需要说明的是,提取出的文件数据格式为[-1,3072],因此需要重新对数据维度进行调整,使之适用于模型的输入。 7.2.2 基于ResNet的CIFAR-10数据集分类 前面对ResNet模型以及CIFAR-10数据集进行了介绍,本小节开始使用前面定义的ResNet模型进行分类任务。 7.2.1节已经介绍了CIFAR-10数据集的基本构成,并讲解了ResNet的基...
此外,MNIST并不是一个典型的图像数据集——控制它不太可能教给你可迁移的技能,而这些技能对于其他分类问题是有用的。 如果你真的需要使用28×28灰度图像数据集,那么可以看看notMNIST数据集和一个MNIST-like fashion product数据集(一个非常有趣的数据集,也是10分类问题,不过是时尚相关的)。 notMNIST数据集:http:...
与MNIST 数据集中目比, CIFAR-10 具有以下不同点: • CIFAR-10 是 3 通道的彩色 RGB 图像,而 MNIST 是灰度图像。 • CIFAR-10 的图片尺寸为 32×32, 而 MNIST 的图片尺寸为 28×28,比 MNIST 稍大。 • 相比于手写字符, CIFAR-10 含有的是现实世界中真实的物体,不仅噪声很大,而且物体的比例、 ...
数据集被分为训练集和测试集,其中训练集包含50,000张图片,测试集包含10,000张图片。每张图片都是3*32*32,也即3-通道彩色图片,分辨率为32*32。此外,还有一个CIFAR-100的数据集,由于CIFAR-10和CIFAR-100除了分类类别数不一样外,其他差别不大,此处仅拿CIFAR-10这个相对小点的数据集来进行介绍,介绍用pytorch来进...
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个标签:airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck十个类别。
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...
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数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图;另外10000用于测试,单独构成一批。 下面这幅图就是列举了这10个分类,每一类展示了随机的10张图片: 该数据集有有如下三种版本: ...
cifar10数据集由60000张大小为32 * 32的彩色图片组成,其中有50000张图片组成了训练集,另外10000张图片组成了测试集。这些图片分为10个类别,将训练一个模型能够把图片进行正确的分类。 In [2] transform = ToTensor() cifar10_train = paddle.vision.datasets.Cifar10(mode='train', transform=transform) cifar10...