AlexNet输入的图像大小是227 X 227，如果原始图像不是这个大小，需要先进行缩放或裁剪；输入的图像是RGB格式，每个通道有3个颜色分量。本文使用的是CIFAR-100数据集，它包含60000张32x32的彩色图像，涵盖100个类别。其中50000张图像用于训练，10000张图像用于测试。每个类别包含600张图像；输入图像采用224 X 224。2. ...
CIFAR-100 Dataset 是用于机器视觉领域的图像分类数据集,拥有 20 个大类,共计 100 个小类,其中每个小类包含 600 张图像(500 张训练图像和 100 张测试图像)并且每张图像均有一个小标签和一个大标签。对于每一张图像,他有fine_labels和coarse_labels两个标签,分别代表图像的细粒度和粗粒度标签,对应下图的classes和...
CIFAR-100数据集 这个数据集就像CIFAR-10,除了它有100个类,每个类包含600个图像。,每类各有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分成20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签(它所属的类)和一个“粗糙”标签(它所属的超类) 以下是CIFAR-100中的类别列表: CIFAR-100下载 CIFAR-100 python...
'rb')dict=cPickle.load(fo)fo.close()returndictif__name__=='__main__':#得到label具体对应的种类meta=unpickle(os.path.join('cifar-100-python','meta'))fine_label_names=meta['fine_label_names']env=lmdb.open('cifar100_train_lmdb')txn=env.begin()cursor=txn.cursor...
二、CIFAR100数据集文件及导入代码 下载好的CIFAR100数据集解压后,可以看到一共有四个文件,分别是:meta、train、test、file.txt~ 导入的代码如下: (若root根目录下没有cifar100数据集,会自动下载) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
训练神经网络需要数据集,Cifar-100数据集是一个传统的用于训练卷积神经网络的数据集,一般用户学习神经网络都将其数据输入,数据集是一样的,不同的神经网络模型得出的准确性、以及训练所需要的时间存在很大差异(参考:https://www.kaggle.com/c/cifar-10/leaderboard)。
CIFAR-100数据集还可以用于开展图像生成和图像翻译等任务。研究人员可以使用该数据集训练一个生成对抗网络(GAN),从而生成逼真的图像。这对于虚拟现实和增强现实等领域的发展非常重要。 总的来说,CIFAR-100数据集是一个重要的资源,可以帮助计算机视觉研究人员和工程师开展各种图像分类和生成任务。通过使用这个数据集,他们...
cifar100数据集的结构 CIFAR100数据集包含100个不同的类别。数据集中彩色图像的尺寸均为32×32像素。该数据集有50000张训练图像。测试图像数量为10000张。图像的颜色模式为RGB三通道。训练集被划分成多个批次进行存储。每个批次里的图像数据以二进制格式保存。数据集中的图像涵盖了自然场景中的各类物体。类别标签采用数字...
('cifar-10-batches-py', 'data_batch_%d' % (i)) path_train =''r'cifar-100-python/train' data_dict = unpickle(path_train) x = data_dict[b'data'].astype('float32') y = np.array(data_dict[b'fine_labels']) x_t.append(x) y_t.append(y) # 将数据按列堆叠进行合并,默认按列...
实战示例:基于cifar100数据集和resnet模型,使用LNN工具链构建可以在硬件上运行的算法模型。 本文使用的硬件是聆思CSK6开发板。 工具链简介 LNN(ListenAI Neural Network) 是聆思科技专为聆思 AIOT 芯片(目前支持 CSK6 系芯片)定制开发的AI生态工具链,它包含linger和thinker两个部分,其中linger是量化训练组件,thinker...