上次基于CIFAR-10 数据集,使用PyTorch构建图像分类模型的精确度是60%,对于如何提升精确度,方法就是常见的transforms图像数据增强手段。 代码语言:javascript 复制 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader import torchvision import torchvision.datasets ...
"""Import necessary libraries to train a network using mixupThe code is mainly developed using the PyTorch library"""importnumpyasnpimportpickleimportrandomimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader ...
在前一篇中的ResNet-34残差网络,经过减小卷积核训练准确率提升到85%。 这里对训练数据集做数据增强: 1、对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*40),然后随机裁剪成32*32。 2、按0.5的概率水平翻转图片。 代码具体修改如下: 1transform_train =transforms.Compose([2#对原始32*32图像四周各填充4个0像素(40*...
test_dataset=datasets.CIFAR10('./data/CIFAR10', train=False, transform=transform_test) test_loader=DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=num_workers) #declareclassesinCIFAR10 classes=('plane','car','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','...
Cifar10数据集由10个类的60000个尺寸为32x32的RGB彩色图像组成,每个类有6000个图像, 有50000个训练图像和10000个测试图像。 在使用Pytorch时,我们可以直接使用torchvision.datasets.CIFAR10()方法获取该数据集。 2 数据增强 为了提高模型的泛化性,防止训练时在训练集上过拟合,往往在训练的过程中会对训练集进行数据增强...
CIFAR-10数据集增强是提升图像识别模型性能的重要手段。以下是对CIFAR-10数据集增强的详细解答: 1. 数据增强的基本概念和目的 数据增强是一种通过应用随机变换来增加数据集多样性的技术。这些变换包括旋转、翻转、裁剪、缩放、颜色调整等。数据增强的目的是扩大训练样本的多样性,使模型能够更好地泛化到未见过的数据上...
然而,神经网络往往需要大量的数据进行训练,而优质的训练数据并不是唾手可得的。因此现在许多人都在研究如何能够实现所谓的数据增强(Data augmentation),即在一个已有的小数据集中凭空增加数据量,来达到以一敌百的效果。 本文就将带大家认识一种简单而有效的数据增强策略Mixup,并介绍直接在PyTorch中实现Mixup的方法。
Pytorch CIFAR10 图像分类篇 汇总图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务,目的是将输入的图像分类到预定的类别中。CIFAR10数据集是一种常用的图像分类数据集,包含10个类别的60000张32x32彩色图像。本文将介绍使用Pytorch框架在CIFAR10数据集上进行图像分类的方法,重点突出其中的重点词汇或短语。在CIFAR10图像分类任务中,...
%%将一部分MontData 放入到OhmData里面 clear all;close all;clc; load Mont_data; kk1=randperm(...
在PyTorch中,通常使用transformer做图片分类任务的数据增强,而其调用的是CPU做一些Crop、Flip、Jitter等操作。 如果你通过观察发现你的CPU利用率非常高,GPU利用率比较低,那说明瓶颈在于CPU预处理,可以使用Nvidia提供的DALI库在GPU端完成这部分数据增强操作。