需要说明的是,提取出的文件数据格式为[-1,3072],因此需要重新对数据维度进行调整,使之适用于模型的输入。 7.2.2 基于ResNet的CIFAR-10数据集分类 前面对ResNet模型以及CIFAR-10数据集进行了介绍,本小节开始使用前面定义的ResNet模型进行分类任务。 7.2.1节已经介绍了CIFAR-10数据集的基本构成,并讲解了ResNet的基...
每张图片都是3*32*32,也即3-通道彩色图片,分辨率为32*32。此外,还有一个CIFAR-100的数据集,由于CIFAR-10和CIFAR-100除了分类类别数不一样外,其他差别不大,此处仅拿CIFAR-10这个相对小点的数据集来进行介绍,介绍用pytorch来进行图像分类的一般思路和方法。 官方下载网址:CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets 使用torc...
1. SVM的基本思想 简单来说,支持向量机SVM就是在特征空间中找到一条最佳的分类超平面,能够让正、负样本距离该超平面的间隔(margin)最大化。 以二维平面为例,确定一条直线对正负样本进行分类,如下图所示: 很明显,虽然分类线H1、H2、H3都能够将正负样本完全分开,但是毫无疑问H3更好一些。原因是正负样本距离H3都足...
一、概述 CIFAR-10是一个比较经典的数据集,主要用于图像分类; 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。 测试批的数据里,取自10类中的每一类,每一类随机取1000张。抽剩下的就随机...
一个良好的数据集——用于图像分类的CIFAR-10许多关于深度学习的图像分类的介绍都是从MNIST开始的,MNIST是一个手写数字的标准数据集。它不仅不会产生令人感叹的效果或展示深度学习的优点,而且它也可以用浅层机器学习技术解决。在这种情况下,普通的K近邻(KNN)算法会产生超过97%的精度(甚至在数据预处理的情况下达到99.5...
keras实战项目——CIFAR-10 图像分类 我们可以简单的将深度神经网络的模块,分成以下的三个部分,即深度神经网络上游的基于生成器的 输入模块,深度神经网络本身,以及深度神经网络下游基于批量梯度下降算法的 凸优化模块: 批量输入模块 各种深度学习零件搭建的深度神经网络...
• 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...
深度学习与图像识别 VGG16实现Cifar10分类 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...
“上篇文章我们讲了Alexnet神经网络的结构与原理,我们知道该网络主要由5个卷积层、3个池化层、3个Affine层和1个Softmax层构成。本文我们将基于libtorch来实现该网络,并对Cifar-10数据进行训练、分类。” 由于原Alexnet网络的输入是3通道227*227图像,而Cifar-10数据集是3通道的32*32图像,如果直接输入3*32*32的图像...
keras实战项目——CIFAR-10 图像分类 我们可以简单的将深度神经网络的模块,分成以下的三个部分,即深度神经网络上游的基于生成器的 输入模块,深度神经网络本身,以及深度神经网络下游基于批量梯度下降算法的 凸优化模块: 批量输入模块 各种深度学习零件搭建的深度神经网络...