CIFAR-10和CIFAR-100是来自于80 million张小型图片的数据集,图片收集者是Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton。 官网http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10数据集 整个数据集被分为5个training batches和1个test batch(每个batch有10000张图片) test batch:随机从每类选择1000张图...
CIFAR-10数据集是一个常用的彩色图片数据集,它有十个类别('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'trunk'),每张图片都是3 x 32 x 32,即三通道彩色图片,分辨率为32 x 32 import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms from ...
本文的学习模型采用CIFAR-10数据库进行图像识别,该数据库包含10种类型的图片可以进行分类,数据集包括60,000张32*32的彩色图像,其中50,000张用于训练卷积神经网络,而10,000张用于实验测试。该实验在Windows电脑系统下完成的,运用深度学习中的卷积神经网络和Python语言进行编码,输入CIFAR-10数据集,对图片进行归一化、...
CIFAR-10数据集 数据结构介绍 代码实例 模型参数 模型构建 运行结果 完整代码 文章导读 在前面的介绍中,使用卷积神经网络对MNIST数据集做了应用,然而MNIST数据集仅限于对手写数字的识别,而且手写数字相对于自然物体和图片非常简单,也缺少相应的噪声和变换。—本文将使用CNN对CIFAR-10数据集进行验证,同时会比较不同参数...
CIFAR-10是一个用于识别普适物体的小型经典数据集,包含10个类别的RGB彩色图片,分别是'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'。可以在官网(http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)下载到该数据集。本案例使用CIFAR-10数据集进行图...
原因可能是:定义的神经网络规模比较小,所以上图中的GPU的使用率并不高,如果训练大型的神经网络模型,Tensorflow将会占满所有能够用到的GPU。毕竟cifar10数据集并不是多大,而且定义的网络模型并不是很复杂。 11. 最后是tensorboard可视化问题。原先使用tensorboard --logdir=/PycharmProjects/cifar10/cifar10_train或者tens...
我们认为这种差距是原始CIFAR-10数据集与我们新测试集之间的小分布位移的结果。尽管我们努力复制CIFAR-10的创建过程,但这种差距很大,影响了所有模型,从而出现这种情况。通常,对于数据生成过程中的特定变化(例如,照明条件的变化)或对抗性环境中的最坏情况攻击,我们就会研究分布位移。我们的实验更加温和,并没有带来这些...
由于多次测试的结果显示只要训练次数达到 8000 后,整个正确率就会停滞在类似 saddle point 的 "平原" 上无法进一步前进,因此这里使用多个不同的随机图像处理数据集来让变量产生改变,试图达到跳出平原地带的效果,让准确率进一步提升,而事实证明是有效的,如下代码: ...
CIFAR-10是一个用于识别普适物体的小型经典数据集,包含10个类别的RGB彩色图片,分别是'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'。可以在官网(http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)下载到该数据集。本案例使用CIFAR-10数据集进行图...