我们将在CIFAR-10上工作,这是一个经典的小彩色图像集。60000个32×32彩色图像,10个类,每个类有6000个图像。有50000个训练图像(也就是我们用来训练神经网络的那个)和10000个测试图像。 CIFAR-10:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 看一下这些样本图片: 带有示例图像的CIFAR-10类 动手实践在开始之前...
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 ...
1.2.2. Cropping2D 这里Cropping2D就比较好理解了,就是特地选取输入图像的某一个固定的小部分。比如车载摄像头检测路面的马路线时,摄像头上半部分拍到的天空就可以被Cropping2D函数直接切掉忽略不计。 1.2.3. ZeroPadding2D 1.2.1部分提到输入参数时,提到padding参数如果是same,扫描图像边缘时会补上0,确保输出数量...
简介:CIFAR10是由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。CIFAR-10数据集包含60000幅32x32的彩色图像,分为10个类,每类6000幅图像。 二、数据集详细信息 1. 标注数据量训练集:50000张图像测试集:10000张图像 2. 标注类别数据集共有10个类别。具体分类见图1...
Cifar10数据集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...
图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务,目的是将输入的图像分类到预定的类别中。CIFAR10数据集是一种常用的图像分类数据集,包含10个类别的60000张32x32彩色图像。本文将介绍使用Pytorch框架在CIFAR10数据集上进行图像分类的方法,重点突出其中的重点词汇或短语。在CIFAR10图像分类任务中,常用的模型包括卷积神经网络(CNN)...
CIFAR-10是一个常用的彩色图像数据集,由Alex Krizhevsky, Vinod Nair, 和 Geoffrey Hinton收集。它包含60000个32x32的彩色图像,分为10个类别,每个类别有6000个图像。这10个类别包括:飞机,汽车,鸟,猫,鹿,狗,青蛙,马,船,卡车,如下图所示。 数据集分为50000个训练图像和10000个测试图像。训练集中,每个类别的图像...
• CIFAR-10 是 3 通道的彩色 RGB 图像,而 MNIST 是灰度图像。 • CIFAR-10 的图片尺寸为 32×32, 而 MNIST 的图片尺寸为 28×28,比 MNIST 稍大。 • 相比于手写字符, CIFAR-10 含有的是现实世界中真实的物体,不仅噪声很大,而且物体的比例、 特征都不尽相同,这为识别带来很大困难。 直接的线性模型...
构建图像分类网络(Pytorch官方手册CIFAR10案例) 引言 对于视觉,我们已经创建了一个叫做totchvision的包,该包含有支持加载类似Imagenet,CIFAR10,MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据数据转换模块torch.utils.data.DataLoader。