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。
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...
以cifar10图像分类为例，涉及60000幅32*32大小彩色图像，分为10类，每类6000幅。在训练CNN前，首先标准化所有图像大小。训练过程中，通过数据增强来提高模型的泛化能力，比如旋转、缩放、翻转等操作，以确保模型对图像大小、角度和位置不敏感。keras的ImageDataGenerator类实现这一功能，提供多种图像增强配置...