是用于普通物体识别的小型数据集,一共包含10个类别的RGB彩色图片(包含:(飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车)。图片大小均为3232像素*,数据集中一共有50000张训练图片和1000张测试图片。部分代码来自于tensorflow官方,以下表格列出了所需的官方代码。 二、下载CIFAR-10数据 在工程根目录创建 cifar10_...
这段代码首先加载CIFAR-10数据集,然后定义了一个函数display_images()来显示图像及其对应的标签。使用matplotlib可以直观地展示图像信息。 3. CIFAR-10图像识别模型 为了识别CIFAR-10中的图像,我们可以使用神经网络进行分类。以下是一个简单的卷积神经网络(CNN)示例: fromtensorflow.kerasimportdatasets,layers,models# 标...
六、CIFAR-10识别模型 建立模型的代码在cifar10.py文件额inference函数中,代码在这里不进行详解,读者可以去阅读代码中的注释。 这里我们通过以下命令训练模型: python cifar10_train.py --train_dir cifar10_train/ --data_dir cifar10_data/ 这段命令中–data_dir cifar10_data/表示数据保存的位置,–train_dir...
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;10000是test set,用...
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...
深度学习模型在图像识别领域的应用越来越广泛。通过对图像数据进行学习和训练,这些模型可以自动识别和分类图像,帮助我们解决各种实际问题。其中,CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集,包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统,并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。文章...
cifar10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
num_classes：是训练的模型的识别的类别，这里是10类。epoches：AI模型的训练是一个循环迭代的过程，这里迭代12轮，如果发现测试的额准确率不增加则说明模型收敛或者过拟合了，可以减小epoch。（1）训练数据集的准备 我们使用的是Keras本身提供的cifar10的数据集。cifar10 cifar10数据集共有60000张彩色图像，这些图像...
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;10000...
CIFAR-10 图像识别 零、学习目标 tensorflow 数据读取原理 深度学习数据增强原理 一、CIFAR-10数据集简介 是用于普通物体识别的小型数据集,一共包含10个类别的RGB彩×××片(包含:(飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车)。图片大小均为3232像素*,数据集中一共有50000张训练图片和1000张测试图片。