CIFAR-10数据集可以通过以下两种方法之一下载：使用 Keras 内置数据集来自官方网站 方法一 使用 Keras 内置数据集下载非常简单。它已经转换为适合 CNN 输入的形状。不用头疼，只要写一行代码就可以了。(train_x, train_y), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()方法2 该数据也可以从官方网站下载。但唯一...
mv cifar-10-python.tar.gz /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/cifar/ 模型结构 我们选择了以三个卷积层串联一个全连接层的输出,作为猫狗分类的预测,采用固定维度输入,输出为分类数 def convolutional_neural_network(img): # 第一个卷积-池化层 conv_pool_1 = fluid.nets.simple_img_conv_pool( input=...
更具体地说,令 n 等于⽰例最少的类别中的图像数量,而 r 是⽐率。验证集将为每个类别拆分出 max(⌊nr⌋, 1) 张图像。让我们以 valid_ratio=0.1为例,由于原始的训练集有 50000 张图像,因此 train_valid_test/train 路径中将有 45000 张图像⽤于训练,而剩下 5000 张图像将作为路径 train_valid_te...
卷积神经网络大火以来,发展出来许多经典的卷积神经网络模型,包括VGG、ResNet、AlexNet等等。下面将针对CIFAR-10数据集,对图像进行分类。 1、CIFAR-10数据集、Reader创建 CIFAR-10数据集分为5个batch的训练集和1个batch的测试集,每个batch包含10,000张图片。每张图像尺寸为32*32的RGB图像,且包含有标签。一共有10个标...
提取红色通道:从图像中提取红色通道,忽略绿色和蓝色通道。 数据集重新定义:基于红色通道重新定义训练集、验证集和测试集。 创建模型:建立一个简单的神经网络模型。 编译模型:使用Adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数编译模型。 训练模型:在训练集上训练模型,并在验证集上进行验证。
如果是进行百万张图片的分类,每个图片都有数以百万计的特征,我们将拿到一个 百万样本 x 百万特征 的巨型矩阵。传统的机器学习方法拿到这个矩阵时,受限于计算机内存大小的限制,通常是无从下手的。也就是说,传统机器学习方法,除了在多数情况下不会自动产生这么多的特征以外,模型的训练也会是一个大问题。
这将打开一个浏览器选项卡,在这个选项卡中你可以跟踪训练过程。你甚至可以查看错误分类的图片。然而,这个线性模型主要是在图像上寻找颜色和它们的位置。 Neptune通道仪表盘中显示的错误分类的图像 整体得分并不令人印象深刻。我在训练集上的准确率达到了41%,更重要的是,37%的准确率在验证上。请注意,10%是进行随机...
cifar-10图像分类onnx模型C++调用 1、环境:win10+cuda11.4+onnxruntime-gpu1.10+opencv3.4.4+vs2019 c++ GPU:本人使用的NVIDIA GeForce GTX 1650 4GB显存。 2、模型的训练参考: https://blog.51cto.com/u_8681773/6163656 3、C++调用测试: 接口形式:...
成功后我们也可以从我们summary可以看到,我们输入的是 (batch,3,32,32) 的张量,并且这里也能看到每一层后我们的图像输出大小的变化,最后输出10个参数,再通过softmax函数就可以得到我们每个类别的概率了。 我们也可以打印出我们的模型观察一下 SwinTransformer((patch_embed): PatchEmbed((proj): Conv2d(3, 192,...
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...