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。 我在CIFAR-10网站中下载的是[CIFAR-10 python ...
验证集将为每个类别拆分出 max(⌊nr⌋, 1) 张图像。让我们以 valid_ratio=0.1为例,由于原始的训练集有 50000 张图像,因此 train_valid_test/train 路径中将有 45000 张图像⽤于训练,而剩下 5000 张图像将作为路径 train_valid_test/valid 中的验证集。组织数据集后,同类别的图像将被放置在同⼀⽂件...
CIFAR-10数据集共有60 000幅彩色图像,这些图像是32×32像素的,分为10类,每类6 000幅图,如图7-9所示。这里面有50 000幅图用于训练,构成了5个训练批,每一批10 000幅图;另外,10 000幅用于测试,单独构成一批。测试批的数据取自100类中的每一类,每一类随机取1000幅。抽剩下的就随机排列组成训练批。注意,一...
CIFAR-10数据集可以通过以下两种方法之一下载:使用 Keras 内置数据集来自官方网站 方法一 使用 Keras 内置数据集下载非常简单。它已经转换为适合 CNN 输入的形状。不用头疼,只要写一行代码就可以了。(train_x, train_y), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()方法2 该数据也可以从官方网站下载。但唯一...
一个良好的数据集——用于图像分类的CIFAR-10许多关于深度学习的图像分类的介绍都是从MNIST开始的,MNIST是一个手写数字的标准数据集。它不仅不会产生令人感叹的效果或展示深度学习的优点,而且它也可以用浅层机器学习技术解决。在这种情况下,普通的K近邻(KNN)算法会产生超过97%的精度(甚至在数据预处理的情况下达到99.5...
CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,包含10个类别的60000张32x32彩色图像。在本项目中,我们将使用PyTorch库来读取CIFAR-10数据集,并建立一个简单的卷积神经网络模型,用于图像分类任务。 2. 数据准备 首先,我们需要下载CIFAR-10数据集并进行预处理。PyTorch提供了torchvision库,可以方便地加载常用的图像数据集。
CIFAR-10数据集是图像分类领域经典的数据集,由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理得到,一共包含10个类别的 RGB彩色图片:飞机( airplane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马( horse )、船( ship )和卡车( truck ),图片...
#CIFAR-10数据集:包含60000个32*32的彩色图像,共10类,每类6000个彩色图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。importscipy.io train_data=scipy.io.loadmat("F:\\模式识别\\最小错误率的贝叶斯决策进行图像分类\\data\\train_data.mat")print(type(train_data))print(train_data.keys())print(train_data...
CIFAR-10数据集由60000张3×32×32的 RGB 彩色图片构成,共10个分类。50000张训练,10000张测试(交叉验证)。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体,而且应用于多分类,是非常经典和常用的数据集。 这个数据集网上可以下载,我直接给大家下好了,放在云盘里,需要的自行领取。
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...