CIFAR-10原始数据分为5个训练包,以unint格式存储在.mat格式文件中。在本实验中,先5个训练包合并,并用double()函数将其转换double型,以便后续处理。 本实验先用PCA(主成分分析)对训练集与测试集进行降维与白化处理,然后使用带有一个隐藏层的3层神经网络进行有监督学习,对CIFAR-10图像数据库进行十个类别的分类。
数据规模: CIFAR10数据集共有60000个样本,每个样本都是一张32*32像素的RGB图像(彩色图像)。 数据集划分:60000个样本被分成了50000个训练样本和10000个测试样本。 类别内容: CIFAR10中有10类物体,标签值分别按照0~9来区分,他们分别是飞机( airplane )、汽车( automobile )、鸟( bird )、猫( cat )、鹿( deer...
y_train),(x_test,y_test)=cifar10.load_data()importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefig=plt.figure(figsize=(20,5))foriinrange(36):ax=fig.add_subplot(3,12,i+1,xticks=[],yticks=[])ax.imshow
把候选框投影到最后的特征层,并进行Max-Pooling采样,得到固定大小的特征矩形 然后再通过两个全连接层,分别用softmax分类,regressor进行选框位置与大小微调 Faster RCNN 在上面的 RCNN 与 Fast RCNN中,相对于在GPU上计算的CNN,在CPU上运行的提取候选框效率低下,一张图片大概需要2秒。 Faster RCNN则直接利用CNN来...
2.基于 Cifar-10 数据集的彩色图像识别分类 2.1 导入所需的模块和包并进行数据预处理 ? 2.1.1?实现目的: 导入TensorFlow等所需模块,用于加载 CIFAR-10 数据集,并完成数据类型转换和标准化处理,确保模型可以正常使用这些数据进行训练和测试。 2.1.?代码片段与结果 ...