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...
五、数据增强 对于图像数据来说,数据增强方法就是利用平移、缩放、颜色等变换增大训练集样本个数,从而达到更好的效果(注3),使用数据增强可以大大提高模型的泛化能力,并且能够预防过拟合。 常用的图像数据增强方法如下表 注3: 使用数据增强的方法前提是,这些数据增强方法不会改变图像的原有标签。比如数字6的图片,经过...
# 10. 透视变换transforms.Compose([transforms.RandomPerspective(distortion_scale=0.5)]),]# 将数据增强应用于数据集并可视化增强后的图像fori,transforminenumerate(data_transforms):augmented_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)# 获取一些示例图像sampl...
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...
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...
讲座开始首先介绍了本次的数据集CIFAR-10,它是一个广泛使用的图像识别数据集,它包含10个类别,每个类别有6000张32x32像素的彩色图像。这些图像被分为训练集和测试集,用于训练和评估图像识别模型。 然后讲到接下来的目标是构建起模型,并且在训练之后,若我们输入一个...
CIFAR-10图像识别及其展示 在计算机视觉领域,CIFAR-10(Canadian Institute For Advanced Research)是一个非常著名的数据集,广泛应用于图像分类任务。CIFAR-10包含60,000张32x32的彩色图像,分为10个不同的类别:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。本文将探讨如何使用Python读取和显示CIFAR-10中的图像,...
fromkeras.optimizersimportAdamadam=Adam()model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=adam,metrics=['accuracy'])3. 实战项目——CIFAR-10 图像分类 最后我们用一个keras 中的示例, 本文源码地址: 首先做一些前期准备: 核心部分,用各种零件搭建深度神经网络: ...
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...
keras实战项目——CIFAR-10 图像分类 大数据挖掘DT机器学习 公众号: datayx 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: