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。
cifar10数据集主要做的数据增强操作有如下方面:图像切割:生成比图像尺寸小一些的矩形框,对图像进行随机的切割,最终以矩形框内的图像作为训练数据。 图像翻转:对图像进行左右翻转。 图像白化:对图像进行白化操作,即将图像本身归一化成Gaussian(0,1)分布。为了进行对比实验,实验1只进行步骤1,实验2只进行步骤2,实验3只...
在tensorflow上训练cifar10数据集 运行环境:tensorflow2.0 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题,其任务是对一组大小为32x32的RGB图像进行分类,这些图像涵盖了10个类别: 飞机, 汽车, 鸟, 猫, 鹿, 狗, 青蛙, 马, 船以及卡车。 数据下载 模型架构 模型是一个多层架构,由卷积层和...
CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像,每个类别6000个图像。 *有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次具有10000张图像。 测试批次包含每个类别中恰好1000个随机选择的图像。 训练批次按随机顺序包含其余图像,但是某些训练批次可能包含比另一类更多的图像。
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。