Cifar-10实验报告（90%+准确率）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...
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
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。
这种方式非常暴力,计算量大。 RCNN主要解决的是去掉窗口扫描,用聚类方式,对图像进行分割分组,得到多个侯选框的层次组。 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...
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.utils.dataimport...
实验1 网络实验入门-实验报告2024.doc 2024-11-19 23:32:47 积分:1 基于网络编程的贪吃蛇大作战小游戏 2024-11-19 23:13:03 积分:1 通用面试技巧-常见面试问题.zip 2024-11-19 20:04:30 积分:1 通用面试技巧-电话面试技巧.zip 2024-11-19 20:02:31 积分:1 ...
颜色分类leetcode Pytorch 分类实验模板 使用 pytorch 并进行分类的深度学习项目模板。 该模板被设计为一个完全有效的实验启动器。 也就是说,简单地运行python train.py将在 Cifar-10 上运行一个小型 CNN,同时处理日志记录、检查点、整齐打印到终端、数据集等。 一些值得注意的功能包括: 立即使用以下型号: 一个小...
实验报告2-前端框架和模板引擎实现视图-资料.rar 2024-10-29 11:38:20 积分:1 ASP.NET WEB API Swagger 安装Demo 2024-10-29 10:50:46 积分:1 Embedded Browser 3.1.0 2024-10-29 10:39:40 积分:1 Spring boot进销存ERP管理系统源码.zip 2024-10-29 09:18:48 积分:1 HTML文本格式化:掌握...
机器学习实验报告:利用3层神经网络对CIFAR-10图像数据库进行分类 PS:这是6月份时的一个结课项目,当时的想法就是把之前在Coursera ML课上实现过的对手写数字识别的方法迁移过来,但是最后的效果不太好… 2014年 6 月一.实验概述 实验采用的是CIFAR-10 图像数据库,一共包括60000幅32x32 彩色图像.这些图像分为10类...