本示例教程将会演示如何使用飞桨的卷积神经网络来完成图像分类任务。这是一个较为简单的示例,将会使用一个由三个卷积层组成的网络完成cifar10数据集的图像分类任务。 - 飞桨AI Studio
作为输入,CNN接受形状的张量(image_height, image_width, color_channels),忽略了批次大小。如果你是第一次接触这些维度,color_channels指的是(R,G,B)。在这个例子中,你将配置我们的CNN来处理形状为(32,32,3)的输入,这是CIFAR图像的格式。你可以通过将参数input_shape传递给我们的第一层来做到这一点。 kers_m...
model=Sequential()model.add(Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(32,32,3)))model.add(MaxPool2D())model.add(Conv2D(64,(3,3),activation='relu'))model.add(MaxPool2D())model.add(Flatten())model.add(Dense(10))model.add(Activation('softmax'))model.compile(optimizer='adam'...
最后,画出CNN的架构: # 绘制模型结构importmatplotlib.pyplotaspltfromtorchsummaryimportsummaryimporttorch.nn.functionalasF# 安装 torchsummary,如果未安装# pip install torchsummary# 使用 torchsummary 绘制模型结构summary(net,(3,32,32),device="cpu")# 展示模型结构plt.show()...
对于视觉数据,PyTorch 创建了一个叫做 totchvision 的包,该包含有支持加载类似Imagenet,CIFAR10,MNIST 等公共数据集的数据加载模块 torchvision.datasets 和支持加载图像数据数据转换模块 torch.utils.data.DataLoader。 下面将使用CIFAR10数据集,它包含十个类别:‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种常用于计算机视觉任务的深度学习模型。Cifar10是一个常用的图像分类数据集,包含10个不同类别的60000个32x32彩色图像。本文将介绍如何使用CNN来对Cifar10数据集进行分类,并提供代码示例。 卷积神经网络简介 ...
池化层是CNN中非常重要的一层,可以起到提取主要特征,减少特征图尺寸的作用,对加速CNN计算非常重要,主要分为最大池化,均值池化。 特征不变性,图像压缩时去掉的信息只是一些无关紧要的信息,而留下的信息则是具有尺度不变性的特征,是最能表达图像的特征。
在之前章节也提到过,CNN网络中的基本步骤是重复conv-relu-pool后,再加上全连接层后通过softmax输出最后分类概率向量,误差函数由softmax loss构成。其中conv-relu-pool的重复是加深CNN网络的基础方法,它能让网络更复杂准确率更高。所以针对CAFIA-10的图像分类代码和之前的MNIST只是在网络深度上有了差别。
简单CNN分类 最简单的图像分类模型就是一个层数较少的CNN(卷积神经网络)啦,至于CNN是什么,这里不介绍了,总之就是一种适合处理图像数据的网络层。先给出简单CNN的网络结构代码: defquality_classify_model():model=Sequential()model.add(Conv2D(32,(3,3),padding='same',input_shape=(32,32,3)))# 卷积层...