本文使用的是CIFAR-100数据集，它包含60000张32x32的彩色图像，涵盖100个类别。其中50000张图像用于训练，10000张图像用于测试。每个类别包含600张图像；输入图像采用224 X 224。2. 数据加载 transform = { # 进行数据增强的处理 "train": transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224), transforms....
AlexNet输入的图像大小是227 X 227,如果原始图像不是这个大小,需要先进行缩放或裁剪;输入的图像是RGB格式,每个通道有3个颜色分量。 本文使用的是CIFAR-100数据集,它包含60000张32x32的彩色图像,涵盖100个类别。其中50000张图像用于训练,10000张图像用于测试。每个类别包含600张图像;输入图像采用224 X 224。 2. 数据...
不平衡数据集cifar100训练模型,提取特征保存为mat文件 主要分两步走,先训练好模型,保存模型,然后再读取模型,保存特征①训练模型,保存模型import os import time import argparse import random import copy import torch import torchvision import numpy as np ...
也就是说,CIFAR100数据集是层次的。 二、CIFAR100数据集文件及导入代码 下载好的CIFAR100数据集解压后,可以看到一共有四个文件,分别是:meta、train、test、file.txt~ 导入的代码如下: (若root根目录下没有cifar100数据集,会自动下载) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 ...
CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集。他们由Alex Krizhevsky,Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集。 CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集由10个类的60000个32×32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。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有10000个图像...
一、CIFAR100概述 CIFAR100数据集有100个类。每个类有600张大小为32 × 32 的彩色图像,其中500张作为训练集,100张作为测试集。对于每一张图像,它有fine_labels和coarse_labels两个标签,分别代表图像的细粒度和粗粒度标签,对应下图中的classes和superclass。也就是说,CIFAR100数据集是层次的。
一.数据准备 CIFAR-10 and CIFAR-100 datasetsCifar100和cifar10类似,训练集数目是50000,测试集是10000,只是分为20个大类和100个小类。 首先我们下载CIFAR-100 python version,下载完之后解压,在cifar-100-python下会出现:meta,test和train三个文件,他们都是python用cPickle封装的pickled对象 ...
我们需要了解CIFAR-100数据集的基本信息。该数据集包含了50000个训练图像和10000个测试图像,每个图像的尺寸为32x32像素。图像被分为100个不同的类别,每个类别包含500个训练图像和100个测试图像。这使得CIFAR-100数据集成为一个非常有挑战性的图像分类任务。 为了处理CIFAR-100数据集,我们可以使用卷积神经网络(CNN)这样...
CIFAR-100 python version下载后,会有如下文件结构, train test meta file.txt~ 其中,meta是数据集信息,train是训练集,test是测试集。通过如下代码可以读取数据集, importpickledefsetup():defload(fileName:str):withopen(file=fileName,mode="rb")ashandler:data=pickle.load(file=handler,encoding="latin1")...
cifar100 在CIFAR-100数据集中,transform参数用于指定数据预处理的方法。它包含以下几个关键参数: 1. 'ToTensor':将PIL图像或NumPy ndarray转换为PyTorch张量,并将其归一化到[0.0, 1.0]区间。 2. 'Normalize':对每个图像进行归一化,使其具有单位方差。此操作可以抵消'ToTensor'中可能存在的缩放因子。 3. 'Random...