Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成,共10个分类。50000张训练,10000张测试(交叉验证)。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体,而且应用于多分类(姊妹数据集Cifar-100达到100类,ILSVRC比赛则是1000类)。 cifar-10数据集和cifar-100数据集的官方网址都是:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar...
Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成,共10个分类。50000张训练,10000张测试(交叉验证)。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体,而且应用于多分类(姊妹数据集Cifar-100达到100类,ILSVRC比赛则是1000类)。 cifar-10数据集和cifar-100数据集的官方网址都是:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar...
如果仅使用CIFAR-10的训练集和测试集进行训练，最高的准确率大约可以达到70%到80%左右，具体取决于所...
download=False, transform=transform)# 测试集(cifar10 测试集提供 10 个类别的共 10000 张 32*32 的 rgb 通道的图片)test_dataset = datasets.CIFAR10(root=os.path.join(os.getcwd(),"dataset"), train=False, download=False, transform=transform)# 获取数据集的数据数量print(f'train_dataset:{len(trai...
如果训练的原始数据集足够大且足够通用（如imagenet数据集），那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效的作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于不同的计算机视觉问题。这种学习到的特征在不同问题之间的可移植性，也是深度学习与其他浅层方法相比的重要优势。使用预训练网络有两种方法，特征提取和微调模型。
CIFAR 10是2010年之前，还在做无监督贪心逐层训练的时候，用来分析（很浅的）深度网络表征抽取能力的玩具...
CIFAR 10是2010年之前，还在做无监督贪心逐层训练的时候，用来分析（很浅的）深度网络表征抽取能力的玩具...
仅依赖CIFAR10自身数据集，通过ResNet18实现了95.82%的识别率。