的性能。