一、Cifar10数据集 CIFAR-10是一个广泛用于测试和验证图像分类算法的基准数据集之一,因其相对较小的规模和丰富的多样性而备受研究者关注。在深度学习领域,许多研究和论文都会以CIFAR-10作为测试数据集,以评估他们的模型性能。这些类别分别是: 飞机(airplane) 汽车(automobile) 鸟类(bird) 猫(cat) 鹿(deer) 狗(dog...
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是test set,用...
【Paddle实战】使用Paddle实现CIFAR10分类一、项目介绍 在学习深度学习时,在理论学习完成后,通常不知道该如何使用框架。本项目旨在让大家通过CIFAR10 ,快速上手Paddle框架,熟练的去使用高层API。本文不会过多介绍深度学习的理论,直接从代码层面来实现全连接层、激活函数和优化器。1.1...
本次,利用pytorch实现ResNet神经网络对cifar-10数据集进行分类。CIFAR-10包含60000张32*32的彩色图像,彩色图像,即分别有RGB三个通道,一共有10类图片,每一类图片有6000张,其类别有飞机、鸟、猫、狗等。 注意,如果直接使用torch.torchvision的models中的ResNet18或者ResNet34等等,你会遇到最后的特征图大小不够用的情...
self.fc2 = nn.Linear(128, 10) #全连接层2def forward(self, x): x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 36 * 6 * 6) x = F.relu(self.fc2(F.relu(self.fc1(x))) return...
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是test set,用...
利用torchvision.datasets函数可以在线导入pytorch中的数据集,包含一些常见的数据集如MNIST、CIFAR-10等。本次使用的是CIFAR10数据集,也是一个很经典的图像分类数据集,由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集,一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图片。
利用torchvision.datasets函数可以在线导入pytorch中的数据集,包含一些常见的数据集如MNIST、CIFAR-10等。本次使用的是CIFAR10数据集,也是一个很经典的图像分类数据集,由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集,一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图片。
一、 Cifar10数据集说明 为了实现VGG16网络对CIFAR10数据集的分类，我们首先得对CIFAR10进行一个详细介绍 Cifar10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。其中，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。测试批的数据里，取自10类...
这次我们要实现的模型为CNN,将利用pytorch在数据集CIFAR-10上进行图像分类。 课程的助教打乱了数据集,并且已经分为了测试、验证、以及训练集,我们的任务就是编写模型,训练后在测试集上做出结果并提交 以下为已经给出的实验代码框架: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimport...