今天,给大家介绍一个经典的图像分类数据集——CIFAR-10,其广泛用于机器学习领域的计算机视觉算法基准测试。虽然经过10多年的发展,这个数据集的识别问题已经被“解决”,很多模型都能轻松达到80%的分类准确率,…
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...
本教程使用具有 10 个类的CIFAR10 数据集:‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, 和‘truck’. 构建图像分类模型的 5 个步骤 加载并标准化训练和测试数据 定义卷积神经网络(CNN) 定义损失函数和优化器 在训练数据上训练模型 在测试数据上...
CIFAR10数据集,它包含十个类别:‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’。CIFAR-10 中的图像尺寸为3 * 32 * 32,也就是RGB的3层颜色通道,每层通道内的尺寸为32*32。 训练一个图像分类器主要有以下步骤 使用torchvision加载并归...
CIFAR-10和CIFAR-100均是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,他有八千万张小图片。而本次实验采用CIFAR-10数据集,该数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图。这里面有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...
在深度学习中数据加载及预处理是非常复杂繁琐的,但PyTorch提供了一些可极大简化和加快数据处理流程的工具。同时,对于常用的数据集,PyTorch也提供了封装好的接口供用户快速调用,这些数据集主要保存在torchvison中,torchvison实现了常用的图像数据加载功能,例如Imagenet、CIFAR10、MNIST等,以及常用的数据转换操作,这极大地方便...
点击侧边栏 终端,激活虚拟环境:conda activate XXX, 计入虚拟环境后,运行demo.py即可 下面的代码实现功能是将训练一个简单的 CNN 模型来识别 CIFAR-10 数据集中的图像,并在结束时输出测试精度。 CIFAR-10 数据集在 TensorFlow 中内置,程序会自动下载和加载它。
图像分类数据集示例:CIFAR-10,一个流行的图像分类数据集。这个数据集由60000个32像素高和宽组成的小图像组成。每个图像都被标记为10个类之一(例如“飞机、汽车、鸟等”)。这60000个图像被分割成50000个图像的训练集和10000个图像的测试集。在下图中,您可以看到10个类中每个类的10个随机示例图像: ...
数据集 有许多方法可以下载 CIFAR-10 数据集,比如多伦多大学网站里就包含了相关数据集。在这里,我推荐大家使用格物钛的公开数据集平台(graviti.cn/open-datasets),因为在这个平台上,如果使用他们的 SDK,不用下载也可以获取免费的数据集资源。事实上,这个公开数据集平台包含了行业内数百个知名的优质数据集,每个数据集...
本文使用的数据集是CIFAR-10数据集,该数据集有50000张图片,每张图片均为分辨率为32*32的彩色图片(分为3个信道)。分类任务需要分成青蛙、卡车、飞机等10个类别。本文设计一种卷积神经网络用于处理图像分类任务,接下来介绍基于卷积神经网络的分类模型,并且重点说明如果通过不同的技术一步步地提高分类准确率。